无线传感器网络定位算法研究.doc

无线传感器网络定位算法研究伴随着无线传感器网络(WSNs)技术的迅速进步,基于该技术的应用已经渗透到人类的各种活动中,网络节点定位是其核心支撑技术,一直是研究的热点。当前的节点定位算法普遍面临着测距效果易受环境干扰、计算开销大、定位误差大、可扩展性差的问题。受硬件体积、成本和能量的制约,设计稳健的、耗能低、易于实现的定位算法仍然是一个具有挑战性的课题。本文对无线传感网的定位技术展开了研究,工作内容概括如下:首先,综述了课题背景和国内外研究现状,介绍了无线传感网定位技术的术语和评价指标,分析了几种经典的测距方法和定位算法的实现原理。其次,深入分析了DV-Hop定位算法的测距过程中测距精度低的原因,提出了一种基于跳数量化的测距算法:通过分析节点随机分布的规律,建立了一种邻居节点间距离与共同邻居节点数目的概率模型,将邻居节点间的跳数精细量化为估计距离和通信半径的比值。选择最小量化跳数的转发路径,并结合通信半径,将多跳节点间的跳数也进行了精细量化。把量化跳数值和通信半径的乘积作为测距结果。仿真结果表明,本文算法提高了测距分辨率,降低了多跳测距累计误差,与DV-Hop算法比较,邻居节点间的归一化平均测距误差降低了0.1186~0.1633。最后,介绍了多维标度技术和基于该技术的几种典型的定位算法:MDS-MAP、MDS-MAP(P/D)、Local-MDS、dwMDS,得出结论:通过分簇,把网络分为若干局部网,可以达到分布式计算,减少计算量,节约能量的目的。因此,本文改进了一种基于多维标度技术的分布式分簇迭代定位算法LC-MDS。LC-MDS将三个锚节点划分到一个簇中,称它们为参考节点,由这三个参考节点轮流担当簇头,簇成员节点由参考节点的邻居节点共同组成。本文分簇的好处是:可以利用参考节点的真实距离估算簇内多跳节点间的距离;避免了多簇间的坐标融合计算,利用参考节点的坐标信息,能够实现簇内绝对坐标转换;簇内成功定位的节点可以升级为伪锚节点,加入到下一次分簇过程中。与传统MDS-MAP对比,LC-MDS算法提高了定位精度,并降低了计算复杂度。