基于測(cè)距的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位優(yōu)化算法的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種綜合了傳感技術(shù)、嵌入式技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)和無(wú)線通信等技術(shù)而發(fā)展起來(lái)的現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以廣泛應(yīng)用于國(guó)防軍事、國(guó)家安全、環(huán)境科學(xué)、交通管理、災(zāi)害預(yù)測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)、城市信息化建設(shè)等領(lǐng)域。未來(lái)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將成為現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界的接口，并深入到人們生活的各個(gè)層面。對(duì)該技術(shù)的深入研究將推動(dòng)我國(guó)的信息化建設(shè)，并極大地帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)和學(xué)科的發(fā)展，從而為國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來(lái)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)

2、傳感網(wǎng)的運(yùn)行起著核心的支撐作用。
　　 論文首先對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概述，介紹其結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，然后介紹無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位問(wèn)題，重點(diǎn)對(duì)非視距環(huán)境中基于測(cè)距的定位算法進(jìn)行論述。根據(jù)定位過(guò)程中是否測(cè)量實(shí)際節(jié)點(diǎn)間的距離，傳感網(wǎng)中的定位算法通常分為基于距離的(range-based)定位算法和距離無(wú)關(guān)的(range-free)定位算法。其中，距離無(wú)關(guān)的定位算法精度較低，本文把研究重點(diǎn)放在基于距離的定位算法。在實(shí)際系統(tǒng)中，信號(hào)的傳播并不總是

3、沿著視距傳播，如何消除或減小非視距誤差(NLOS)對(duì)定位精度的影響是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)定位中的一個(gè)核心問(wèn)題。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外這方面的研究可以概括為三類：第一類是視距重構(gòu)算法，首先判斷非視距信號(hào)，然后采用某種規(guī)則，重構(gòu)視距環(huán)境下的信號(hào)；第二類是非視距加權(quán)，對(duì)非視距信號(hào)采用小的權(quán)值，對(duì)視距信號(hào)采用大的權(quán)值，從而減小非視距信號(hào)的影響；第三類是視距鑒別，即從信號(hào)中提取視距信號(hào)進(jìn)行定位，這類算法有定位精度高的優(yōu)點(diǎn)，本文主要針對(duì)這類算法進(jìn)行研究。
　　

4、 這類算法比較典型的是Yiu-Tong Chan提出的基于殘差檢測(cè)(RT)的算法，該算法對(duì)不同的信號(hào)進(jìn)行分組，計(jì)算不同信號(hào)組合的殘差平方，假定信號(hào)噪聲為高斯分布，則殘差平方和服從中心卡方分布，設(shè)定一個(gè)判決門(mén)限，統(tǒng)計(jì)每一組合殘差平方和大于判決門(mén)限的數(shù)目，判斷信號(hào)組合是否全為視距信號(hào)。由于該算法遍歷所有分組，當(dāng)可用錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目較大時(shí)，計(jì)算量相當(dāng)龐大，不適于無(wú)線傳感網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用。
　　 本文針對(duì)RT算法計(jì)算復(fù)雜度高的特點(diǎn)，在保證一定定

5、位精度的前提下，創(chuàng)新性地提出IRT算法。該算法首先將距離測(cè)量值分為四個(gè)一組，如果殘差最小的一組僅包含視距信號(hào)，再以該組與剩余距離測(cè)量值分別組合，檢測(cè)殘差最小的一組是否包含非視距信號(hào)，重復(fù)該步驟，直至選出所有視距信號(hào)。該算法經(jīng)過(guò)優(yōu)化，避免了對(duì)大量包含非視距信號(hào)分組的計(jì)算，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)充分利用可能的錨節(jié)點(diǎn)冗余，從而降低了系統(tǒng)誤差的影響?；贗RT算法，在視距鑒別過(guò)程中，用同樣滿足高斯分布的LS估計(jì)代替復(fù)雜的AML估計(jì)，并進(jìn)一步優(yōu)化