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无线传感器网络中节点定位算法 硕士开题报告.doc

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：3.30M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    南京理工大学硕士研究生 学位论文开题报告 姓 学 学 名： 号： 科： 所在院系： 指导教师： 2012 年 9 月 30 日填 注：本表内容尽可能打印,宋体小四号，单倍行距。 1
    一、 拟选定学位论文的题目名称 无线传感器中节点定位算法的研究 二、 选题的科学意义和应用前景 随着微机系统（MEMS,Micro-Electro-Mechanism System）、片上系统（SOC,System on Chip）、无线通信技术及传感器技术的高速发展，产生了集感知、通信、计算、存储能力 于一身的微小传感器组成的无线传感器网络（Wireless Sensor Network,简称WSN）。WSN 的典型的工作方式是使用飞行器将大量传感器节点抛撒到感兴趣的区域，让它们以无线的 方式通信，自组织成网，协同感知目标对象的多维信息（包括温度、湿度、噪声、光强度、 压力、移动物体的大小、速度和方向等），并将采集到的数据信息在网络中处理发布，以 实现对感兴趣区域的监测，为观察者提供决策支持。 WSN是一种全新的信息获取技术和处理平台，通过部署大量传感器节点至目标区域，能 够实现实时监测，感知和采集各种环境或监测对象的信息。无线传感器网络由于其快速展 开、抗毁性强、监测精度高、覆盖区域大等特点广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监 护、目标追踪以及森林火灾等特殊应用领域。但对于WSN的大多数应用，不知道传感器节点 位置的数据时没有意义的。例如煤矿安全、森林火灾、水资源污染、军事战场上敌方的军 事情况的监测，都需要传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么地方发生了特 定事件”，以实现对外部目标的定位和追踪。另一方面，了解了传感器节点的位置信息可 以提高路由效率，为网络提供命名空间，向部署者报告网络的覆盖质量，实现网络的负载 均衡和网络拓扑的自配置。 可见，节点的位置信息在WSN应用中显得尤为重要。但是由于WSN具有节点资源有限、 通信易受到外界环境的干扰，WSN大规模、随机部署、动态性等特点，决定了传统的定位方 法不能直接应用WSN中来。而直接为每个节点安装GPS接收器，从成本、能耗、体积等方面 来说，并不适合WSN的要求。因此针对密集性和节点的计算、储存和通信能力都有限的特点， 设计一个高效、健壮和节能的节点定位算法解决以上问题就显得意义十分重大。 现有的绝大数 WSN 节点定位算法，都采取信标节点参照定位的方式。在目标区域中部 署大量的传感器节点中：有一部分特殊节点，它们能通过自身携带的 GPS 定位设备或通过 人工手段事先获得自身的位置信息，称之为信标节点（Beacon Node），从成本的角度出发， 此类节点占全部 WSN 节点的比例很小；其它节点事先不知道自身位置信息，这些需要定位 的节点称之为未知节点（Unkown Node）,它们通过与邻居节点（位于传感器节点通信半径 内的所有其它节点）间通信，得到信标节点的位置信息，然后利用这些位置信息作为参考， 并使用一定的计算方法得到自己的位置。也有个别算法是针对信标节点无法应用环境，利 用某种方法以网络中某一节点为参照建立相对坐标，实现相对定位算法，或者利用节点分 布概率进行定位。 三、 背景科研项目情况简介 如果说 Internet 构成了信息世界，改变了人与人的沟通方式，那么，无线传感器网络 就是将信息世界与客观世界融合在一起，改变了人与自然界的交互方式，这样人类就可以 通过传感器网络直接感知客观世界，从而极大地扩展了人们获取信息的方式和能力。随着 Internet 的不断发展和壮大，无线传感器网络将为人们提供最直接、最有效、最可靠、最 真实的信息。 传感器网络是指将多数传感器通过近距离通信和数据交换技术组成的网络。这种传感 器网络综合了传感器技术、计算机技术、信息处理技术和通信技术，能够实时监测、采集 网络分布区域内的信息，进行处理后传送到用户。其典型的工作方式如下：使用飞行器将 大量传感节点（数量从几百到几千个）抛撒到目标区域，节点通过自组织快速形成一个无 线网络。随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点借助于内置的形 2
    式多样的传感器测量所在周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号，从而探测包 括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多部 署者感兴趣的物质现象。在网络中，节点既是信息的采集和发出者，也充当信息的路由者。 采集的数据通过多跳路由到达网关。网关（也称为 Sink-Node）是一个特殊的节点，可通 过 Internet、移动通信网络、卫星等与监控中心通信，也可利用无人机飞越网络上空，通 过网关采集数据。与传统的信息获取方式相比较，无线传感器网络具有自组织、功耗小、 廉价和快速部署、可扩展性强、能在恶劣和特殊的环境下正常工作等优点。 在不同的应用中，传感器节点设计也各不相同，但是它们的基本结构是一样的。节点 的典型硬件结构如图 3-1 所示，主要包括电池及电源管理电路、传感器、信号调理电路、 AD 转换器件、存储器、微处理器和射频模块等。节点采用电池供电，一旦电源耗尽，节点 就失去了工作能力。为了最大限度的节约电源，在硬件设计方面，要尽量采用低功耗器件， 在没有通信任务的时候，切断射频部分电源；在软件设计方面，各层通信协议都应该以节 能为中心，必要时可以牺牲其他一些网络性能指标，以获得更高的电源效率。 图 3-1 无线传感器网络节点构造 无线传感器网络潜在的应用价值，已经引起了许多国家学术界和工业界的高速重视， 最早的代表性论述出现在 1999 年，题为“传感器走向无线时代”。随后在美国的移动计算 和网络国际会议上，提出了无线传感器网络是下一个世纪面临的发展机遇。2003 年，麻省 理工学院的《技术评论》杂志评出了对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术，无线 传感网络位于这十大新技术之首。同年，美国《商业周刊》未来技术专版，论述四大新技 术时，无线传感器网络也列入其中。美国《今日防务》杂志认为无线传感器网络的应用和 发展，将引起一场划时代的军事技术革命和未来战争的变革。2004 年《IEEE Spectrum》 杂志发表一期专集《传感器的国度》，论述无线传感器网络的发展和可能的广泛应用。无线 传感器网络由于其快速展开、抗毁性强、监测精度高、覆盖区域大等特点而具有了广阔的 应用前景，由此成为当前信息领域的研究热点。可以预计，无线传感器网络的快速发展和 广泛应用，将对人们的社会生活和产业变革带来极大的影响和产生巨大的推动力，将使人 类与自然界达到真正的和谐，同时也将更好地促进和推动了人类与自然界的能动性和被动 性的对立统一的辩证法。 作为一种全新的技术，无线传感器网络具有许多挑战性的研究课题，而定位就是其中 之一。定位是大多数应用的基础。无线传感器网络中的定位机制与算法包括两部分：节点 自身定位和外部目标定位，前者是后者的基础。由于无线传感器网络的巨大应用价值，它 已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的极大关注。目前在国外已有多家 研究机构、大学和公司投入了大量的人力财力进行了这方面的研究，并取得了相应的进展。 再次，我们仅做一些简单介绍。 加州大学伯克利分校 David Culler 教授领导的科研小组在缅因州的大鸭岛上不止了 32 个节点组成的传感器网络，实现对一种海燕生活习性的监测。节点有分布在环境中的， 有分布在鸟巢里面的。每个节点具有温度、光线、气压湿度传感器，感知各种信息，通过 网络传送给岛上的基站，基站与笔记本电脑相连，电脑再通过通信卫星将数据传回给伯克 利的实验中心。实验中心的专家通过各种数据的融合，可以获知海燕的生活习性。例如通 过分析巢内的温度值，可以了解海燕觅食的习性，因为海鸟在不在巢内温度有差异。 目前，国内一些高等院校与研究机构已积极开展无线传感器网络的相关研究工作。目 前国内研究热点主要集中在穿戴式计算、上下文感知环境、智能教室等领域，在支持无线 3
    传感器网络的无线通信网络技术的研究尚不多见。随着无线传感器网络应用的日益发展与 不断深入，支持无线传感器网络的无线通信网络技术、超微型嵌入式实时操作系统等若干 关键技术的研究将成为未来无线传感器网络应用的发展趋势和热点。 总体而言，我国在无线传感器网络方面的研究工作还很少。由于无线传感器网络是一 门新兴技术，国内与国际水平的差距不是很大，及时开展这项对人类未来生活影响深远的 前沿科技的研究，对整个国际、社会及经济将有重大的战略意义。 四、学位论文主要研究内容 本学位论文主要包括以下几个方面的研究内容： 1、无线传感器网络的研究背景，传感器网络的研究现状； 2、无线传感器网络的特点、体系结构和应用领域； 3、传感器网络节点定位算法，包括定位算法的基本原理、评价体系等，并将现有的定位算 法进行分类； 4、对现有的传感器网络节点定位算法进行改进，并对改进的算法进行理论分析； 5、对改进后的算法进行仿真分析，并将其结果与原算法进行比较，对改进算法的有点做出 论证。 五、 预期解决的主要问题 问题 1：缺乏更加有效精确的测距方法； 问题 2：受传感器节点的有限的电池供电能力使其在节点硬件的选择上受到很大限制，需 要设计更低功耗，减少节点定位带来的通讯开销； 问题 3：无线传感器网络中的误差累积问题； 问题 4：很多现有算法复杂度需要降低； 问题 5：目前的研究成果大部分都是基于静态网络的，对移动节点定位研究相对较少； 问题 6：定位算法需要在大规模、低成本、低功耗、高精度、移动网络环境的实现、具备 自调整性等各种因素寻求更好的结合； 六、开题条件（包括学术条件、设备条件、经费概算及其落实情况） 1、导师学识渊博，经验丰富，经常给予耐心细致的指导。教研室里学术氛围浓厚，可以跟 老师、同学一起探讨。 2、图书馆有大量书籍、杂志供查阅，还有丰富的电子资料库和网络资源。 3、教研室配备齐全的试验设备，包括无线传感器网络节点，计算机，仿真器，数字示波器， CPCI 工业机箱，试验电源，逻辑分析仪，频谱分析仪，Cadence 15.7，Quartus II 8.1， FPGA 硬件平台等以及科研经费支持。 七、文献综述（通过对文献的整理和归纳，对应“学位论文主要研究内容”一栏所列出的问题，介绍 国内外学者对这些问题的研究结果及对其前景的看法。） 7.1 传感器网络节点定位算法介绍 传感器网络（WSN,Wireless Sensor Network）是由低成本、低功耗的微型无线传感器 通过自组织通信形成的分布式网络，是一种新兴的多技术交叉的数据采集系统。这种微型 传感器成本低廉，可以随机散布在目标区域，通过无线通信和分布式的数据处理协调完成 信息采集任务，在军事和民用领域都有着广阔的应用前景。 传感器节点的自身定位是传感器网络应用的基础。例如目标监测与跟踪、基于位置信 4
    息的路由、智能交通、物流管理等许多应用都要求网络节点预先知道自身的位置，并在通 信和协作过程中利用位置信息完成应用要求。传感器网络规模大，节点成本低廉的特点使 得人工布置网络或者为每个传感器安装GPS模块这些传统定位手段并不实际。如何设计出适 合感知网络自身特点的，能量高效、简单精确、可扩展的节点定位算法，近年来成为国内 外学术界研究讨论的热点。到目前为止，WSN自身定位系统的算法和研究大致经过了两个阶 段。 第一阶段主要偏重于紧密耦合型和基于基础设施的定位系统，代表性的研究成果包括 RADAR、Active Bat、Active Badge、RadioCamera、Active Office、Easy Living、SpotON、 HiBall Tracker、ParcTAB、Smart Floor、Smart Rooms、3D-iD、WhereNet等。这类定位 系统对硬件要求较高，实现定位成本较高。 第二阶段主要关注和研究的是松散耦合型和无须基础设施的定位技术。对于第二阶段 的绝大多数传感器网络节点定位算法研究可分为两大类：距离相关（range-based）定位算 法和距离无关（range-free）定位算法。 距离相关定位算法一般利用一定的测距技术得到节点间的距离，再利用三边测量法、 三角测量法或极大似然估计法计算出未知节点的位置。常用的测距技术包括接收信号强度 （RSSI）技术、信号传输时间（TOA）技术、信号到达时间差（TDOA）技术和信号到达角度 （AOA）技术。它需要一些昂贵的辅助测量设备来测量节点间的距离，且受环境影响较大。 如RSSI产生的测量误差较大；TDOA需要节点具有超声波发送与接收功能；AOA容易受到环境 影响，功耗较大等。但距离相关定位算法的一个突出优点是定位精度高，因此对定位精度 要求比较高的场合都用基于测距的定位算法实现定位。主要的距离相关算法有： DV-distance、Cooperative Ranging、Two-Phase Positioning、AHLos和N-hop Multilateration Primitive等。其中DV-distance算法实现简单，但通信开销较大，受网 络各向异性的影响。而Euclidean和DV-coordinate两种测距定位算法，虽然不受网络各向 异性的影响，但受测距精度、节点密度和锚节点密度的影响。为了减小测距误差对定位的 影响，加州伯克利分校的Chris Savarese分别于2001年和2002年提出两种循环求精定位算 法Cooperative Ranging和Two-Phase Positioning，这两种算法虽然循环求精过程可以明 显减小测距误差的影响，但求精过程中不仅产生了大量的通信和计算开销，而且因为无法 预估循环次数而增加了算法的不确定性。2001年加州大学洛杉矶分校的Andreas Savvides 等设计了一种称为“Medusa”的无线传感器节点实验台（装备有射程3米的超声波收发器， 可使用TDOA技术以2cm的精度测量距离），并在该平台上开发了AHLos和N-hop Multilateration Primitive定位算法，这两种定位算法主要缺点为循环次数无法预知。在 AHLos定位算法中，采用了将已定位的未知节点直接升级为锚节点的思想，该思想虽解决了 锚节点稀疏的问题，但造成了误差累积。目前距离相关定位算法的研究内容主要是针对这 些算法中出现的问题。结合实际运用做出的各种各样相应的改进。 而距离无关定位算法是近几年普遍重点关注的定位机制，它只利用节点间的连通情况 来估测自己的位置。其中一部分距离无关算法采用集中式计算模式，用优化方法来提高定 位精度，如凸规划算法和MDS-MAP算法，但是集中计算方式需要网络中有计算中心支持，且 计算中心附近节点通信量大，很快能量耗尽，使整个网络不可用。绝大多数距离无关定位 算法采取分布式计算模式，可扩展性好；由于位置估测基于节点间的连通情况，计算简单 而且容易实现；计算在节点本地进行，通信量小。因为基于估测距离，距离无关算法定位 精度不如距离相关算法好。为了提高定位精度，有些算法使用循环求精的手段，进行多次 迭代计算，但是这种方法循环的次数无法预估，增加了算法的不确定性。距离无关定位算 法不需要测距的硬件设备，从各指标来看，都很适合传感器网络低成本、低功耗的要求。 然而，其局限在于要求锚节点高密布设、或者均匀分布，才能获得足够的参照信息，达到 预期的性能，否则，误差可能达到通信半径范围，甚至无法定位。在实际布网时一般为ad hoc 方式，很难满足均匀分布，且通常布设在临时区或人类不可接触的区域，预先布设几乎不 5
    可能，而且锚节点密度高会大大增加网络的成本（锚节点成本是普通节点的100倍）。这一 情况被称为锚节点稀疏问题，严重影响距离无关算法的应用。目前距离无关定位算法研究 比较典型的算法有DV-hop、Hop-TRRRIAN、APIT、MDS-MAP等。在这些经典算法的基础上， 结合了安全如（SeRLoc）和能量有效的定位算法研究也非常普遍。 还有就是基于移动锚节点的定位算法，这是传感器网络最新方面的研究。它从减少锚 节点成本开销的角度出发，提出只是用一个移动的锚节点辅助定位的方法。让该移动锚节 点走遍网络，不断广播自己的位置信息，位置节点利用RSSI测距技术，测得受到的每个位 置信号到自己的距离，再用贝叶斯公式求自己的估测位置。在得到足够参照信息时，能够 达到很好的精度，但是算法计算比较复杂，在存储和测距能耗方面也不如距离无关算法成 本效益高。然而这种思想为传感器网络定位算法的研究打开了一条新的思路。Jun Luo等人 受到这种思路的启发，提出了能克服传统TDOA定位的弱点的MDTOA技术，并设计了基于这种 技术的NEOS定位系统。还有人想到利用移动的锚节点来提高定位性能。总之，在定位中利 用移动锚节点进行辅助是一种新思路，由于其有居多优点可以借鉴，基于移动锚节点的定 位算法方面的研究也成为目前定位算法的研究热点。 无线定位机制一般由以下三个步骤组成： 第一步，未知节点通过一定的测量手段获得到邻居锚节点间的距离，或者根据网络的 连通信息估计节点间的距离； 第二步，运用各种算法或技术来实现位置估计； 第三步，对估计值进行优化。 7.2 目前主要的定位算法 根据具体的定位机制，现有的主要定位算法可分为两类：基于距离的定位算法和距离 无关的定位算法。前者需要对邻居节点位于半径内的两个节点间的距离或者方位角度进行 测量，用以计算节点的位置。后者不需要节点间的距离或者方位测量，而是利用节点间的 估计距离进行定位。两种定位方式如下： 1.节点间距离或角度的测量技术 在无线传感器网络中，节点间距离或角度的测量技术常用的有 TOA、TDOA、AOA、RSSI 等。 ①到达时间（Time of arrival）测距 该技术通过测量信号传播时间来测量距离。根据信号的传播速度和传播时间来计算节 点间的距离。节点在计算出多个邻近信标节点的距离之后，可以利用三边测量法或极大似 然估计法计算出自身的位置。最典型的使用技术的定位系统是全球定位系统，系统需要昂 贵的高能耗的设备来精确同步卫星时钟，这与无线传感器网络的硬件简单和能量消耗有限 等要求不适应。 ②时间差 TDOA（time difference on arrival）测距 在发射端两种收发器同时发射信号，通过记录两种不同信号的到达时间差异，并根据 发射的两种信号的传播速度，求出距离。如图 7-1 所示，发射节点同时发射无线射频信号 和超声波信号，接收节点记录两种信号到达时间 1T 、 2T ，已知无线射频信号和超声波信号的 传播速度为 1c 、 2c ，那么两点的距离为： ( T T  1 2 ) c c 1 2 c c  2 1 。 6
    图 7-1 TDOA 定位原理示意图 该技术的测距精度较高，可达到厘米级，但受限于超声波传播距离有限（超声波信号 6-9 米，因而网络需要密集部署），需要大量算和通信开销，不一定适用于低功耗的无线传 感器应用。TDOA 技术对硬件要求高，成本和能耗使得该种技术对低功耗的传感器网络提出 了挑战。 ③到达角（angle of arrivel）测距 这是一种估算邻居节点发送信号方向的技术，可通过天线阵列或多个接收器结合来实 现，除定位外，还能提供节点的方向信息。 此定位法通过阵列天线或多个接收器结合来得到相邻节点发送信号的方向，计算接收 节点和发射节点之间的相对方向角度，再通过三角测距法计算出节点的位置。定位包括相 邻节点之间方位角的测定、相对信标节点的方位角的测量、利用方位信息计算出节点的位 置，第三步利用前面介绍的三边测量算法来计算节点坐标，当信标节点数大于三个时，将 三角测量算法转化为极大似然算法来提高定位精度。定位不仅能确定节点的坐标，还能提 供节点的方位信息。 测距技术易受外界环境影响，如噪声、NLOS 问题等都会对测量结果产生不同影响，同 时需要额外硬件。 ④信号强度测距 RSSI（received signal strength indicator） 已知发射功率，在接收节点测量接收功率，计算传播损耗，使用理论或经验的信号传 播模型将传播损耗转化为距离，该技术主要使用信号。因传感器节点本身具有无线通信能 力，故其实一种低功率、廉价的测距技术。比较典型的应用如 RADAR 和 Spoton 定位系统。 它的主要误差来源是环境影响所造成的信号传播模型的建模复杂性：反射、多径传播、非 视距，天线增益等问题都会对相同距离产生显著不同的传播损耗。通常将其看作为一种粗 糙的测距技术。 以上四种定位技术各有利弊，在现实应用中，以 RSSI 和 TDOA 最为常用。 2.非测距方式的估算节点间距离 由于基于距离的定位算法对硬件条件有着较高的要求，低成本低功耗的无线传感器网 络不适合大面积推广基于距离的算法，因此人们提出了距离无关的定位技术。距离无关的 定位技术无需测量节点间的绝对距离或方位，降低了对节点硬件的需求，但定位的误差较 高。距离无关的定位技术通常有： ①先对未知节点和信标节点之间的距离进行估计，然后利用三点定位法或极大似然估 计法进行定位； ②通过邻居节点和锚节点确定包含未知节点的区域，然后把这个区域的质心作为未知 节点的坐标； ③通过概率统计或学习模型确定节点的位置。 距离无关的算法主要有质心算法、DV-hop 算法、APIT 算法等。 7.3 计算节点位置的基本方法 一旦位置节点测量或估计到其它邻居节点的距离并满足节点计算条件，就可利用距离 7
    来计算出未知节点自身的位置。目前已知的结合距离的定位计算方法包括：三边测量法、 三角测量法、极大似然估计法。 1.三边测量法 三边测量法如图 7-2 所示，已知 A、B、C 三个节点的坐标分别为（ ax by ）， cy ），以及它们到未知节点 D 的距离分别为 ad ， bd ， cd ，假设节点 D 的坐标为（x,y）， ay ），（ bx （ cx 图 7-2 三边测量法  那么存在下列公式：       x x b x  c 可得到节点 D 的坐标为： x x x ( ( (  a ) ) ) 2  2 2   ( ( ( y y y    y y y a b c 2 2 2 ) ) )    a d d d b c  x     y   2( x a 2( x b 2.三角测量法      x c x c ) 2( ) 2( y a y b   y y c c ) )    1      2 x a 2 x b   2 x c 2 x c   2 y a 2 y b   y y 2 c 2 c   d d 2 c 2 c   d d 2 a 2 b     （7-1） （7-2） 三角测量法原理如图 7-3 所示，已知三个节点坐标分别为（ ax 图 7-3 三角测量法 cy ），节点 D 相对于节点 A、B、C 的角度分别为 ADB 坐标为（x y），对于节点 A、C 和角 ADC 圆，设圆心为 1O ，半径为 1r ，则 1AO C 、 ADC ，若弧段 AC 在 ABC ，并存在下列公式：   8 ay ），（ bx by ），（ cx ，假设节点 D 的 、 BDC 内，那么能唯一确定一个
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