一种无需测距的无线传感器网络节点定位技术研究

武汉理工大学硕士学位论文一种无需测距的无线传感器网络节点定位技术研究姓名：吴绿申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：李方敏20070401一种无需测距的无线传感器网络节点定位技术研究作者：吴绿学位授予单位：武汉理工大学相似文献(9条)1.期刊论文郭永红.万江文.于宁.冯仁剑.GUOYong-hong.WANJiang-wen.YUNing.FENGRen-jian基于跳数的无线传感器网络定位求精算法-计算机工程2009,35(3)节点本身的定位误差和节点间距离测量(或计算)误差的积累限制了无线传感器网络节点定位循环求精的功效.为有效提高定位精度,在继承加权最小二乘法优点的基础上,提出基于跳数的求精和与其相对应的节点相对置信度方法.增加节点定位计算的冗余度,可有效减小误差积累.将该方法应用于RobustPositioning定位算法中,构成一种新的RP-Hop定位算法.仿真实验结果表明,节点的定位精度可提高约10%.2.学位论文王婷婷无线传感器网络节点自定位算法研究2009节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一。在大多数无线传感器网络应用中，确定传感器节点的物理位置是最基本的要求。目前现有的无线传感器网络节点自定位算法普遍存在定位性能受环境和锚节点配置影响大、算法复杂度高、能耗大等问题。随着无线传感器网络技术的不断进步成熟，其应用将会越来越广泛，节点定位技术研究对于无线传感器网络具有重要的理论意义和应用价值。本文旨在对无线传感器网络节点自定位技术进行相关的讨论和研究。（1）针对Euclidean算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题，提出了一种改进的分布式节点自定位算法。该算法将初始定位精度较高的节点升级为锚节点，未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精，并通过估计坐标值的方差来控制循环求精过程中的循环次数。仿真实验显示，改进定位算法在锚节点密度较低情况下能有效提高定位精度和覆盖率，明显降低了对锚节点密度的依赖程度。（2）将基于支持向量机（SVM）理论应用于传感器节点自定位中，提出了一种基于SVM分类区域的距离无关的定位算法，首先SVM通过对训练数据的学习构造一个二叉决策树分类器，然后该分类器将未知节点的位置确定在某一分类区域中，最后取这一区域的中心作为节点的估计位置。该算法仅仅需要网络连通性信息（即跳数），降低了网络成本和通信负荷。仿真表明该算法在保证一定的定位精度下，有效减轻了覆盖漏洞和边缘问题。最后。对论文的工作进行了总结，对未来的研究工作进行了展望。3.期刊论文刘明.王婷婷.周自波.LIUMing.WANGTing-ting.ZHOUZi-bo锚节点稀疏的传感器网络节点自定位算法-计算机工程2009,35(22)针对Euclidean算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的分布式节点自定位算法.该算法将初始定位精度较高的节点升级为锚节点,未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精,并通过估计坐标值的方差来控制循环求精过程中的循环次数.仿真实验显示,改进定位算法在锚节点密度较低的情况下能有效提高定位精度和覆盖率,明显降低了对锚节点密度的依赖程度.4.学位论文吴元忠无线传感器网络节点自定位技术的研究2007无线传感器网络作为全新的信息获取和处理技术，在国防、工农业、坏境监测等众多领域都有着重大的应用价值和科研价值。而众多的应用中均是基于网络节点的位置信息，因此节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。本文通过对现有的几种典型定位算法的分析和比较，发现众多算法的一个共性就是：在未知节点的定位过程中未知节点必须与锚节点相邻，即对锚节点(信标节点)的依赖性较强，锚节点密度的高低直接影响网络节点自定位的精确度。为了减少对锚节点的依赖性，美国路特格斯大学的Nicolescu博士提出了Euclidean定位算法，基于对Euclidean定位算法中的二跳距离测算思想分析，本文提出了一种新的定位算法——分级循坏(GradedCircle)定位算法。算法中将不同定位精度的已定位节点分为8个等级，将高于等级5的高精度已定位节点上升为参考节点参与到更多的未知节点的定位过程，并通过循环求精过程来提高定位的准确度。基于OPNET网络仿真软件，对新的定位算法进行仿真。仿真结果表明：当锚节点密度为10﹪，测距误差为5﹪时，网络节点定位误差小于20﹪射频半径，算法定位覆盖率为97﹪。课题研究期间，在《传感技术学报》上发表了研究论文1篇，题名为《无线传感器网络节点自定位算法的研究》。5.学位论文高剑无线传感器网络节点自定位算法研究2008作为一种全新的信息获取和处理技术，无线传感器网络综合了传感器技术、微机电系统和网络技术，能够实时监测、感知和采集各种环境或检测对象的信息并对其进行处理，将信息传送到用户。其在军事、环境、医学、空间探索以及工业、民用和家庭网络等领域具有广泛的应用前景，而众多的应用均是基于传感器节点的位置信息，没有位置的监测消息是毫无意义的，因此研究无线传感器网络节点自定位技术是十分必要的。本文主要工作是改进和实现无线传感器网络节点自定位算法。文章首先在分析无线传感器网络结构及特点的基础上，通过对典型定位算法的分析研究，发现众多的定位算法的共同缺点就是要求有一定比例的带GPS的锚节点、成本较高、未知节点对锚节点的依赖性较强。为了解决这些问题，本文提出了一种基于低成本的混合定位算法，传感器节点通过少量基站获取位置信息，结合基于测距和基于不测距的两种方法进行节点的定位。基于测距部分基于三边测量法，充分利用基站数据的冗余性，提出了权值循环求精的方法进行节点位置的计算。对于受环境因素的影响不能接收到基站信号的节点，采用了基于不测距的方法，在DV-HOP算法基础上进行了改进，使得更多的未知节点可被定位。仿真结果表明，该定位算法提高了节点定位精度和网络的覆盖率，同时有较强的容错性和鲁棒性。最后为在实际环境中验证算法的有效性，设计实现了传感器节点和汇聚节点。6.期刊论文欧阳宇.王潮.施惠昌.OUYANGYu.WANGChao.SHIHui-chang无线传感器网络E-Euclidean集中式定位算法-上海大学学报(自然科学版)2008,14(1)针对无线传感器网络特点,在算法初始阶段,增加计算信标点到待定位点Euclidean(欧几里德)距离,用最大似然粗略估计节点位置,根据此初始位置用最小二乘的加权融合思想循环求精.提出多跳Euclidean距离计算方法,对其多解提出解决方案.在对加权矩阵的求解提出新看法的基础上,搜索满足定位条件的待定位节点,定位后的节点升级为辅助信标点.仿真结果表明,在网络连通度为8的条件下,这是一种精度高、覆盖率高的实用性算法.7.学位论文周大铨无线传感器网络无GPS定位研究2006本文对无线传感器网络无GPS定位进行了研究。文章在协作式多边定位算法的基础上，融入网络节点簇集的思想和迭代循环的思想，设计了一种新的分布式无GPS定位算法。该算法的主要特点是可以利用多个节点的定位信息来对未知节点进行定位，而且参与定位的节点越多，定位的精确度越高。同时应用迭代循环求精的方法进一步提高定位的精确度。本文又将网络簇集的思想引入传感器网络定位算法中，首先将网络节点按照几何信息分为若干簇集，每个簇集建立自己的局部坐标系，然后根据簇与簇之间的信息交换将各簇的局部坐标系归并为一个全局坐标系，从而实现无GPS的定位功能。本文对提出的算法建立了一个模拟实验系统，已经初步实现了局部三维坐标系定位模块和虚拟簇集生成模块。8.期刊论文徐辉.CHENGYuan-guo.杨露菁.XUHui.CHENGYuan-guo.YANGLu-jing无线传感器网络中一种自适应定位算法的实现-微计算机信息2008,24(22)本文基于应用,采用事件触发机制,融合了两种已有的无线传感器网络节点自定位算法:质心算法和Dv-Hop算法,提出了一种自适应分级定位算法.该算法根据触发事件的级别使用循环求精的方法,使得定位结果满足不同的应用需求,实现了定位精度和能源开销的较好平衡.仿真实验结果显示,该算法能够满足不同的应用需求.9.学位论文赵斌有源RFID以及定位系统的研究和实现2010射频识别技术(RadioFrequencyIdentification.RFID)具有电子标签成本低、射频信号可以在非视距范围内传播等优点，因此射频识别技术成为了要求高精度、低成本、且标签数量多的无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)的最佳选择。本文利用RSSI测距法辅助节点定位，测量误差最大可以达到30％。无线传感器网络最关键是定位精度，而且节点运算量、通信量和储存能力都很有限，所以无线传感器网络的发展方向就是提高定位精度、减小节点能耗。因为导标节点价格昂贵，而无线传感器网络要求低成本，所以导标节点部署也是无线传感器网络定位算法的难点。针对以上问题，本文主要做了如下工作：(1)使用RSSI功率定位法，通过改变读写器增益测量节点间距离，将信号衰减转化成距离，建立经验值匹配表；(2)根据节点定位的基本原理，引入了最小二乘定位算法将已定位节点升级为导标节点，解决导标节点不足的问题；(3)利用循环求精的方法和最大似然估计算法，减小了多点协作定位算法过程中的估算误差；(4)提出了一种构造小集合的方法，采用分布式的思想将整个无线传感器网络分成小集合，在小集合内进行定位，形成多个中心，缓解了中心节点的计算、通信、存储压力，避免了单个节点定位过程中产生的误差在整个网络内传播引起迭代误差，提高了定位精度，最后整合成一个整体坐标系；(5)算法仿真。关键词：射频识别，无线传感器网络，自组织，协作定位算法，三边测量本文链接：授权使用：南通大学(ntdx)，授权号：c133ca8a-df69-4e1b-8c15-9e670164a0f5下载时间：2011年1月10日