无线传感器网络中基于节点连通度的定位技术研究

摘要

无线传感器网络由大量的具有感知和监测能力的微型传感器节点组成，这些节点通过无线通信形成自组织多跳网络。无线传感器网络已经被广泛应用于很多方面，诸如目标追踪，环境监测，战场监视等等。在这些应用中，不知道节点位置信息的测量数据是没有意义的。而另一方面，节点的位置信息对于诸如部署，覆盖及路由等许多网络协议的设计也十分重要。
　　多跳无线传感器网络中的定位算法可以分为两类，基于测距的定位方法和无需基于测距的定位方法。在基于测距的定位方法中，每个节点需要通过测量技术得到它与邻居节点之间的距离。但是这些技术通常需要复杂的硬件设备，同时也会受到不精确的传输模型的影响。而另一方面，在无需基于测距的定位方法中，节点不需测量与邻居节点之间的距离，仅仅只通过连接性的信息来定位。由于不需要额外的硬件设备，与基于测距的定位方法相比，无需基于测距的定位方法更适合大型传感器网络。
　　本文主要研究无需基于测距的定位方法：首先对无需基于测距的定位方法进行了综述，然后对基于节点连通度的定位方法，包括DV-Hop和DV-RND两种主流算法，提出了改进方法，并通过仿真实验对所提出的方法进行了评价。本文的主要内容包括以下几个方面：
　　1)提出了基于最小距离差的锚节点选择算法，用以改进现有的定位算法。分析了锚节点个数对定位精度的影响，并分别对基于DV-RND和DV-Hop算法进行了基于锚节点选择的定位研究。通过仿真实验在均匀部署，非均匀部署和覆盖空洞的部署三种不同的网络模型下对改进算法进行了评价，结果显示选择锚节点的算法具有更好的定位性能。
　　2) DV-RND通过邻居节点的数目对邻居节点之间的距离进行测量。而由于位于网络边界的节点的邻居节点数目有所减少，使得对边界节点的RND的计算误差会有所增加。为了减小边界效应的影响，本文提出了边界补偿算法，通过有效区域概率对RND的计算进行了修正。并结合之前提出的选择锚节点的算法提出了BCAS算法。仿真实验结果显示，BCAS算法有着更好的定位性能。
　　3)在一般的传输模型下，ARND算法使用收包率来定义邻居节点。为了更加精确地判断邻居节点，通常需要发送更多的数据包，而这使得节点的能耗加大。本文分析了在总能耗一定的情况下，不同的发射功率对收包率和RND的影响，并提出了在能量受限下的RND定位，在总能量一定的条件下，选择合适的发射功率来达到更加精确的定位效果。实验结果显示，所提出的方案有着更好的定位效果。

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英文摘要

目录

1 绪 论

1.1 研究背景以及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容和章节安排

2 无线传感器网络节点定位综述

2.1 无线传感器网络节点定位的基本概念

2.2 基于测距的定位方法

2.3 无需基于测距的定位方法

2.4 本章小结

3 基于最小距离差（MRD）的锚节点选择算法

3.1 简介

3.2 系统模型和基准算法

3.3 基于最小距离差（MRD）的锚节点定位

3.4 仿真实验结果

3.5 本章小结

4 对DV-RND的边界补偿

4.1 简介

4.2 边界补偿算法

4.3 BCAS算法

4.4 仿真实验结果

4.5 本章小结

5 能量受限下的RND定位

5.1 简介

5.2 能量受限下的RND定位

5.3 仿真实验结果

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来研究方向

致谢

参考文献

攻读硕士期间的学术成果