發(fā)布時(shí)間：2018-03-11 09:22

  本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位　出處：《東北電力大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的核心技術(shù)之一,在目標(biāo)追蹤、事件監(jiān)測(cè)、定位路由、戰(zhàn)場(chǎng)定位等諸多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的很多應(yīng)用中,隨機(jī)散布在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn),很多情況下處于移動(dòng)狀態(tài),而目前很多算法考慮傳感器動(dòng)態(tài)性不是很全面,使算法在動(dòng)態(tài)狀態(tài)下表現(xiàn)不佳。目前的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位算法多基于部分節(jié)點(diǎn)靜止,部分節(jié)點(diǎn)移動(dòng),或者節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)按照事先規(guī)定好的軌跡,這種移動(dòng)方式均非所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)移動(dòng)。另一方面,基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)的定位算法依據(jù)信號(hào)強(qiáng)度衰減隨著距離的變化原理來(lái)估計(jì)節(jié)點(diǎn)間的距離,RSSI定位算法最重要的問(wèn)題是路徑損耗問(wèn)題,信號(hào)衰減因子隨環(huán)境不同而變化,一般情況下,大多算法將信號(hào)衰減因子取典型值來(lái)計(jì)算,這將導(dǎo)致嚴(yán)重的測(cè)距誤差,而且在復(fù)雜的地理環(huán)境中,信號(hào)傳輸不規(guī)則性(DOI)也是信號(hào)在實(shí)際傳輸中遇到的一個(gè)重要問(wèn)題。針對(duì)以上存在的問(wèn)題,本文通過(guò)大量實(shí)地測(cè)量,將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,使用MATLAB擬合出不同環(huán)境下的信號(hào)衰減因子與參考距離為1m時(shí)的路徑損耗值,為了使該模型更加符合真實(shí)復(fù)雜的情況,將DOI引入模型中,結(jié)合信號(hào)的傳輸半徑、環(huán)境的復(fù)雜程度,建立了基于信號(hào)接收強(qiáng)度和距離的擬合關(guān)系模型,在此基礎(chǔ)上將RSSI定位算法應(yīng)用于錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)全部隨機(jī)移動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)中。為了能解決當(dāng)能夠與未知節(jié)點(diǎn)通信的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量少于3個(gè)而不能定位的問(wèn)題,本算法根據(jù)能夠與未知節(jié)點(diǎn)通信的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量,將定位過(guò)程分為3種情況:當(dāng)能夠與未知節(jié)點(diǎn)通信的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量等于或者大于3個(gè)時(shí),直接使用三邊測(cè)量法進(jìn)行定位;當(dāng)能夠與未知節(jié)點(diǎn)通信的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量為2個(gè)時(shí),利用未知節(jié)點(diǎn)歷史時(shí)刻的位置信息輔助當(dāng)前時(shí)刻的未知節(jié)點(diǎn)定位,即把未知節(jié)點(diǎn)歷史時(shí)刻的位置作為錨節(jié)點(diǎn)的位置,速度值作為通信半徑對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輔助定位;當(dāng)能夠與未知節(jié)點(diǎn)通信的錨節(jié)點(diǎn)只有1個(gè)時(shí),通過(guò)灰預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)未知節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)刻的移動(dòng)方向,然后結(jié)合未知節(jié)點(diǎn)歷史時(shí)刻位置信息和速度值來(lái)完成節(jié)點(diǎn)定位過(guò)程。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)RSSI定位算法和基于卡爾曼濾波的RSSI定位算相比,該算法的定位成功率提高了約30%。
[Abstract]:Node location is one of the core technologies in wireless sensor networks. It is widely used in many fields, such as target tracking, event monitoring, location routing, battlefield location, etc. Anchor nodes and unknown nodes scattered randomly in wireless sensor networks are in a moving state in many cases, but many algorithms currently consider the dynamic nature of the sensor is not very comprehensive. Most of the current mobile node localization algorithms are based on the stationary part of the node, the movement of part of the node, or the movement of the node according to the predetermined trajectory. This movement is not random for all nodes. On the other hand, The location algorithm based on received signal intensity indication (RSSI) estimates the distance between nodes according to the principle of the variation of signal intensity attenuation with distance. The most important problem of RSSI location algorithm is the path loss problem, and the signal attenuation factor varies with the environment. In general, most algorithms calculate the signal attenuation factor by taking the typical value, which will lead to serious ranging errors, and in complex geographical environment, The irregularity of signal transmission is also an important problem in actual signal transmission. In view of the above problems, this paper analyzes and processes the obtained data through a large number of field measurements. MATLAB is used to fit the path loss of signal attenuation factor and reference distance of 1 m in different environments. In order to make the model more realistic and complex, the DOI is introduced into the model, which combines the transmission radius of the signal and the complexity of the environment. A fitting relation model based on the signal receiving intensity and distance is established. In order to solve the problem that the number of anchor nodes that can communicate with unknown nodes is less than 3, the problem of unlocalization can be solved by applying RSSI localization algorithm to all random moving networks of anchor nodes and unknown nodes, so as to solve the problem that the number of anchor nodes that can communicate with unknown nodes is less than three. According to the number of anchor nodes that can communicate with unknown nodes, this algorithm divides the localization process into three cases: when the number of anchor nodes that can communicate with unknown nodes is equal to or greater than 3, the method of trilateral measurement is directly used to locate; When the number of anchor nodes that can communicate with unknown nodes is 2, the position information of unknown nodes' historical moment is used to assist the location of unknown nodes at current time, that is, the position of unknown nodes' historical moment is taken as the position of anchor nodes. When only one anchor node can communicate with the unknown node, grey prediction is used to predict the moving direction of the unknown node at the current time. The simulation results show that compared with the traditional RSSI localization algorithm and the RSSI localization algorithm based on Kalman filter, the localization success rate of this algorithm is increased by about 30%.
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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