无线传感器网络基于移动信标优化路径的定位算法研究毕业论文.docx
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无线传感器网络基于移动信标优化路径的定位算法研究毕业论文
广东工业大学硕士学位论文
基于移动信标优化路径的
定位算法研究
分类号:
学校代号:
11845
UDC:
密级:
学号:
2110704294
广东工业大学硕士学位论文
(工学硕士)
基于移动信标优化路径的
定位算法研究
指导教师姓名、职称:
教授
企业导师姓名、职称:
无
专业或领域名称:
控制理论与控制工程
学生所属学院:
自动化学院
论文答辩日期:
ClassifiedIndex:
SchoolCode:
11845
UDC:
SecurityClass:
ClassNo.:
2110704294
ADissertationforMaster’sDegreeof
GuangdongUniversityofTechnology
(MasterofEngineeringScience)
ResearchonLocalizationAlgorithmBasedonMobileBeaconwithOptimalpath
Candidate:
XieXiaosong
Supervisor:
Prof.ChengLianglun
May2010
FacultyofAutomation
GuangdongUniversityofTechnology
Guangzhou,Guangdong,P.R.China,510006
摘要
无线传感器节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,是无线传感器网络大多数应用的基础。
无线传感器网络应用的大多数领域,如:
目标监测与跟踪、路由位置信息的获取等,都需要知道节点的位置信息。
为此我们需要研究更为有效的定位算法,降低定位成本,提高定位精度。
针对这种情况,本论文对基于移动信标优化路径的无线传感器网络节点算法进行了研究,该定位算法能够实现节点的高效率定位。
文章在DV-Hop定位算法中引入移动信标节点,并研究信标节点的动态选择算法及移动路径优化算法。
本文的主要完成的工作有:
1、分析归纳常用的无需测距的定位算法和基于信标的定位算法,研究基于信标的定位算法的定位机制,研究利用移动信标的信息来进行定位计算。
2、提出基于移动信标改进的DV-Hop定位算法,该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断的广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,研究平均跳距离的加权算法和信标节点的动态选择算法,降低定位的成本和布网的复杂度,提高节点定位的精度和效率。
3、结合基于移动信标改进的DV-Hop定位算法,提出了面向无线传感器网络的移动信标的路径规划方法,把图论引入信标移动路径规划,获取针对所处网络连通状况的优化信标移动路径,提高算法的定位精度,减少算法定位过程的通信开销,提高算法的效率。
最后在OMNeT++仿真环境下,仿真基于移动信标的定位算法,建立包括移动智能节点和普通节点的仿真模型,通过定位过程的通信和数据处理计算未知节点的位置,仿真表明,基于移动信标优化路径的定位算法既改善了定位的精度,又减少了定位算法的通信开销,提高无线传感器网络节点定位效率。
关键词:
无线传感器网络;移动信标;优化路径;OMNeT++;智能节点
ABSTRACT
Wirelesssensornodelocalizationisoneofthekeytechnologiesforwirelesssensornetworks.It’sthefoundationofmostwirelesssensornetworkapplications,suchas:
targetsurveillanceandtracking,routingandotherlocationinformationacquiring,alloftheseneedtoknowthelocationinformationofthenodes.Soweneedmoreeffectivelocalizationalgorithmtoreducethecostandincreasetheprecision.
Inresponse,thepaperresearchthenodeslocalizationalgorithmforwirelesssensornetworkbaseonmobilebeaconwithoptimalpath.Thisalgorithmcanachievehighefficiencyofpositioningnodes.WeintroducedmobilebeaconnodeintoDV-Hoplocalizationalgorithm,andstudythedynamicbeaconnodeselectionalgorithmandmovingpathoptimalalgorithm.Thesemajorworksare:
1.Summarizescommonrange-freelocalizationalgorithmandthealgorithmsbaseonbeacon,studythepositioningmechanismoflocalizationalgorithmsbaseonbeacon.
2.ImprovingDV-Hoplocalizationalgorithmbasedonmobilebeacon,thealgorithmuseamobilebeaconnodetomoveinthenetworkaccordingtoapredeterminedpathandbroadcastit’slocationinformationthatcreatevirtualbeacons.Westudytheweightedaveragehopdistancealgorithmandthedynamicbeaconnodeselectionalgorithmtoreducelocalizationcostsandcomplexityofdistributionnetworksandimproveaccuracyandefficiencyofnodelocalization.
3.CombinedwiththeimprovedDV-Hoplocalizationalgorithmbasedonmobilebeacon,weproposedmobilebeaconpathplanningmethodforwirelesssensornetworks.Graphtheoryisintroducedintothemobilepathplanning;byacquiringconnectivityconditionsofthenetworkweoptimizethepathofmobilebeacon.Thesemakeincreaseofpositioningaccuracyofpositioningalgorithmandreducecommunicationcosts,improveefficiencyofthealgorithm.
Finally,wesimulatemobilebeaconbaselocalizationalgorithminOMNeT++simulationenvironmentbymodelingmobileintelligentnodesandordinarynodesinthenetwork.Thenetworkcomputestheunknownnode’slocationthroughthepositioningprocessofcommunicationanddataprocessing.Thesimulationresultsshowthatthealgorithmbaseonmobilebeaconwithoptimalpathnotonlyimprovesthepositioningaccuracybutalsoreducethecommunicationoverheadoflocatingm,theseimprovetheefficiencyofwirelesssensornodeslocalization.
Keywords:
WSN;Mobileanchor;Optimalpath;OMNeT++;Smartnode
目录
摘要I
ABSTRACTIII
目录V
CONTENTSVII
第一章绪论1
1.1本论文的研究背景及意义1
1.1.1研究背景与意义1
1.1.2课题来源3
1.2国内外研究现状3
1.3本论文的主要研究内容与结构5
第二章传感器网络常用节点定位算法相关研究7
2.1无线传感器网络基于信标节点的定位算法7
2.1.1相关工作7
2.1.2基于信标定位算法的优点9
2.2无线传感器网络常用的定位方式的实现10
2.2.1极大似然估计法10
2.2.2三边测量定位法11
2.2.3三角测量定位法12
2.3常用的节点定位算法13
2.3.1常用的Range-base节点定位算法13
2.3.2常用的Range-free节点定位算法16
2.4本章小结18
第三章基于移动信标的节点定位算法19
3.1无线传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法19
3.1.1DV-Hop定位算法20
3.1.2移动信标节点定位算法23
3.1.3仿真分析26
3.2基于移动信标动态选择改进DV-Hop定位算法28
3.2.1DV-Hop定位算法平均跳距离计算误差来源分析29
3.2.2基于移动信标动态选择的改进型DV-Hop定位算法过程31
3.2.3仿真分析34
3.3本章小结35
第四章无线传感器网络移动信标的路径优化36
4.1无线传感器网络移动信标的移动模型分析36
4.1.1随机移动RWP(RandomWayPoint)模型36
4.1.2高斯马尔可夫移动Gauss-Markov模型37
4.1.3螺线移动模型38
4.2面向无线传感器网络节点定位的移动信标的路径优化38
4.2.1基于图论的信标移动路径规划方法39
4.2.2面向传感器网络的移动信标路径规划的仿真实现40
4.3本章小结42
第五章基于移动信标优化路径定位算法的仿真实现43
5.1仿真实验工具和实验方法简述43
5.1.1OMNeT++仿真实验平台介绍43
5.1.2定位算法性能评价指标及分析方法44
5.2基于移动信标的传感器网络定位算法的设计45
5.2.1无线传感器网络仿真程序模型及程序设计46
5.2.2定位过程仿真程序设计51
5.3基于移动信标优化路径的定位算法性能分析52
5.4本章小结55
结论与展望56
参考文献57
攻读学位期间发表的学术论文60
攻读学位期间参加的科研项目61
独创性声明62
致谢63
CONTENTS
ABSTRACT(Chinese)I
ABSTRACT(English)III
CONTENTS(Chinese)V
CONTENTS(English)VII
Chapter1Introduction1
1.1ResearchBackgroundandMeaningofThisSubject1
1.1.1ResearchBackgroundandMeaning1
1.1.2SourceofThisSubject3
1.2DomesticandForeignResearchStatus3
1.3MainContentandStructureofThisSubject5
Chapter2CommonNodesLocalizationforSensorNetwork7
2.1LocalizationAlgorithmBaseonBeacon7
2.1.1Realativework7
2.1.2TheAdvantageofLocalizationAlgorithmBaseonBeacon9
2.2ImplementofCommonLocalizationWays10
2.2.1Maximumlikelihoodestimation10
2.2.2TrilaterationMethodLocalization11
2.2.3TriangulationMethodLocalization12
2.3CommonNodesLocalizationAlgorithm13
2.3.1CommonRange-baseNodesLocalizationAlgorithm13
2.3.2CommonRange-freeNodesLocalizationAlgorithm16
2.4SummaryofThisChapter18
Chapter3LocalizationAlgorithmbasedonMobileBeacon19
3.1ImprovingDV-HopAlgorithmbaseonMobileBeacon19
3.1.1DV-HopLocalizationAlgorithm20
3.1.2NodesLocalizationAlgorithmbaseonMobileBeacon23
3.1.3SimulationResult26
3.2ImprovingDV-HopAlgorithmbaseonMobileBeaconDynamicSelection28
3.2.1AnalysistheErrorResourceofDV-HopAveragerHopDistance29
3.2.2TheProcessoftheImprovingLocalizationAlgorithm31
3.2.3SimulationResult34
3.3SummaryofThisChapter35
Chapter4MobileBeaconMovingPathOptimization36
4.1AnalysistheMovingModelofMobileBeacon36
4.1.1RWP(RandomWayPoint)MovingModel36
4.1.2Gauss-MarkovMovingModel37
4.1.3SpireMovingModel38
4.2MobileBeaconMovingPathOptimizationforWSNs38
4.2.1MobileBeaconPathPlanningbaseonGraphTheory39
4.2.2SimulationoftheMobileBeaconPathPlanning40
4.3SummaryofThisChapter42
Chapter5SimulationofLocalzaitionAlgorithmbaseonMobileBeacon43
5.1IntroductionofSimulationToolsandEnvironment43
5.1.1IntroductionofOMNeT++43
5.1.2LocalizationAlgorithmPerformanceEvaluationandAnalysis44
5.2LocalizationAlgorithmDesignbaseonMobileBeacon45
5.2.1ProgrammingandModelingLocalizationAlgorithm46
5.2.2ProgrammingtheProcessoftheLocalizationAlgorithm51
5.3PerformanceEvaluationandAnalysisoftheLocalizationAlgrithmbaseonOptimizePath52
5.4SummaryofThisChapter55
ConclusionandProspect56
References57
PublishedPapers60
ParticipantProjects61
OriginalCreativeStatement62
Acknowledgements63
第一章绪论
1.1本论文的研究背景及意义
1.1.1研究背景与意义
无线传感器网络综合了传感器、嵌入式计算、分布式信息处理和无线通信等技术,由许多相同或不同类型传感器节点通过无线通信实现自组织,形成分布式自治网络。
它打破了传统的点对点的数据信息交互方式,带来了一种全新的信息获取和处理模式[1]。
无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)是由部署在监测区内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域内感知对象的信息,并传送给观察者[2]。
传感器网络节点在部署时往往是不可控制的,比如在大型的无线传感器网络应用中,通常将节点撒播在很广的区域里,网络中大部分的节点的位置是未知的,事先不能确定,但无线传感器网络的大多数应用都需要知道网络中节点的位置信息,才可能获取到网络中事件的发生位置和信息来源位置。
因此,定位是无线传感器网络的主要应用领域之一,对于大多数应用,不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。
只有在传感器节点自身正确定位后,才能确定传感器节点监测到的事件及信息发生的具体位置[3]。
节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”,实现对外部目标的定位和追踪。
此外,在设计路由协议时利用节点位置信息还可以提高路由效率,为网络提供命名空间,向网络部署者报告网络的覆盖质量,实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自配置[4]。
因此,节点的定位问题已经成为无线传感器网络的一个重要的研究方向。
传感器节点自身定位就是一种通过估计至邻居节点的距离或邻居数目,利用节点间的信息交换来确定各节点自身位置的机制。
在传感器网络中,节点能够自主确定位置被认为是其基本能力和系统的基本服务之一。
对于WSN来说,人工部署或为所有网络节点配置GPS装置都会受到成本、功耗、拓展性等问题的限制,因此,寻求WSN自身定位机制成为许多研究机构和学者共同探讨的问题[4]。
无线传感器网络中,根据定位过程中是否实际测量节点间的距离,把定位机制分为:
基于测距的(range-based)定位和距离无关的(range-free)定位方法[5]。
前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位,然后利用该实际距离来确定未知目标节点位置;后者则仅利用节点间距离关联关系计算目标节点位置。
Range-based算法通过测量相邻节点间的实际距离或方位进行定位,测量距离的具体的方法有TimeofArrival(TOA)[6],TimeDifferenceofArrival(TDOA)[7],RadioSignalStrength(RSSI)[8]和AngleofArrival(AOA)[9]等。
Range-based算法能够实现精确定位,但由于需要在节点中加入GPS或其它附加的测距的硬件设备,在实际应用中所需的成本较高。
而Range-free定位算法由于降低了对节点硬件的要求,引起了更多的关注,典型算法有DV-Hop[10]算法,基于RSSI的DV-Hop[11]算法,基于连通性的定位算法[12]等。
目前基于距离的定位算法都是利用静态的几何关系来确定节点位置,且对信标节点的布置和密度要求高,如三边、多边测量定位、基于角度测量定位等算法,都需要移动节点至少获得3个或者3个以上信标节点提供的坐标和距离[13]。
另一种思想则是使信标或者信标运动起来,通过带有GPS的已知位置的移动信标按某一规划好的路径或运动模型遍历未知节点的区域,并发送定位信号,其它节点获取这些信号来进行定位计算。
动态算法的研究是最近兴起的一个热点,理论还不完善,有别于静态算法所涉及的都是固定节点,其主要是讨论对传感网中移动节点定位的方法[14],包括待测节点的运动和信标节点的运动。
当然从理论上讲,完全可以借鉴静态已有的成熟算法,计算出特定时刻的节点位置,但因为节点的运动,对定位算法的实时性要求较高,通常的改进方法是加入对节点运动的预测估计[15],或是使定位算法能自动适应不同节点运动的方式,从而提高对运动节点的定位准确性。
虽然节点的移动性使定位过程复杂化,但是利用节点的移动性可提高定位精度,减少定位代价。
在Bergamo等的研究中,网络中有2个固定的信标向全网传送坐标信息,其余处于运动状态的节点根据接收到的信号强度进行自身定位[16]。
国内外学者对定位问题进行了大量研究,提出了几种比较典型的定位算法[17]。
但这些算法普遍存在以下局限[18]:
①依赖特殊硬件的支持;②需要特殊的网络拓扑结构。
而在无线传感器网络中引入移动节点,可以增强其功能。
如文献[19]通过将几个未知节点移动到网络节点密度相对稀疏的区域以弥补节点密度分布不均匀的不足。
文献[20]提到利用移动参考节点和RSSI(接收信号强度指示)方法对未知节点进行定位,但是在现实环境中,温度、障碍物、传播模式等条件往往都是变化的,使得RSSI技术在实际应用中仍然存在困难。
尤其是节点对能耗,体积等要求严格时,更多的时候并不能应用这种基于测距的定位技术。
免测距的定位算法不需要测量节点间的距离,而是利用距离矢量路由、网络连通情况或者GPS定位等思想提出的一种分布式定位方法,无需测距,这无疑降低了组网成本。
但由于没有相应的硬件测距支持,定位存在一定程序的误差,当网络中存在障碍物时,节点间的欧氏距离会因为弯曲路径而产生较大的误差,精度也相应的降低[21]。
因此如何提高这种免测距定位算法的精度也成为了一个研究的热点方向。
1.1.2课题来源
本课题来源于国家自然科学基金资助项目(编号
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- 关 键 词:
- 无线 传感器 网络 基于 移动 信标 优化 路径 定位 算法 研究 毕业论文