无线传感器网络自定位研究

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1、无线传感器网络自定位研究　　摘要：在无线传感器网络（WSN）的研究中，节点自定位是其中关键问题之一。本文围绕WSN节点的定位，着重描述了节点的测距方法以及节点自定位方法的分类，同时还综述了两种典型的分布式节点自定位算法及其原理。最后本文在对WSN自定位研究的基础上，指出了未来研究的热点和方向。关键词：WSN；自定位；算法中图分类号：TP39文献标识码：A无线传感器网络（WSN）是21世纪热点技术。随着现代传感技术、嵌入式技术、通信技术的发展，WSN通过节点间相互通信，可以监控环境、采集信息，并对信息进行处理。WSN不仅在军事上有广泛的用途，而且在民用领域也发挥着具大作用。节点的位置信息对W

2、SN网络至关重要，因此，节点自定位是WSN研究的热点。1典型测距方法5目前在WSN网络中，节点之间的测距方法主要有RSSI、AOA、TOA、TDOA、TW-TOA和SDS-TW-TOA。RSSI测距方法通过计算信号在空气中所损失的能量来换算出节点间的距离。该测距方法虽成本低，但易受环境影响，测距误差可能高达50%。在AOA测距方法中，节点通过阵列天线或多模接收器获取与其它节点的夹角和方位，再通过三角测量法计算得出未知节点的绝对坐标。该测距方法硬件复杂度高，且需加大节点尺寸，因此对WSN网络不是很适合。TOA和TDOA测距方法都是根据信号在空气中传播速度恒定，通过时间来计算出节点之间的距离。

3、不同的是，前者通过信号在两节点间的传输时间计算距离，而后者是通过两种不同速度的信号在两节点间传输的时间差计算距离。这两种方法对硬件要求高，无形中会增加WSN网络的成本。TW-TOA和SDS-TW-TOA是科学家们近几年提出的两种新的WSN节点测距方法。这两种测距方法原理相似，都是利用相邻节点间一跳通信所需时间计算出节点间距离。这两种方法测距精度高，且无需额外的硬件设备，非常适合WSN节点间测距。2定位算法分类2.1基于测距（range-based）和无须测距（range-free）的定位算法5基于range-based的定位算法需要通过前文提到过的相关测距技术获取未知节点到锚节点的距离信息

4、，再利用三边测量定位或最大似然估算法计算出未知节点的节点。而基于range-free的定位算法只需根据网络的连通度等信息，即可实现未知节点的定位。相对于range-free定位算法，range-based定位算法计算量和通信量都较大，在测距精度较高的情况下，其定位精度也更高。相反，基于range-free的定位算法，定位精度虽不高，但是计算简单，功耗低，适合粗精度定位系统。2.2集中式定位和分布式定位集中式定位算法将所有节点的坐标计算集中到某个中心节点。与之相反，分布式定位算法通过节点间的信息交换，将未知节点的坐标计算分布到各个节点上。前者从全局角度规划，设计简单明了，如果中心节点计算能力

5、强，则可以获得相对精确地节点坐标。但其有致命缺点。因为中心节点以及中心节点附近的节点可能由于通信量过大导致电量过低而过早死亡。而后者将坐标计算分布到各个节点上，使得每个节点的能量都比较均衡，不会出现过早死亡的现象。2.3绝对定位和相对定位绝对定位以地球的经纬度为参考，是标准的坐标位置。相对定位是以网络中的某些节点作为参照的相对坐标系统。节点的位置变化对绝对定位影响较小，因此绝对定位应用更广泛。但相对定位不需要WSN网络中部署锚节点，且部分路由协议（如GPSR）只需要相对坐标信息。因此，对于这两种定位方式的选择应该根据实际情况而定。3典型的WSN自定位算法3.1DV-hop定位算法5在DV-

6、hop定位算法中，锚节点将自己位置信息作为数据包广播发送给全网的其他节点。该信息包还包括跳数信息hop。跳数信息每通过一个节点就增加1。全网广播之后，所有节点就可以获得与锚节点的跳数信息。当锚节点获得与其他锚节点的坐标与跳距信息后，就计算网络平均每跳的距离，并将此距离信息广播通知其他未知节点。未知节点根据平均每跳距离信息计算出与锚节点的距离，即可算出自身的坐标。3.2Euclidean定位算法Euclidean定位算法能够使节点通过信息交换来计算相距2跳甚至多跳的节点距离，其原理如图1所示。假设节点都有一跳测距能力。A与D超出一跳距离。A与B、C相邻，且B、C与D相邻，则四边形ABCD四边

7、已知，且对角线BC已知。则由余弦定理和三角形性质可得AD的长度。未知节点通过此方式获得3个或3个以上锚节点的距离，即算出自身的坐标。4展望进入21世纪第二个十年以来，WSN自定位算法的研究有了长足的进展，但仍然有很多问题需要解决。例如目前大部分的定位算法都针对二维平面，对于三维的节点定位算法依然很少。针对目前WSN自定位算法的不足，我们认为未来的研究热点方向为：（1）针对三维的节点定位算法；（2）针对大规模节点部署的自身