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1、摘要无线传感器网络的很多应用场合必须知道节点的位置,因此节点定位的研究是关键技术.对于第一问,测算出的距离存在一定的误差,所以我们运用信号强度测量的方法计算出距离,并且进行校正,得出比较优化的距离,再利用三边测量法计算未知节点的坐标.对于第二问,我们在查阅了大量相关文献的基础上,利用DV-Hop算法估算出未知节点和信标节点的距离,结合未知节点和信标节点的测量距离,再利用二维双曲线定位法计算出未知节点的最终坐标.对于第三问,我们根据第一、二问给出的新方法以及题目给出的三边测量法对仿真算例中的未知节点进行了定位,给出了具体的坐标.对于第四问,我们根据
2、计算出的误差进行了分析,并给出了三种方法优劣性的评价.关键词:DV-Hop算法信号强度测距法二维双曲线定位法一、问题重述与分析RSSI是一种测距相关的定位技术,它通过接收到的信号强度测定信标节点(xi,yi)与未知节点的距离di,进而根据某种算法计算未知节点的坐标(x,y).三边测量法是WSN自定位算法中的一种易于实现,开销小的定位算法.具体算法如下:根据两点之间的距离公式可列以下方程组:解方程得;即:未知节点的坐标.但是,实际环境中信号强度测定存在误差,导致测量距离d存在随机误差,三边测量法的定位误差较大.1、我们分析了三边测量法存在的问题,对
3、测出的距离进行了校正,给出了三边测量法的改进模型算法;2、我们在查阅了大量无线传感器网络定位的资料下,提出了一种基于DV-Hop算法的新的定位模型算法;3、我们需要用三边测量法和问题1、2给出的新方法对下图中给出的仿真算例中的未知节点进行定位,得出未知节点的坐标;图(1)121、对三种方法分别进行检验,做误差分析,得出三种方法的合理性和优缺点,对三种算法的优劣进行了比较.二、模型假设1、信标节点分散部署于整个监测区域;2、整个监测区域所有节点的能量是相同的;3、所有的节点均在通信范围内,均可接受收到能量.三、符号说明发射机功率;未知节点与信号节点
4、之间的距离;在距离处的接收功率;,分别是发射天线和接收天线的增益;与传播无关的系统损耗因子;波长,单位为米;(x,y)节点的坐标;信标节点i的坐标;测信号强度得到的距离;当距离为时接收到的平均能量;passloss指数;信标节点i与信标节点j的实际距离;信标节点i的坐标;信标节点j的坐标;信标节点i与j()之间的跳段数;未知节点i与信标节点i的计算跳段距离未知节点j的实际坐标;未知节点与信标节点的距离;信标节点的个数;12未知节点j与信标节点i的跳段距离测量;定位误差.四、模型的建立第一问三边测量法的改进模型1.1信号强度测距法已知发射功率,在接
5、收节点测量接收功率,计算传播损耗,使用理论或0经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离.例如,在自由空间中,距发射机d处的天线接收到的信号强度由下面的公式给出:(1)其中,为发射机功率;是在距离处的接收功率;,分别是发射天线和接收天线的增益;是距离,单位为米;为与传播无关的系统损耗因子;是波长,单位为米.由公式可知,在自由空间中,接收机功率随发射机与接收机距离的平方衰减.这样,通过测量接收信号的强度,再利用公式(1)能计算出收发节点间的大概距离.1.2未知节点与信标节点之间距离的校正计算因为公式(1)只是电磁波在理想的自由空间中传播的数学模型,实际
6、应用中的情况要复杂的多,尤其是在分布密集的无线传感器网络中.反射、多径传播、非视距(NLOS)、天线增益等问题都会对相同距离产生显著不同的传播损耗.因此这种方法的主要误差来源于环境影响所造成的信号传播模型的复杂性.在现实中,在一定的距离接收到的能量是个随机的量,由于信号是多路径传播的,这就是所谓的褪色效应.我们假设所有的节点均在通信范围内,均可接收到能量.我们利用Shadowing模型中的第一部分passloss模型对由信号强度得到的距离进行处理,校正该距离,得到更接近于真实距离的距离.由相关的文献[1]可知,passloss模型能够预测出当距离
7、为时接收到的平均能量,表示为.它使用了一个接近中心的距离作为参考,以接收节点(即未知节点)为中心.相对于的计算如下:(2)是passloss指数,它通常是由场地测量得来的经验值.下表表(1)给出了12的一些典型值.障碍物越多相对数值越大,因此随着距离的增加接收到的平均能量下降的速度会越来越快,其中可从公式(1)中计算得到.通常情况下,我们取==1,=1.passloss指数的几种典型值环境户外自由空间2遮蔽的城市空间2.7--5室内视距1.6--1.8有阻挡障碍的空间4--6表(1)passloss通常由作为计量单位,因此从公式(2)中我们可以得
8、到:(3)由此可得出接近于真实距离的,然后利用三边测量法进行计算求出未知节点的坐标.1.3三边测量法得到锚节点与未知节点之间的距离信息后