基于历史信标辅助的移动传感器网络定位算法

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1、毕业设计外文资料翻译学院：信息科学与技术学院专业：网络工程姓名：学号：外文出处：附件：1.外文资料翻译译文；2.外文原文。指导教师评语：签名：2017年3月9日附件1：外文资料翻译译文基于历史信标辅助的移动传感器网络定位算法摘要：非测距定位方法是性价比较高的的移动传感器网络（因为没有额外的硬件支持）。然而，现有的移动传感器网络的定位方法，不仅存在稀疏锚节点问题还存在通信成本高的问题。基于经济上的考虑，移动传感器网络通常使用在大多数范围内不准确稀疏锚节点的自由定位算法。另一方面，由于移动传感器节点的功率限制（即，他们是电

2、池供电），高功率消耗的通信和通信成本高将大大减少网络的生命时间。为了解决这两个问题，在本文中我们用历史的信标（即锚节点公告前的时段交付）和接收信号强度（RSS）得到三个约束。通过三个约束的援助，我们引入了一个低通信成本范围内的自由定位算法（只有一个跳信标广播）。根据理论分析和仿真结果，我们的三个约束可以提高精度。仿真结果还表明，我们的算法即使在不规则的无线信号环境依然优于其他的。此外，传感器节点上运行的硬件实现，OctopusXS，证实了理论分析和仿真实验。指数条款：特设网络；本地化；移动性；非测距；无线传感器网络1.

3、介绍定位是无线传感器网络中的一个关键问题（WSNs）。虽然GPS已经广泛应用于基于位置的各种服务[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]，但是在大规模无线传感器网络中为每个传感器节点装置GPS设备是不切实际的。因此，定位算法的无线传感器网络通常使用有限数量锚节点来确定自己的位置，例如，借助于全球定位系统，而其他节点（称为正常节点）估计其位置使用的是锚节点的位置信息。这样的定位算法是以锚节点为基础的，并可以进一步划分为两大部分[9]：基于范围的和范围的自由。一个基于范围的定位算法需要计算点对点的绝对

4、的位置与距离，而一个范围内的自由定位算法则不需计算这些位置与距离。然而，距离估计技术通常需要额外的昂贵的硬件支持（例如，到达角（AOA）[10]和到达时间差（TDOA）[11]），或低精度硬件支持（例如，接收信号强度（RSS）为基础的方法）。由于无线传感器网络的硬件限制，非测距的解决方案正在被需求来替代一个基于范围的解决方案。大多数以前的无定位定位算法（例如，[12]，[13]，[9]，[14]，[15]）是专为静态传感器网络准备的，而不适用于移动的传感器网络。现有的移动传感器网络的定位方法通常存在稀疏锚节点问题和通信

5、成本高的问题。由于经济上的考虑，无线传感器网络通常具有稀疏锚节点，这使得大多数范围内的自由定位算法不准确。另一方面，在移动传感器网络中传感器节点是电池供电，所以通信是最高的功率消耗项目。现有定位算法中实现它所需精度具有很高的通信成本[12]、[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[9]、[22]并且通信成本高将明显减少了网络的生存时间。此外，由于无线技术的快速发展（如Wi-Fi和蓝牙）和迅速兴起的的新兴应用ISM频段，大多数无线传感器网络的应用已经越来越广泛[23]。因此，在不

6、久的将来，高通信成本的定位算法是不切实际的。在本文中，我们介绍一个移动传感器节点网络的非测距定位算法的改进。为了解决锚节点稀疏问题和通讯成本高的问题，我们的算法充分利用了通信的优势范围（节点），历史的信标和RSS（信标）的优点，并且这些的通信成本是免费的。据我们所知，我们的算法是第一个在移动传感器节点定位的历史信标问题中使用RSS的。我们的算法包括三个新的约束区域（参见3.2节）。约束区域是一个可以覆盖目标正常节点位置的区域，例如一跳相邻锚节点（是现有的无标距离算法中广泛采用的通信[16]、[18]、[19]、[21]

7、、[17]）。根据理论分析和仿真结果，这三个约束区域确实可以提高定位精度。此外，我们的算法具有低通信成本（只有一个跳信标广播）的特点。仿真结果还表明，我们的算法甚至在不规则的无线信号环境也是可用的。此外，传感器节点上运行的硬件实现OctopusXS[24]并证实了理论分析和仿真结果。本文的其余部分组织如下。第二节简要的介绍之前的与距离无关的定位算法。第3节介绍提出了的算法和三个约束区域，而4节介绍约束区域的理论分析。5部分论证了算法的可行性，通过利用传感器节点的硬件实现，OctopusXS。第6节显示的模拟结果，并比较

8、我们的算法与国家的最先进的算法。最后，7部分总结全文。2.前自由定位算法在本节中,介绍以前的移动无线传感器网络的无范围定位算法[16]，[17]，[18]，[19]，[21]，[25]，[26]，[27]。在随后的讨论中，每个锚节点发送一个信标（它的位置信息），给它的一个跳邻近节点（称为一跳信标广播）[25]或其一跳和二跳邻近点（