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时间:2019-03-20
《基于rss的无线传感器网络干扰源定位算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要无线传感器网络是由大量的廉价微型传感器,通过无线通信方式形成的一种多跳的自组织网络。其巨大的发展前景和应用价值,使其成为各界关注的热点课题。同时,由于无线媒介的广播性、开放性等本质特征导致网络可以轻易的受到干扰攻击。针对无线传感器网络易受干扰攻击而导致网络通信受阻甚至瘫痪等问题,为确定干扰源位置进而消除干扰、保障网络正常通信,对干扰源定位算法进行了以下三个方面的研究。1.对传统算法依据理想传播模型进行定位研究的不足进行了弥补,采用RSS(ReceivedSignalStrength)比值定位算法
2、,利用信号模型之间的传播关系,消除未知参数,用不同节点距离干扰源的距离比确定干扰源的初始估计位置。2.对初始估计位置进行误差分析,通过参与定位的三个候选节点的位置信息即可求出干扰源估计位置与实际位置的大致偏差,对不满足精度要求的初始估计位置进行迭代直到偏差小于规定阈值为止,进一步提高了定位精度。该算法是一种独立的优化算法,也可以为其他定位问题提供最优解。3.在移动干扰攻击场景下,对边界节点进一步划分,提出一种基于二级边界节点轨迹预测方法。对二级边界节点进行两种方式拟合,定位干扰区域。对本文提出的定位
3、算法进行理论上的分析和模拟仿真实验,并且与现有算法进行了对比。仿真结果表明,本文提出的算法在不同网络环境下的定位精度明显优于现存算法。关键词:无线传感器网络;干扰源定位;比值;移动;仿真3ABSTRACTWirelesssensornetworkisamultiplehopsself-organizingnetwork,whichiscomposedofalargenumberofcheapmicrosensorsandadoptwirelesscommunicationmode.Itbecomes
4、ahotspotofthesubjectbecauseofitsvastdevelopmentandapplicationvalue.Atthesametime,duetothebroadcastandopennessofthewirelessmedium’sessentialfeature,itcaneasilytobejammed.Wirelesssensornetworkscommunicationissusceptibletojammingattacks,whichwouldmakethen
5、etworkcommunicationblockedorevenparalysis.Inordertolocalizethepositionofthejammerandtheneliminateittoguaranteethenormalcommunication.Weproceedthejammerlocalizationalgorithmresearchinthefollowingthreeaspects.1.RatiomethodbasedonRSS(ReceivedSignalStrengt
6、h)offsetsthedrawbacksofthetraditionalalgorithmwhichisbasedontheidealtransmissionmodeltolocate.RatiomethodbasedonRSSusingthespreadoftherelationshipbetweensignalmodels,eliminatingtheunknownparameters.Andthenusedifferentnodesdistancepipelinetolocateinitia
7、lpositionofthejammer.2.Afterdeterminingtheinitialestimateposition,wecalculatethedeviationbetweentheestimatepositionandtheactualpositionthroughthepositionofthreecandidatenodes.Ifthedeviationdidnotmeettheaccuracyrequirement,iterateduntilitlessthanaspecif
8、iedthreshold.Itisakindofindependentoptimizationalgorithm,canalsoprovideoptimumsolutionforotherpositioningproblem.3.Inmobilejammingattackscenarios,putforwardakindoftrackpredictionmethodbasedonthesecondaryboundarynodes.Itlocatesthejammeda
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