无线传感器网络中TOF测距算法

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1、无线传感器网络中TOF测距算法在无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)中节点的准确定位对传感器网络应用具有重要的意义。根据定位过程中是否测量实际节点间的距离,可将定位算法划分为与距离无关的定位算法和基于距离的定位算法。与距离无关的如质心算法,凸规划法,DV2Hop算法,APIT算法等,其特点是定位简单,对节点硬件条件要求低,但定位精度较差;基于距离的定位算法包括基于信号飞行时间时间(TOF),基于到达时间差(TDOA),基于到达角度(AOA),基于信号接收强度(RSS的定位算法等等。通常来说,它们对节点硬件要求较高,能耗较大

2、,但具有较高的定位精度。基于测距的方法定位是利用锚节点和未知节点的几何关系来确定未知节点的位置,通过未知节点与三个或三个以上的锚节点距离信息,再根据三边测量法或最大似然估计法可以求得未知节点的位置。所以其关键是准确测量出未知节点与锚节点的距离,本文主要分析TOF的测距方法。1测距算法基于信号飞行时间的测距算法有:到达时间法(TOA,timeofarrival)、双方式法(TWR,towwayranging)、对称双边双方式法(SDS-TWR,symmetricdouble-sidedtwowayranging)等。1.1TOA算法一对装有无线收发器的节点

3、A、B可以通过电磁波信号从A传播到B所用的时间来估算。图1为到达时间法的信号传播示意图。设移动节点A在双方约定的时刻发出测距信息,节点A在发送的信号中包含一个同步消息,告知节点B信号发送的时间T0,节点B接受信号的同时接收同步消息,并记录接收时间T1,则信号飞行时间Tp=T1-T0。设电磁波在大气中传播速度为C(3),飞行时间为Tp,节点A与B的距离可以估算为S=CTpTOA测距的关键是节点A与节点B时间必须要严格同步。电磁波的速度为3m/s,如果双侧时钟误差为1ns,测量距离误差即为0.3m。如果要求测距误差为1m,则允许双侧的时钟误差不超过3ns。B

4、ATp图1TOA测距原理图考虑到当A到达T0时刻时,节点A将包含发送时刻T0的数据包调制到信号波上的时间为T,时间T为一个可测常量,故实际信号飞行时间Tp实=T1-T0-T实际距离S=CTp实。TOA的误差主要来源于A,B节点时间不同步的误差和B节点晶振频率漂移导致计时时间T1不准的误差。可以选择频率高稳定性高的晶振来减小频率漂移的误差,但相对的能耗和费用就会增加。下面分析频率漂移带来的误差。在节点A,B同步的条件下,假设B的精准时钟脉冲频率为f,实际晶体因为制造工艺,环境温度变化等因素影响下,频率漂移为f,即实际频率为=f+f其f为一个随时间变化的随机

5、量。则实际测量的时间为=t(1+)由此可知由于频率漂移使得测量时间与实际时间的误差为t。1.2TWR算法图2为TWR法的信息交换示意图。节点A发出测距信息,同时启动计时器计时,经过Tp后节点B收到信息,但由于双侧时钟不同步,节点B无法确认Tp。节点B收到信息后立即启动计时,若收到的是本方的测距命令后,则向节点A发出应答信息(信息中包含本方处理时间设为T2),节点A在(2Tp+T2)时间后收到应答信息后终止本轮计时。一轮测距所以往返时间为T1T1=2Tp+T2对于节点B,T2为可测常量,因此有飞行时间Tp=ABT2T1图2TWR测距原理图A与B间的距离S仍

6、然是S=CTp。可以看出本方法不需要A,B间的时间同步,但是需要A,B分别使用本方的时钟计时,若A,B两侧时钟频率有偏差,将会导致误差,设A,B两侧晶体频率的误差为eA和eB(e=),可以求得其导致的计时误差为T=eATp+(eA-eB)T2由于A,B间信号飞行时间远小于数据包处理时间,故可以省去上式第一部分得到的误差为T=(eA-eB)T21.3SDS-TWR算法为了避免双方式方法中A,B晶体频率误差引起的计时误差,引入SDS-TWR算法。如图3所示,A对B发起一轮TWR后,B再对A发起一轮TWR,由此可以看出信号飞行四次。T1,T3分别为A,B所计时

7、的一轮测距所用往返时间,T2,T4为A,B处理数据的时间,得到的单次飞行时间为Tp=(T1-T2+T3-T4)T2BT3T1AT4图3SDS-TWR测距原理图与TWR相比,此为两次TWR法测距,一次由A发起,另一次由B发起,由B发起的测距,引起的计时误差为=(eB-eA)T4所以两次测距的总误差为T总=(T+)=(eA-eB)(T2-T4)对比TOA和TWR可以看出,SDS-TWR大大降低了由晶体震荡频率的漂移所引起的误差。2测距误差分析对于TOF的测距来说,距离测量误差主要来源于系统误差和非视距及多径效应。系统误差主要是飞行时间的测量误差,如前面所讲的

8、晶振频率漂移带来的误差就属于系统误差。如前面所示,SDS-TWR相比TOA和TW

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