无线可充电传感器网络中的节点定位问题研究

发布时间：2017-05-10 20:59

  本文关键词：无线可充电传感器网络中的节点定位问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSNs)是一种集成了无线充电、感知、通信和计算等多种技术的一种新兴网络。与普通的传感网不同,WRSNs中的节点一般需要为其充满一定电量才能开始工作。这种可充电的技术方案能够有效解决传统传感器网络中由电池供电的节点的寿命有限的问题,可被广泛应用于仓库管理、环境监测等诸多领域。节点的位置信息在很多场景和研究中必不可少,例如只有知道节点的位置才能确定收集的信息中事件所发生的地点,才能对网络中的基于地理位置的路由协议和充电效率等进行优化。因此,对节点定位问题的研究,成为了在WRSNs中诸多应用的研究前提。本文主要研究的问题是在一个区域中随机分布着大量节点,利用一个可自定位的充电器对位于其中的所有节点进行定位。我们分别从充电器的充电功率和有向充电器的充电区域这两个特性着手提出三个节点定位算法。本文主要工作由3部分构成。第一,在无噪声干扰的充电场景下,基于功率模型提出定位算法。该算法的主要思想是当可以通过测量得到距离时,节点坐标可使用三边测量等数学方法求解。我们提出通过使用三角形区域来“镶砌”多边形区域的三角形覆盖方法来得到移动充电器的停留点。为确定三角形边长,我们从边长对定位时间的影响的角度进行了研究,并证明了所需定位时间随边长的增大而减小。第二,我们进一步对充电场景中可能存在的噪声干扰问题进行考虑。因为功率值受噪声的影响,估算的距离产生偏差,从而不能使三边测量方法求得有效解。对此,我们使用最小二乘矩阵方法,可以有效减小距离误差。第三,由于精确的充电功率模型很难获得,并且为了获得更稳定的充电功率,在实际中经常采用有向充电器,我们基于有向充电器的扇形充电特性提出划分多边形的定位算法。该方法主要利用有向充电器的充电区域为扇形而非圆盘,因此当充电器位于不同位置且朝向不同方位时能够充到的节点不同这一特性。我们设计了一个基于夹角分割和网格分隔的多边形划分定位算法,并对基于夹角分割的算法分别在单节点场景和多节点场景下进行了优化扩展。我们进行了现场实验和大量节点的仿真实验来评估我们的算法。现场实验结果显示我们提出的算法在5m×5tm的区域中经过4个停留点可以得到误差在20cm内的定位。仿真实验的结果从更多角度表明算法能够有效定位出节点位置并大大减小定位距离误差。
【关键词】：无线可充电传感器网络 无线充电 节点定位 充电功率 有向充电器
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-26
• 1.1 研究背景13-21
• 1.1.1 无线传感器网络概述13-14
• 1.1.2 无线可充电传感器网络14-16
• 1.1.3 无线传感器网络中的节点定位16-20
• 1.1.4 无线可充电传感器网络中的充电模型20-21
• 1.2 相关工作21-24
• 1.3 本文工作24-25
• 1.4 组织结构25-26
• 第二章 移动充电器理想条件下的三角形覆盖定位26-34
• 2.1 引言26-27
• 2.2 问题描述27-28
• 2.2.1 充电模型27
• 2.2.2 问题描述27-28
• 2.3 问题求解28-32
• 2.4 仿真实验32
• 2.4.1 实验设置32
• 2.4.2 仿真结果32
• 2.5 本章小结32-34
• 第三章 移动充电器有噪声干扰条件下的三角形覆盖定位34-40
• 3.1 引言34
• 3.2 最小二乘法原理介绍34-36
• 3.2.1 最小二乘问题35
• 3.2.2 最小二乘求解方法35-36
• 3.3 问题求解36-38
• 3.3.1 问题描述36-37
• 3.3.2 问题求解37-38
• 3.4 仿真实验38-39
• 3.4.1 实验设置38
• 3.4.2 仿真结果38-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 基于充电器的有向充电特性的节点定位40-58
• 4.1 引言40-41
• 4.2 无线充电模型41-43
• 4.3 简单节点定位算法43-49
• 4.3.1 问题场景43-44
• 4.3.2 夹角分割44-47
• 4.3.3 网格分割47-49
• 4.4 算法扩展49-51
• 4.4.1 单传感器节点定位场景49-50
• 4.4.2 多传感器节点定位场景50-51
• 4.5 性能评估51-56
• 4.5.1 现场实验52-53
• 4.5.2 仿真实验53-56
• 4.6 本章小结56-58
• 4.6.1 讨论56-57
• 4.6.2 总结57-58
• 第五章 总结与展望58-61
• 5.1 工作总结58-59
• 5.2 主要创新59
• 5.3 研究展望59-61
• 参考文献61-66
• 简历与科研成果66-67
• 致谢67-68

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本文编号：355420