无线传感器网络节点定位及路由策略的研究与应用

发布时间：2017-04-28 00:04

  本文关键词：无线传感器网络节点定位及路由策略的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)作为一种新的信息感知平台,实时采集、传输网络覆盖范围内被监测目标的多种信息,实现了人与物质世界的交互,加强了人类感知现实的能力。近年来,WSN被广泛应用于军事、工业、农业、环境、交通和智能家居等各大领域。因无线传感器网络覆盖范围广、节点随机部署,掌握节点位置信息成为其各种应用的前提。在已知节点部署环境及固有硬件设备条件下,设计简单、精确和抗干扰能力强的定位算法成为研究无线传感器网络节点定位技术的核心。同时,作为一种自组织网络,无线传感器网络会因大量靠电池供电的节点因能量耗尽且无法更换而消亡出现大面积瘫痪。如何设计出高效、节能和可靠的路由策略成为延长无线传感器网络寿命、保障网络数据有效传输和提高网络整体性能的关键。本文在深入分析权重质心定位(Weighted Center Localization, WCL)和APIT (Approximate Point in Triangle test)等经典节点定位算法基础上,对上述算法实施改进,以提高节点定位精度。同时,建立观测噪声和状态噪声均在线估计的无迹卡尔曼滤波器以实现对实际场景中移动节点跟踪。基于获取的节点位置信息,实现传感器节点非均匀分簇,并基于移动节点位置预测实现簇的动态重组与维护,以达到延长网络整体寿命的目的。仿真分析和实际应用表明,本文研究内容具有一定的理论意义和应用价值,主要研究内容如下：1.基于高斯混合模型的测距及动态权重定位构建了接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)与接收节点与发送节点间距离关系的高斯混合模型,并基于该模型构建了加权质心定位的动态权重因子。传统WCL定位精度依赖于RSSI测距精度和权重因子值,且因权重因子为固定值,无法同时降低定位平均误差和最大误差。基于接收节点距发送节点一定距离测得RSSI的统计特性,构建节点间距离与RSSI的高斯混合统计模型,提高RSSI测距精度。在深入分析统计模型特性的基础上,给出动态权重因子构建公式。仿真实验表明,该方法提高了节点定位精度,并同时降低了定位平均误差和最大误差。2.模糊IAPIT节点定位提出了模糊IAPIT (Improved APIT)节点定位算法。在深入分析传统APIT理论不足的基础上,分别给出APIT测试场景中远离和靠近情形的改进方法。同时,引入模糊系统,提高算法的环境抗干扰能力。仿真实验从多个角度对比分析了IAPIT较APIT有更好的定位表现,同时,显示了模糊IAPIT具有良好的环境抗干扰能力。3.基于小波变换的自适应无迹卡尔曼移动节点跟踪构建了基于小波变换的自适应无迹卡尔曼节点跟踪非线性滤波器。提出采用无迹卡尔曼滤波器解决RSSI与节点位置坐标间非线性关系,并采用小波变换实时在线估计未知时变的观测噪声统计特性。在准确获取观测噪声统计特性条件下,采用次优Sage-Husa估计器对状态噪声在线估计,并引入衰减因子抑制次优自适应滤波器发散。仿真实验表明,算法可有效实施对移动节点的实时跟踪。4.提出了一种分层多跳非均匀动态分簇路由策略基于定位算法获取的节点位置信息,给出一种基于K均值聚类分簇路由协议。基于簇区域中心与Sink节点“距离”远近划分层次,提出第一层节点集中式、外层节点独立分布式簇首选举机制。同时,基于节点跟踪算法给出移动场景中簇的动态重组与维护。仿真实验表明,本文提出的路由协议有效延长了网络的整体寿命,分层多跳方式适用于节点因部署条件限制无法与Sink节点直接通信的应用场景。5.基于无线传感器网络的矿井人员定位实现根据矿井安全生产实际应用需求及井下巷道地形特征,设计了井下无线覆盖、井上井下有线网主干传输、有线无线无缝对接的矿井智能监测平台。平台无线传感器节点核心硬件均为ZigBee CC2430,平台软件实现对矿井生产过程中井下环境参数、井下工作人员动态全面监测,并基于地理信息系统(Geography Information System, GIS)实时呈现无线传感器节点位置信息。实际应用表明,本文提出的节点定位算法和人员跟踪算法实现了对井下传感器节点的准确定位,且具有适应井下复杂、多变环境的能力。
【关键词】：无线传感器网络 节点定位 移动节点跟踪 路由策略 分簇 动态重组
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第1章 绪论14-33
• 1.1 课题背景14-19
• 1.1.1 无线传感器网络概述14-17
• 1.1.2 无线传感器网络的关键技术17-19
• 1.2 节点定位技术19-25
• 1.2.1 节点定位算法研究现状20-24
• 1.2.2 节点定位难点24-25
• 1.3 路由策略25-30
• 1.3.1 路由策略研究现状25-29
• 1.3.2 路由设计特性29-30
• 1.4 课题来源及研究内容30-33
• 1.4.1 课题来源30
• 1.4.2 论文研究内容与创新点30-31
• 1.4.3 论文结构31-33
• 第2章 基于高斯混合模型的测距及动态权重定位33-44
• 2.1 引言33
• 2.2 WCL分析33-35
• 2.3 基于RSSI高斯混合模型测距35-38
• 2.3.1 RSSI高斯混合模型35-36
• 2.3.2 基于EM的模型参数优化36-37
• 2.3.3 基于RSSI高斯混合模型测距37-38
• 2.4 基于RSSI高斯混合模型构建动态权重因子定位38-39
• 2.5 仿真实验39-43
• 2.5.1 测距误差分析39-41
• 2.5.2 定位误差分析41-43
• 2.6 小结43-44
• 第3章 模糊IAPIT节点定位44-64
• 3.1 引言44-45
• 3.2 APIT改进45-48
• 3.2.1 APIT分析45-46
• 3.2.2 IAPIT46-48
• 3.3 APIT和IAPIT受环境干扰分析48-50
• 3.4 基于FIAPT定位50-55
• 3.4.1 FIAPIT结构50-51
• 3.4.2 帧交换51
• 3.4.3 模糊系统设计51-55
• 3.4.4 去模糊化定位55
• 3.5 仿真实验55-62
• 3.5.1 无线信号传输模型56-57
• 3.5.2 未知节点通信范围内信标节点数对定位误差的影响57-59
• 3.5.3 节点密度对定位误差的影响59-60
• 3.5.4 DOI对定位误差的影响60
• 3.5.5 模糊系统参数P,α和β对定位误差的影响60-62
• 3.6 小结62-64
• 第4章 基于小波变换的自适应无迹卡尔曼移动节点跟踪64-74
• 4.1 引言64-65
• 4.2 有色噪声白化的时滞UKF模型65-66
• 4.3 噪声统计特性在线估计66-68
• 4.3.1 基于小波变换的测量噪声在线估计66-67
• 4.3.2 状态噪声在线更新67
• 4.3.3 基于次优Sage-Husa估计的滤波器发散判断与抑制67-68
• 4.4 基于自适应UKF的移动节点跟踪68-70
• 4.5 仿真实验70-73
• 4.5.1 信号观测长度L对定位误差的影响71
• 4.5.2 N_(△T)对定位误差的影响71-72
• 4.5.3 三种滤波器对比分析72-73
• 4.6 小结73-74
• 第5章 一种分层多跳非均匀动态分簇路由策略74-85
• 5.1 引言74
• 5.2 分层多跳非均匀分簇路由协议74-81
• 5.2.1 网络模型75
• 5.2.2 基于K均值聚类的簇区域形成75-77
• 5.2.3 簇首选举77-79
• 5.2.4 簇的重组与维护79-81
• 5.3 仿真实验81-84
• 5.3.1 网络的存活节点数81-83
• 5.3.2 生命周期内能量消耗83
• 5.3.3 网络的负载均衡程度83-84
• 5.4 小结84-85
• 第6章 基于无线传感器网络的矿井安全智能监测平台85-100
• 6.1 概述85-86
• 6.2 智能监测平台架构86-93
• 6.2.1 平台描述86-87
• 6.2.2 无线传感器网络主要节点硬件87-88
• 6.2.3 智能监测平台软件架构88-93
• 6.3 节点定位93-98
• 6.3.1 系统定位功能概述93-94
• 6.3.2 基于高斯混合模型的节点定位94-97
• 6.3.3 基于WT-AUKF节点跟踪97
• 6.3.4 GIS辅助定位97-98
• 6.4 小结98-100
• 第7章 总结与展望100-103
• 7.1 研究工作总结100-101
• 7.2 研究工作展望101-103
• 参考文献103-116
• 致谢116-117
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果117

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