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1、作為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的位置感知層設(shè)計(jì),基于規(guī)模型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的定位問(wèn)題一直是非常重要的研究方向之一。大多數(shù)現(xiàn)有的定位方案基本可以分為基于測(cè)距的或無(wú)需基于測(cè)距的定位方案,室內(nèi)或室外定位方案等。由于環(huán)境特性的不同特性,基于測(cè)距的方案往往在室外定位場(chǎng)景中效果較好,特別是當(dāng)野外環(huán)境中的多徑效應(yīng)、信號(hào)小尺度衰落等現(xiàn)象遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于室內(nèi)定位環(huán)境時(shí)。多維標(biāo)定算法和三邊測(cè)量術(shù)定位是因其數(shù)學(xué)上的嚴(yán)格合理性和易于實(shí)行而被廣泛使用。這類(lèi)算法的主要側(cè)重點(diǎn)是給待
2、定位節(jié)點(diǎn)裝配專(zhuān)門(mén)的設(shè)備(如GPS等)用以接收定位信號(hào)來(lái)進(jìn)行距離估計(jì)。
然而,此類(lèi)定位技術(shù)要求每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)配備GPS或其它功能強(qiáng)大的復(fù)雜模塊來(lái)滿足ToA,TDoA,AoA等測(cè)距方案,這也是一筆非常高昂的硬件成本。研究人員把研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了基于錨節(jié)點(diǎn)的方案。這類(lèi)方案里,WSN中只有部分節(jié)點(diǎn)是裝備復(fù)雜模塊的節(jié)點(diǎn),其目的是減少增強(qiáng)型模塊成本。而這部分節(jié)點(diǎn)即被稱(chēng)為錨節(jié)點(diǎn)。剩余的待定位節(jié)點(diǎn)將在網(wǎng)絡(luò)連接信息和錨節(jié)點(diǎn)輔助下定位。傳統(tǒng)的基于錨節(jié)
3、點(diǎn)的定位方案的精度嚴(yán)重依賴(lài)于錨節(jié)點(diǎn)的比例和網(wǎng)絡(luò)連通度。此二者關(guān)鍵因素的變化會(huì)嚴(yán)重影響定位精度。
一些號(hào)稱(chēng)“無(wú)需基于錨節(jié)點(diǎn)”的定位方案介紹了進(jìn)一步降低成本的方法。而實(shí)際上,它們并不是真正的“無(wú)需基于錨節(jié)點(diǎn)”,否則將無(wú)法計(jì)算出真實(shí)的地理位置。這些方案只使用連接信息來(lái)建立相對(duì)定位,并利用少量錨節(jié)點(diǎn)將其轉(zhuǎn)化為絕對(duì)坐標(biāo)系統(tǒng)。而“無(wú)需基于錨節(jié)點(diǎn)”的方案聲稱(chēng)獲得良好的定位精度,但是對(duì)WSN所應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景卻有諸多不切實(shí)際的要求。例如,節(jié)點(diǎn)的分布
4、相對(duì)均勻、網(wǎng)絡(luò)是各向同性的、所有節(jié)點(diǎn)使用統(tǒng)一的信號(hào)傳播模型等等。在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,規(guī)模型WSN的部署是隨機(jī)的,這個(gè)隨機(jī)性表現(xiàn)在節(jié)點(diǎn)分布規(guī)律和由于實(shí)際場(chǎng)景中的地理?xiàng)l件產(chǎn)生的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)部署邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(如復(fù)合圖形、凹形、空洞等)。此外,節(jié)點(diǎn)的信號(hào)傳播環(huán)境并不總是恒定的,不對(duì)稱(chēng)的連接鏈路的存在更是大概率事件。因此連接本身就要考慮誤差特性。
本文針對(duì)隨機(jī)部署的錨節(jié)點(diǎn)比例較低網(wǎng)絡(luò)特性,提出基于優(yōu)化錨節(jié)點(diǎn)選擇(OANS)的規(guī)模型WSN定位方案。
5、此方案主要包括兩個(gè)關(guān)鍵算法,改進(jìn)型Floyd算法和OANS算法,加之同其它輔助算法有機(jī)結(jié)合。改進(jìn)型Floyd的核心是改進(jìn)Floyd數(shù)據(jù)處理函數(shù)來(lái)估計(jì)待定位節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)之間的距離(N-A距離);OANS算法的核心是區(qū)分和優(yōu)化錨節(jié)點(diǎn)組合的戰(zhàn)略選擇。在給定網(wǎng)絡(luò)連接信息的數(shù)據(jù)極其有限和錨節(jié)點(diǎn)比例較低的情況下,OANS方案不僅實(shí)現(xiàn)了定位精度的提升,更重要的是,方案還能很好適用于節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布且網(wǎng)絡(luò)部署邊界形狀呈復(fù)雜圖形的情況。我們發(fā)現(xiàn)僅僅通過(guò)數(shù)據(jù)處
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