基于连通性的无线传感器网络节点定位技术研究

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作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络自20世纪90年代中期兴起以来,在理论研究和应用实践等方面都取得了长足的进步。随着无线传感器网络实用化进程的不断推进,最初的应用设想正逐步成为现实,在国防军事、环境监测、智能家居、物流运输等诸多领域日渐发挥重要作用。在无线传感器网络中,连通性是网络进行可靠数据传输的基础,也是网络定位技术、拓扑控制、路由协议等正常运行的必要条件。节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,是无线传感器网络中事件位置报告、目标跟踪、地理路由、网络管理等系统功能的基础。因此,对基于连通性的无线传感器网络节点定位技术进行研究有着重要的理论意义和实用价值。本文旨在探讨适用于无线传感器网络的节点定位技术,围绕无线传感器网络连通性及节点定位技术的特点,对基于连通性的无线传感器网络节点定位技术开展了研究,主要内容包括:(1)基于边界效应的无线传感器网络连通性研究。本文以节点的有效通信面积为基础,对边界节点的连通性和网络的整体连通性进行了理论推导,获得了在边界效应的影响下,无线传感器网络达到k点连通概率的近似上界。之后通过仿真研究,进一步分析了存在边界效应与消除边界效应后的网络中存在孤立节点的概率,网络的平均度、最小度期望,网络的连通度分布、连通度期望以及网络是k点连通的概率,说明了边界效应对无线传感器网络连通性的影响,并对存在边界效应情况下网络是k点连通概率的仿真值与计算值进行了比较分析,仿真结果验证了理论分析结果的正确性。基于边界效应的无线传感器网络连通性研究对于无线传感器网络节点个数的选择、节点通信半径的设定都有着一定的指导意义和参考价值,同时也为基于连通性的节点定位技术研究奠定了基础。(2)提出了一种基于邻节点分布估距的节点定位算法(LAND)。首先,提出了一种基于邻节点分布的距离估计算法(DEND),该算法通过建立成员节点属于某簇的邻节点的理论值和实际值的误差函数,从而估算出成员节点到相应簇头节点的最佳距离估计值。然后,在DEND算法的基础上,提出了LAND算法,该算法通过簇头节点定位、成员节点的邻节点信息统计、根据DEND算法估算距离和采用极大似然估计法进行定位四个步骤,完成未知节点的定位。最后,通过仿真,分析了边界定位区域对算法定位覆盖率的影响,以及信标节点所占比率、信标节点的部署形式对算法定位精度的影响,并且将LAND算法与典型的LAEP算法进行了比较分析。仿真结果表明:LAND算法可以达到较高的定位覆盖率;LAND算法在信标节点所占比率不高时,也可以达到良好的定位精度;LAND算法在信标节点成矩形分布时,其定位精度高于信标节点成三角形分布;在相同条件下,LAND算法的定位精度优于LAEP算法。(3)提出了一种基于虚拟簇的移动信标辅助定位算法(VCMBLA)。该算法以基于DEND算法的多跳距离估算方法和基于极小3-跳3-支配集的移动信标节点路径规划策略为基础。基于DEND算法的多跳距离估算方法用于估算虚拟簇成员节点和虚拟簇头节点之间的多跳距离,而基于极小3-跳3-支配集的移动信标节点路径规划策略的主要思想是对网络生成的极小3-跳3-支配集中的节点,采用流浪推销员算法进行遍历,从而规划出信标节点的优化移动路径,形成一系列虚拟簇头节点。仿真结果表明:当网络节点密度较大时,基于DEND算法的多跳距离估算方法能保持较小的平均距离估算误差;当网络的连通性较好时,VCMBLA算法能够达到较好的定位精度;与DV-Hop算法相比,在相同的信标节点比例条件下,当网络节点密度较大时,VCMBLA算法的定位精度要优于DV-Hop算法的定位精度;采用基于极小3-跳3-支配集的移动信标节点路径规划策略,VCMBLA算法的定位效率要优于采用Gauss-Markov模型所得的定位效率。
中文摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第11-32页
    1.1 无线传感器网络简述第11-16页
        1.1.1 无线传感器网络的主要特点第11-12页
        1.1.2 无线传感器网络的应用领域第12-13页
        1.1.3 无线传感器网络的研究进展第13-14页
        1.1.4 无线传感器网络的主要研究课题第14-16页
    1.2 无线传感器网络连通性的研究现状第16-18页
        1.2.1 无线传感器网络的连通性分类第16-17页
        1.2.2 无线传感器网络的连通性研究特点第17页
        1.2.3 无线传感器网络的连通性研究进展第17-18页
    1.3 无线传感器网络定位技术的研究现状第18-28页
        1.3.1 无线传感器网络定位技术及其特点第18-19页
        1.3.2 无线传感器网络节点定位的基本方法第19-22页
        1.3.3 定位算法的分类第22-24页
        1.3.4 典型的基于连通性的无线传感器网络节点定位算法第24-28页
    1.4 本文的选题意义、主要内容、组织结构及创新点第28-32页
        1.4.1 本文的选题意义第28页
        1.4.2 本文的主要内容第28-29页
        1.4.3 本文的组织结构第29-30页
        1.4.4 本文的创新点第30-32页
第二章 基于边界效应的无线传感器网络连通性研究第32-55页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 基本概念和相关模型第33-38页
        2.2.1 图论的基本概念第33-34页
        2.2.2 网络拓扑模型第34-35页
        2.2.3 节点通信链路模型第35-36页
        2.2.4 节点空间分布模型第36-37页
        2.2.5 边界区域和边界节点第37-38页
    2.3 边界节点的连通性与网络连通性分析第38-42页
        2.3.1 边界节点的连通性分析第38-41页
        2.3.2 网络连通性分析第41-42页
    2.4 网络连通性仿真实验与仿真分析第42-53页
        2.4.1 基本算法第42-46页
        2.4.2 仿真实验方法第46页
        2.4.3 仿真数据及分析第46-53页
    2.5 本章小结第53-55页
第三章 基于邻节点分布估距的节点定位算法第55-76页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 网络模型及参数定义第56-58页
        3.2.1 节点部署形式第56-57页
        3.2.2 网络部署策略说明第57-58页
        3.2.3 参数定义第58页
    3.3 基于邻节点分布的距离估计算法(DEND)第58-64页
        3.3.1 局部相对坐标系第59页
        3.3.2 基于邻节点分布的距离估计推导第59-64页
    3.4 基于邻节点分布估距的节点定位算法(LAND)第64-67页
        3.4.1 簇头节点位置信息的广播接收机制第65-66页
        3.4.2 成员节点的邻节点分布信息统计第66页
        3.4.3 成员节点到簇头节点的最佳距离估计第66-67页
        3.4.4 成员节点利用极大似然估计法进行定位第67页
    3.5 算法仿真与分析第67-75页
        3.5.1 算法性能评价参数第67-68页
        3.5.2 仿真平台及场景设置第68页
        3.5.3 仿真实验与仿真结果第68-71页
        3.5.4 算法性能分析第71-75页
    3.6 本章小结第75-76页
第四章 基于虚拟簇的移动信标辅助定位算法第76-100页
    4.1 引言第76-77页
    4.2 基于DEND 算法的多跳距离估算方法第77-81页
        4.2.1 网络模型及虚拟簇定义第77-78页
        4.2.2 1 跳距离估算第78-79页
        4.2.3 2 跳距离估算第79-80页
        4.2.4 3 跳距离估算第80-81页
    4.3 基于极小3-跳3-支配集的移动信标节点路径规划策略第81-87页
        4.3.1 典型的移动信标节点路径规划模型第81-83页
        4.3.2 支配集基本概念及相关定义第83-85页
        4.3.3 极小3-跳3-支配集的生成算法及访问策略第85-87页
    4.4 基于虚拟簇的移动信标辅助定位算法(VCMBLA)第87-91页
        4.4.1 VCMBLA 算法描述第88-89页
        4.4.2 移动信标节点的位置信息传播即虚拟簇的建立第89-90页
        4.4.3 虚拟簇成员节点到簇头节点的距离估计第90页
        4.4.4 虚拟簇成员节点的定位第90-91页
    4.5 VCMBLA 算法仿真与分析第91-98页
        4.5.1 算法性能评价指标第91-92页
        4.5.2 仿真平台及场景设置第92-93页
        4.5.3 仿真实验与仿真分析第93-98页
    4.6 本章小结第98-100页
第五章 总结与展望第100-103页
    5.1 全文总结第100-101页
    5.2 研究展望第101-103页
参考文献第103-114页
发表论文和科研情况说明第114-115页
致谢第115页
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