足球比分直播

基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf

返回
基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf_第1页
第1页 / 共67页
基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf_第2页
第2页 / 共67页
基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf_第3页
第3页 / 共67页
基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf_第4页
第4页 / 共67页
基于非测距技术的无线传感器网络定位分析.pdf_第5页
第5页 / 共67页
点击查看更多>>
资源描述:
●●tlj■■-_J,l一f-Wireless Sensor Network Localization Based on Range-free TechniqueAB STRACTWireless Sensor NetworkWSN,as a new-generation technique for ination acquiringand processing,can be wildly employed in many areas such as Intelligent TransportationSystemTIS,national defense,environment supervision,medical treatment,out spaceexploration and SO on.It is thought as one of the most important techniques in 2 1 th century.Wireless Sensor Network Localization is one of key supporting techniques in WSN,and haswidely attracted attention of domestic and foreign scholar.My research mainly focuses on three rang-free localization algorithms using hop··counterLocalization Relevance Vector MachineLRMV,Localization Sparse RepresentationClassificationLSRCand Multi-Corona DivisionMCD.LRVM is improvement of previousLocalization Support Vector MachineLSVMalgorithm;LSRC is based on the emergence ofCompressive Sensingcstheory and machine learning technique.MCD is more like circledivision.The main detail is嬲following1For solving problem of redundant localization ination in LSVM,we proposed LRVMalgorithm based on Relevance Vector MachineRVM.RVM,a learning machine techniquebased on Bayesian framework considers sparsity of localization ination,andfurthermore largely reduce the redundancy of ination.RVM is non-parameter unlikeSupport Vector MachineSVM,therefore LRVM is more adaptive in a rapidly changeingnetwork than LSVM.2LSRC resembles LSVM,due to same concept of using machine learning to classify.However before calculation the localization ination,compressing it for reducing theredundancy is unique in LSRC.While in LSVM and LRVM after algorithm have beencuted,redundant ination iS clear.3MCD is based on circle division.In previous algorithm such as Concentric Anchor-BeaconsCABusing circle division,the anchor node usually equipped some special device such asdirection antenna or multi-level power emitter.The MCD’S anchors do not require thesen▲■■ldevices.And simulation experiment demonstrates MCD has higher localization accuracy ina large scale network than CAB and LSVM.KEY WORDself-localization;rang·free;hop-counter,Relevance Vector Machine;Compressive Sensing;circle division;coronaIllLJ●留●h目 录摘要 ..IABSTRACT.II目录Ⅳl绪论...11.1课题背景l1.2无线传感器网络体系结构概述21.2.1无线传感器网络概述..21.2.2无线传感器网络特征.41.3无线传感器网络节点定位问题概述...。71.3.1 WSN定位的国内外发展情况.71.3.2 WSN自定位技术分类81.4研究内容安排92无线传感器网络定位模型和方法.102.1 WSN定位基本概念和术语102.1.1基本概念1 O2.1.2基本术语1 02.2现有相关定位算法介绍.112.2.1定位模型要求..1l2.2.2 Diffusion算法1l2.2.3 LSVM算法l 22.3 LRVM算法.142.3.1 RVM与SVM的区别142.3.2相关向量机基本原理一1 52.3.3相关向量机定位算法..1 72.3.4相关向量机定位算法仿真实验172.4本章小结.1 83基于压缩传感原理的定位研究.193.1引言。1 93.2压缩传感原理。1 93.3稀疏表达分类203.3.1定义采样字典203.3.2计算c.,A缈一213.3.3基于模拟正交匹配追踪的分类算法..233.4.WSN应用模型建立253.4.1网络模型建立253.4.2分类模型建立263.5.稀疏表达分类算法..273.5.1稀疏表达分类的有效性273.5.2算法描述..293.5.3算法相关协议描述..3 l3.5.4误差分析3 13.5.5利用监督字典提高分类精度343.5.6通过质心法提高定位精度353.6稀疏表达定位算法仿真实验.373.7.本章小结39日冕分割定位算法.404.1引。言.404.2多日冕分割定位404.2.1定义日冕404.2.2扩展日冕。424.2.3算法及协议描述..454.2.4交集区域的确定464.2.5 m的取值494.2.6误差分析。494.3多日冕分割定位算法仿真实验5l4.4本章小结.555总结与展望..585.1结论.585.2展望.58参考文献59致谢62攻读学位期间取得的研究成果..63浙江师范大学学位论文独创性声明64学位论文使用授权声明64Vkf1.1课题背景1绪论无线传感器网络Wireless Sensor Network,WSN是无线通信技术、感知技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术高度集成的一种新型信息获得和处理模式【l-3】。典型的工作方式是使用飞行器将大量传感器节点数量从几百到几千个甚至上万个抛撒到感兴趣的区域,节点通过自组织快速形成一个无线网络。随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点借助内置传感器测量所在周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号等,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多部署者感兴趣的物理信息。在网络中,节点既是信息的采集和发出者,也充当信息的路由者,采集的数据通过多跳路由到达汇聚节点SinkNode。汇聚节点是一个特殊的节点,可通过Intemet、移动通信网络、卫星等与监控中心通信,可利用无人机飞越网络上空,通过汇聚节点采集数据。与传统的信息获取方式相比,无线传感器网络具有自组织、功耗小、廉价和快速部署、可扩展性强、能在恶劣和特殊的环境下正常工作等优点。无线传感器网络是一种无基础设施的、全新的信息获取和处理网络,不同于其他传统的网络,它能够实时检测、感知和采集各种环境或者检测对象的信息,同时也受到使用者的控制而影响着客观世界,扩展了人类同自然界的交互方式㈣麻省理工学院的技术评论将无线传感器网络列为对当今世界产生深远影响的十大新兴技术之一。无线传感器网络的灵活性,容错性,高感知能力,低费用以及快速部署的特点,使其广泛应用在智能交通、国防军事、环境监测和预报、医疗卫生、空间探索、反恐抗灾、智能家居、复杂机械监控等领域。无线传感器网络的研究起步于20世纪90年代,由于无线传感器网络的巨大应用价值,它已经引起了世界许多国家的军事部门,工业界和学术界的关注。1.2无线传感器网络体系结构概述1.2.1无线传感器网络概述1WSN体系结构无线传感器网络结构如图1.1所示,通常包括传感器节点SensorNode、汇聚节点SinkNode,也称网关节点和管理节点。大量传感器节点随机散布在指定的监测区域sensorfield,通过自组织方式构成网络。每个传感器节点同时具有收集数据和转发数据的能力,最终检测数据可以通过“多跳“路由方式传送到Sink节点,同样Sink节点也可以用这种方式将信息发送给各节点。Sink节点直接与Intemet或通信卫星相连,通过Intemet或通信卫星实现任务管理节点观察者与传感器之间的通信。图1.1无线传感器网络体系结构本质上来讲,传感器节点是一个电池提供能量的微型化嵌入式系统,具有有限的计算、存储、通信能力,节点的通信半径较短,一般只与其紧邻的节点交换信息,通过多跳的方式传输数据。因此,节点在网络中扮演了传统网络节点中的终端和路由器双重角色,除了要采集和处理本地数据外,还要与其他节点协作进行数据存储、融合等处理。相对而言,Sink节点具有较强的计算、存储、通信能力,是一种特殊的网关设备,它实现了传感器网络和外部网络的互连,实现两种协议栈之间的通信协议转换,同时发布管理节点的监测任务,并把传感器采集到的数据转发到外部网络上。2WSN节点硬件结构无线传感器节点一般由四部分组成包括传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块14】,如图1.2所示。传感器模块主要负责监测区域内信息的采集和数据转换,2d~l绪论传感器币元 处理器荦元图1.2传感器节点体系结构包括传感器和模/数转换器两部分,传感器用于感知、获取外界的信息,并通过模/数转换器将其转换为数字信号,可通过更换传感器使节点满足不同的应该用要求。处理器模块负责控制整个传感器节点的操作,存储和处理本身采集的数据以及其它节点发来的数据,它包括嵌入式微处理器、存储器,某些复杂应用可能还需要嵌入式DSP的支持,传感器节点通常选用的嵌入式微处理器如Atmel公司的ATmegal28L,TI的MSP430系列等。无线通信模块负责数据传输和与其他传感器或观察者的通信,主要由低功耗、短距离的无线通信模块及天线组腺比如TI公司的CCl000等.。能量供应模块为传感器提供正常工作所必需的能源,通常采用电池供电。3WSN节点软件构成传感器网络节点的软件部分由系统软件和应用软件构成,如嵌入式操作系统、嵌入式数据库、编译开发环境及应用软件等。TinyOST my Micro threading Operating System【7】是由加州大学伯克利分校开发的开源嵌入式操作系统,是针对无线传感器网络应用特点而专门设计的。其主要特点有基于组件Comonent.Based的架构并提供一系列的可重用组件;基于事件驱动模式,采用事件触发唤醒传感器工作;支持传感器网络的自主配置;无内核、进程管理和虚拟内存管理与硬件完全集成。编译环境方面,nesCl81作为传统C语言的扩展语言。它基于体现TinyOS的结构化概念和执行模型而设计。TinyOS中的各组件、库是都是用nesC编写的。在nest中,程序由组件components构成,它们装配在一起构成完整程序。4网络协议栈及其标准 ’无线传感器网络的应用价值在于用大量廉价的节点进行协同工作,完成传统设备因造价过高而无法完成的任务。由于需要协同工作,所以标准化协议栈是十分必要。1998年33≯●Ll绪论月成立的IEEE 802.15191I作组,致力于WPAN网络的物理层和MAC子层的标准化工作,并为上述在个人操作空间Personal Operating Space,POSI为相互通信的设备提供一个统一的标准。其中,我们接触最多的蓝牙标准IEEE 802.15.1就是由这个工作组标准化的。IEEE802.15.4主要针对低速率的无线个人区域网络Low-Rate Wireless Personal AreaNetwork,LR.WPAN,目前许多商业化的传感器节点逐步开始采用IEEE802.15.4标准。1.2.2无线传感器网络特征1与现有无线网络的区别传统的无线宽带网络和MANETMobile Ad.hoe Network,IEEE802.11网络都是以传输数据,完成通信为目的,中间节点仅仅负责分组数据的转发,它们更关注于高速移动的环境中通过优化路由和资源管理策略,最大化带宽的利用率,同时为用户提供一定的服务质量Quality of Service,QoS。而无线传感器网络则是以数据为中心data.eentric,以获取信息为主要目的,中间节点不但具有转发数据的能力,还必须具有处理、融合和缓存与具体应用相关数据的能力。并且除了少数节能移动外,大部分节点一般式静止的。无线传感器网络有时需要运行在极端恶劣甚至危险的环境中,传感器节点一旦被部署到监测区域,其电池将无法更换而且对数量巨大的传感器节点进行电池更换也是不现实的。因此必须考虑在传感器节点工作的各个方面设计有效的节能策略,这也是无线传感器网络设计的一个核心问题。能量效率的设计准则必须贯彻在无线传感器网络的硬件、软件、算法和协议等各个层面,这是无线传感器网络和任何无线网络最重要的区别之一。2无线传感器节点的限制a电源能量有限传感器模块、处理器模块和无线通信模块是WSN节点的主要耗能模块。随着集成电路工艺的进步,处理器和传感器模块的功耗相较于无线通信模块几乎可以忽略不计。图1.3显示了一种采用MSP430CC2420方案中的传感器节点能量消耗情况,从图中可知传感器节点的绝大部分能量消耗在了无线通信模块。传感器节点传输信息时要比执行计算时更加耗能,无线通信模块在100m的距离内传输lbit信息需要的能量大约相当于处理器执行1000条计算指令所消耗的能量。t’l绪论2015lira■霎1050逼倡图1.3传感器节点能量消耗情况b通信能力有限无线通信能耗与通信半径的关系为E刊防其中,d为通信半径,参数n满足关系2n4。其中n的取值与诸多因素有关,例如传感器节点部署贴近地面时,障碍物的干扰;天线的质量等。考虑诸多因素,通常n取3较为合适,随着通信半径的增加,能耗呈几何级数急剧增大。因此在满足节点连通的前提下应尽量减少单跳one.hop通信半径。c计算和存储能力有限传感器节点是一种微型嵌入式设备,并且需要大规模部署,这就要求节点的单价和功耗都必须很低。而这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱,存储器容量比较小。传感器节点需要完成监测数据的采集和转换、数据的管理和处理、应答汇聚节点的请求和节点控制等多种工作,利用有限的计算能力和存储资源完成诸多协同任务也是设计无线传感器网络挑战之一。3无线传感器网络特点无线传感器网络是一种中短距离、低速率网络。需要保证无线通信能耗低,各节点只需要很少的能量,并且适于电池长期供电,可实现一点对多点、两点间对等通信、快速组网自动配置、自动恢复和高级电源管理,任意个传感器之间可相互协调实现数据通信。’无线传感器网络由于使用的场合不同,存在着诸多特点【1们,列举如下a节点硬件资源有限 、在无线传感器网络中,节点的计算能力与内存空间往往受到种种限制,如价格、体积,最主要的是能耗,因此,相对于普通计算机,它们的功能要弱很多。在网络中节点多采用电池作为能量来源,而由于其特殊的应用领域,决定了电池在使用过程中既不能接受充电也不能被更换,这就使得电池能量完全决定了节点的寿命。为此,网络节点硬件设计方面
展开阅读全文
收藏
下载资源

加入会员免费下载





足球比分直播