无线传感网络定位技术研究与实现

无线传感网络定位技术研究与实现
无线传感网络定位技术研究与实现

无线传感网络定位技术

无线传感网络定位技术

摘要

当代移动通信和无线网络技术的不断进步,使得我们在平时的生活中更加依赖于自动化或半自动化的设备。目前无线传感网络技术越来越受到人们的重视,并且已经应用在航天、生态、救灾和家居生活等众多领域。其中定位技术在无线网领域中有着非常关键的作用,大多数情况下没有坐标信息的无线传感器节点缺少实际使用价值。目前已有较为成熟的无线传感网定位技术可以被分为需要测距的定位技术和与测距无关的定位技术。本文首先分别介绍了基于测距的定位技术和无需测距定位算法的基本原理,并在此基础上研究了常用二维和三维无线传感网定位算法。

关键词:无线传感网络定位二维定位三维定位

Abstract

With the development of mobile communications and wireless networking technology, people have increasingly high demand for automation equipment. Currently,wireless sensor network technology draws more and more people's attention,and it has been used in many fields,such as aerospace, military, medical,disaster rescue and medical area. Positioning technology plays a very important role in wireless sensor networks. In most cases, a wireless sensor node without location information is of no value useless. Currently,positioning technology is divided into the localization algorithm based on ranging and localization algorithm based on non-ranging. Firstly,the paper introduces the basic principles of the localization algorithms based on ranging and non-ranging. On the basis of these,we investigated common two-dimensional and three-dimensional localization algorithm for wireless sensor networks.

KEY WORDS:wireless sensor networks positioning, two-dimensional

positioning, three-dimensional positioning

1.绪论

1.1引言

无线传感器网路(WNS)被誉为21世纪最有影响力的21项技术和改变世界的l0大技术之一,无论在民用领域还是军用领域均有巨大的应用前景。无线传感器节点通常随机布放在不同的环境中执行各种监测和跟踪任务,以自组织的方式相互协调工作,最常见的例子是用飞机将传感器节点布放在指定的区域中,随机布防的传感器节点无法事先知道自己位置,传感器节点必须能够实时地进行定位。因此位置信息对传感器网络的监测活动至关重要,事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息,对于大多数应用而言,在不知道具体位置信息的监测消息往往是毫不意义的。传感器节点必须先明确自身位置才能够详细说明“在什么区域或位置发生了特定事件”,来实现对外部目标的定位、追踪和覆盖。因此,确定事件的发生的位置或获取信息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一,对传感器网络应用的有效性起着关键的作用[1]。

在无线传感器网络的各研究分支中,定位技术是无线传感器网络中关键的支撑技术之一。首先,在无线传感器网络的各种应用中,节点的感知数据必须与位置相结合,离开位置信息,感知数据是没有意义的,如环境监测、抢险救灾、森林火灾监控等,没有地理位置信息就无法确定事件发生何处,也不能够采取有效及时的处理措施。其次,使用传感器节点的位置信息能够提高路由效率,节约能耗,增强网络安全性及实现网络拓扑的自配置等。然而,传感器网络规模通常比较大,给网络中所有节点均安装GPS收发器或者人工配置节点位置会受到成本、能耗、效率等问题的限制,甚至在某些场合可能无法实现。因此必须开展适合无线传感器网络特点的定位技术研究。基于上述原因,定位技术在无线传感器网络的理论研究和应用中具有重要的意义,已经成为了无线传感网络技术中的一个研究热点。

1.2无线传感网定位技术概述

在定位领域中,无线传感网络的节点可以分为两类:一类是己知自身坐标的节点,被称为信标节点或销节点,该节点通常是通过GPS或人工部署的方式得到节点坐标的;另一类是位置坐标节点,被称为未知节点(Unknown Node),该类节点则是需要我们通过周围的描节点所提供的信息来估算出自身节点的坐标信息。

根据未知节点定位过程中是否需要周围描节点提供距离信息,可以将定位算法具体分为两大类:一类是需要测距的定位算法,即需要错节点提供与未知节点间的距离信息;另一类是无需测距的定位算法,即不需要锚节点提供测距信息,仅通过角度或数据传输经过的跳数等信息则可以完成定位的算法。

一般来说,基于测距的定位算法利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法来计算节点的位置,常用的测距技术有RSSI,TOA,TDOA和AOA。RSSI定位技术具有功耗低和硬件成本低的优势,但也存在多路径损耗等问题影响从而存在一定的误差。TOA(根据到达时间定位)需要节点间有较为精确的节点时间同步机制,对于硬件设备要求比较高,并且对网络结构较为不均勾的网络来说更加难于实现。TDOA根据到达时间差定位技术,需要利用超声波信号传播对于到达时间的准确测量来定位,但超声波距离有限并且有障碍物等环境问题对超声波的传播有一定的影响;AOA(根据信号到达角度定位技术)受外界环境干扰严重,并且需要额外的硬件来计算信号到达时的角度。

基于测距的定位算法比较精确,但需要节点本身通信频率较高,从而节点能耗幵销较大。无需测距的定位算法则无需通信频率较快,提高了定位能耗,但是却牺牲了一定的定位精度。虽然定位精度降低了,但其在实际应用中仍然具有许多典型案例。目前常用的无需测距的定位算法有质心算法,DV-Hop算法,APIT 定位算法。质心算法的原理是通过获取网络中节点间的连通关系来佔算连通节点问的距离,从而进一步利用连通节点组成的儿何图形质心来估算H标节点坐标。DV-Hop算法能够通过多跳传输获取到目标节点无线覆盖范围之外的信标节点的数据,从而获取到更多的有用信息。APIT定位算法是将错节点的区域划分成一个个三角形区域,通过判断未知节点位于哪些三角形区域内,进一步缩小定位范围。利用描节点本身的坐标即可进一步得出目标点的位置。

2.二维定位算法

2.1基于测距的定位算法

目前常用的测距方式有接收信号强度、红外线、超声波以及GPS,这四种测距方式的性格比较如表2-1所示:

表2-1 常用测距方式的比较

测试方式RSSI 红外线超声波GPS

额外硬件无有有有

硬件成本低低高高

测距误差0~3m 0~5m 0~10cm 0~10m

由表2-1可以得知,除RSSI外的其他三种测距方法,都需要节点安装相应固件,提高了本身的体积和价格;GPS技术有其局限性,更适用于户外定位,小范围的定位并不可靠;红外线技术的测距精度比较低,而超声波的测距成本较高;基于RSSI的测距技术则被广泛应用,并且市场是大多数节点本身就可以完成对RSSI的获取,易于实现,因此基于RSSI的测距技术是WSN中最常用的技术。

2.1.1 RSSI定位算法

RSSI定位算法是已知节点发射信号强度,接收节点测量接收到的该信号的强度,并计算传播过程中的损耗,使用理论或经验的信号传播衰减模型将传播损耗转换为距离,再利用已有的算法计算出节点的位置。比较典型的应用如RADAR、SpotON。虽然在实验环境中RSSl定位方法表现出良好的特性。但在实际应用中,由于反射、多径传播、NLOS和天线增益等问题都会产生显著的传播损耗和较大的误差,因此RSSI技术定位误差较大[1]。

基于RSSI 的定位算法利用信号传输过程中的衰减模型来计算锚节点与未知节点之间的距离,然后利用所测量的距离来实现未知节点的定位。由于传感器网络节点自带RSSI 指示的功能,定位算法不会增加硬件消耗,应用成本比较低,因而得到广泛的应用,其算法原理如图2.1所示。

图 2.1 基于 RSSI 的定位算法原理示意图

如图 2.1 所示,无线传感器已知三个锚节点的位置信息,U 表示未知节点的真实位置信息,U ’表示通过RSSI 测量计算出来的位置信息。通常情况下,锚节点发送的广播信号传输到未知节点的过程中,会受到环境和多路径的影响,导致信号传输过程中产生衰减现象,未知节点收到的锚节点发送的信号强度会受到一定的影响。这种信号衰减会存在一定的规律性,通过测量未知节点接收的信号强度能够估算锚节点与未知节点之间的距离。信号的衰减模型表示如下:

ζ+-=)l g (10)()(0

0d d n d PL d PL (2-1) 其中n 表示环境因子,它是随着未知节点与锚节点之间距离的增加而路径损耗的指数,一般取值范围为2-4之间。本公式的计算单位为dB ,PL(d)表示距离锚节点d 处接收到的信号的功率;PL(d 0)表示一个经验值,d 0表示一个参考距离,即距离为d 0接收到的信号功率。ζ表示与传播距离无关的高斯噪音,通常称之为遮蔽因子。在环境因子和遮蔽因子已知的前提下,通过对未知节点接收功率的测量及其两点之间的距离计算,其RSSI 模型如图2.2所示:

图 2.2 RSSI 信号传输模型示意图

由于不同的无线传感器网络定位的应用环境的不同,无线传感器网络的目标监测区域的环境因子和干扰因子也不尽相同。上述提到的RSSI 测量中环境因子的经验值变化范围多在2-4 之间,是综合室内环境和室外环境的平均范围。室内环境因子的经验值在 1.9-2.2 之间。室外环境因子在1.4-5.4之间。环境因子的变化与最终未知节点测量的功率关系如图2.3所示:

图 2.3 环境因子与功率之间的关系图

2.1.2基于TOA的定位算法

基于TOA的定位算法是一种利用测量来自锚节点信号到达的时间来进行定位的一种算法。首先锚节点将发送时间设置在广播信号中,并发送广播信号,未知节点接收到锚节点发送的广播信号并确定信号到达的时间,最终通过发送时间和接收时间来计算信号传播的时间,然后在利用信号传播速度来计算未知节点与锚节点之间的距离,最后利用三边测量法来实现计算出未知节点的坐标。TOA 方法定位精度相对较高、但是需要锚节点与未知节点之间保持严格的时间同步,这对于硬件系统的要求比较高,因此对整个传感器网络的成本要求较高[4]。其算法原理如图2.4所示:

图 2.4 基于TOA 的定位算法原理示意图

此外,从二维平面角度来研究节点到达时间定位算法需要至少在通讯半径之内的三个锚节点。其原理如图2.5所示:

图 2.5 在二维平面的TOA 定位原理示意图

其中r 表示未知节点到锚节点的距离,而t 表示信号从锚节点到未知节点的时间。C 表示无线信号在介质中的传播速度,C 是常数。设A(x 1,y 1),B(x 2,y 2),C(x 3,y 3)为三个锚节点的坐标,未知节点的坐标设为 P(x ,y)。测量的距离可以表示为如下:

2

3212321230210131323222322230220232322

2122212202101212)(2)(2)(2)(2)(2)(2y y x x r r y y y x x x y y x x r r y y y x x x y y x x r r y y y x x x +-+--=-+-+-+--=-+-+-+--=-+- (2-2)

将上三条公切弦屮任意两条组合求交点,即可得到待测点P 的估计坐标。

2.1.3基于TDOA 的定位算法

基于TDOA 的定位算法是一种基于测量锚节点到达未知节点的时间差来计 算未知节点的位置的定位算法。在该算法中,锚节点首先设置两种不同频率的无线信号,然后同时广播出去。由于这两种信号在传输过程中的速度不一样,因此到达未知节点的时间也不相同,可以根据这种时间差来计算锚节点与未知节点之间的距离,通过三边测量法来计算未知节点的位置坐标信息。基于 TDOA 的定位算法最大的特点是定位的精度高、误差小。但同时监测区域的环境对于信号传输的影响可能有效定位的精度。

图 2.6 TDOA 原理图(一)

基于TDOA的定位算法与TOA方法相似,但是该算法有两种方式进行定位计算,第一种就是采用发送两种无线信号,并利用未知节点的时间差来进行定位,常用的无线信号包括无线电波和超声波。这种方法的最大支出在于需要在节点中增加接受两种信号的接收装置,从而会增加传感器节点的硬件设计的复杂度,相应的制作成本也会随之增加。该算法的原理如图所示,锚节点a在To时刻发送无线电波,未知节点b在T1时刻接收到a发送的无线电波。锚节点a在T2时刻发送超声波,未知节点b在T3时刻接收到a发送的超声波信号。通过锚节点a的发送时间To、未知节点b接收时间T1、锚节点a的发送时间T2和未知节点b接收时间T3 以无线电信号的传播速度V RF和超声波的传播速度V US就可以计算出锚节点与未知节点之间的距离。

另外一种测量方式就是测量两个不同的锚节点发送过来的无线信号的时间差来进行定位计算。与第一种方式最大的不同在于这种方式只需要发送一种无线信号,对于硬件成本有所降低。最大的缺点在于要求锚节点时间的同步性。其原理如图2.7所示:

图 2.7 TDOA 原理图(二)

图2.7中,r12表示锚节点1到未知节点的距离减去锚节点2到未知节点的距离。r23表示锚节点2到未知节点的距离减去锚节点3到未知节点的距离。假设图中锚节点1、2、3的坐标表示为A(x1,y1),B(x2,y2),C(x3,y3),未知节点的坐标p表示为(x,y)。无线信号从未知节点到锚节点之间的时间分别表示为t1,

t 2和t 3则可以分别计算出r 12和r 23:

3232232

12112t c t c r r r t c t c r r r ?-?=-=?-?=-= (2-3)

将坐标 A 、B 、C 、P 坐标带入到(2-3)中,得到基于TDOA 的定位算法中双曲线的表达式(2-4):

232322223232232

2222121212112)

()()()()()()()(y y x x y y x x t c t c r r r y y x x y y x x t c t c r r r -+---+-=?-?=-=-+---+-=?-?=-=(2-4)

然后利用数学计算方式进一步求解,最终求的未知节点 p 的坐标。 2.1.4基于AOA 的定位算法

基于AOA 的定位算法是利用未知节点与锚节点之间的角度关系来进行定位的一种算法。这种算法依靠天线阵列或者超声波接收阵来测量锚节点与未知节点之间的角度,因此需要传感器节点能够测量角度的硬件设施,相对于实施成本而言比较高。其原理如图2.8所示:

图 2.8 基于AOA 的定位算法示意图

如图2.8所示,A ,B 表示两个已知的锚节点,C 表示未知节点。未知节点C 与锚节点 A 、B 之间的形成两个夹角。根据AB 直线和其测量出的夹角就可以画出C 点的具体位置,然后就可以计算未知节点C 点的坐标。基于AOA 的定位算法最大的优点在于只需要知道两个锚节点就可以计算未知节点的位置。不过由于

需要测量锚节点与未知节点之间的角度,所以需要多个接收器辅助完成定位。所以对于硬件的消耗也比较高。

2.1.5基于无线射频干涉定位算法

无线电干涉测量方法很早就被用于天文学等相关研究,但直到 2005 年,Maroti 等第一次提出了射频干涉定位系统 (Radio Interferometric Positioning System ,RIPS) 将信号干涉方法应用到无线传感网络定位系统中来[3]。

RIPS 通过两个发送节点发射频率相近的射频在待定位节点处得到叠加信号。Maroti 等证明当两个射频的频率相近,它们的叠加信号的包络的频率可以被低成本的传感节点所测量到。由此可以进一步得到两个接收传感节点的相对相位偏移为:

)2m o d ())((2πλπ

carrier AC BC BD AD d d d d offset phase --= (2-5)

图 2.9 无线射频干涉测量

从式2-5来看,两个接收节点的相对相位偏移只与发送节点和接收节点之间

的距离以及射频波长有关。发送节点通过发射不同波长的射频,可以得到多个如式2-5的方程。求解它们的联立方程,便可以得到待定位传感节点和锚节点之间的相对位置。

利用 RIP 方法的优点在于其不受多径反射的影响而且并不增加普通传感节点的成本。但使用该方法对锚节点之间的同步要求很高。

2.2基于非测距的定位算法

在非测距算法中,不需要测量节点之间的距离及角度关系,根据整个网络的连通性来计算或者估计未知节点的位置信息。非测距算法是降低整个网络的整体消耗,提高无线传感器网络的整体性能。常用的非测距算法包括质心定位算法DV-Hop (distance vector-hop )算法、凸规划定位算法及 APIT (approximate point-in-triangulation test )定位算法等。

2.2.1质心定位算法

在质心算法中,第一,发送广播信号。在发送广播信号之前,需要设置锚节点信号的发射周期,然后将自身的标识号与所在的位置信息存入广播数据包中,将数据包以设置的发射周期发送出去。第二,接收广播信号。未知节点每接收到锚节点发送的广播信息就自动存储,并将计数器加1。当未知节点的超过一定的时间阈值,就认为接收到所有的广播数据都已经收到。第三,质心定位。未知节点利用收到的全部节点信息组成N 边形,并将未知节点的位置认为是N 边形的质心,然后对取得的全部锚节点坐标取平均值,从而得到未知节点的坐标。 ),(),(2121N

Y Y Y N X X X Y X N N i i +++++= (2-6) 其中(X i ,Y i )表示未知节点,(X 1,Y 1)···(X N ,Y N )表示(X i ,Y i )受到的锚节点的坐标。其算法原理如图2.10所示:

图 2.10 质心定位算法的原理示意图

图2.10表明,质心算法的关键在于未知节点能否接受到全部锚节点发送的广播信号,对于整个网络的依赖性特别强。算法不需要具体锚节点和未知节点之间的频繁通信,算法流程相对简单,是非测距算法中易于实现的算法。但同时,该算法以锚节点发射的广播信号按照理想的无线信号模型进行传播,对于目标监测区域的环境干扰因素考虑不够全面,信号在现实环境下会在传播过程中出现反射、折射、干扰等现象,无法按照理想的无线信号传输模型进行传播。从几何角度来讲,锚节点的数量越多,对于算法的精度越高,这样就增加整个无线网络的成本,而且维护费用也相对增加[4]。

2.2.2 DV-Hop定位算法

DV-Hop 定位算法的原理是锚节点向所有的传感器节点发送广播信号,未知节点收到锚节点发送的广播信号后存储并转发,最后目标监测区域的传感器节点都接收该广播信号。目标检测区域的相邻节点之间的通信表示为1跳,当未知节点接收到广播信号时,先计算锚节点传播的最小跳数,然后根据网络的连通性,计算平均每一跳的距离。将最小跳数乘以平均跳距,得到未知节点与锚节点之间的相对距离。最后通过极大似然法或者三边测量法来计算未知节点的坐标信息[4]。DV-Hop的主要原理示意图如图2.11所示:

图 2.11 DV-Hop 原理示意图

如图2.11所示,节点L1、L2和L3是已知的锚节点,并且它们之间的距离和跳数也是已知的。根据已知信息首先计算出平均节点的跳距为(35+63)/(2+5)=14M 。假设未知节点为P ,L2的广播信号首先传递到P 处,未知节点P 首先从L2处获取最短跳数,然后在以此从L1、L3处获取最短跳数,从而计算未知节点与三个锚节点之间的距离:

P 与L1之间的距离:d1=2*14=28

P 与L2之间的距离:d2=2*14=28

P 与L3之间的距离:d2=4*14=56

假设未知节点的坐标为(X ,Y),L1 坐标为(X 1,Y 1),L2 坐标为(X 2,Y 2),L3

坐标为(X 3,Y 3),那么未知节点的坐标信息计算公式如下所示:

?????=-+-=-+-=-+-32323

2222212121)()()()()()(d Y Y X X d Y Y X X d Y Y X X (2-7)

2.2.3凸规划定位算法

凸集规划定位算法首先需要完成整个传感器网络的节点互通性,使得各个传感器节点之间构成几何约束关系,从而使得传感器网络形成一个凸集的几何图形。这样就将传感器定位转换为几何关系的最优解的问题。凸集约束优化的方式是将线性优化方式和线性规划优化方式相结合,通过这样的结合得到一个全局的优化方案,从而实现未知节点的定位[4]。其原理如图2.12所示:

图 2.12 凸规划定位算法原理示意图

如图2.12所示,算法首先要根据锚节点之间的位置以及锚节点的与未知节点P之间相互通信的范围来计算位置节点存在的某个区域。如果能够准确的计算出这个区域,可以将这个区域转换为矩形图形D,然后计算该矩形区域D的质心坐标并将其转换为未知节点的坐标。几何约束条件越小那么算法的精度就会越高。在算法的使用过程中,为了尽可能的使用约束条件,需要锚节点尽可能的分布在整个传感器网络的边缘部分。如果传感器节点离开了网络中心,那么就会增加算法定位的误差。

2.2.4 APIT定位算法

APIT 定位算法一种类似三角形内点测试的算法,主要是基于区域规划的传

感器节点定位算法。该算法的原理就是锚节点首先发送广播信号,未知节点接收到所有的相邻的锚节点的坐标信息,然后从得到的锚节点的坐标中随机选取三个组成一个三角形。利用三角形的几何关系来测试锚节点组成的三角形是否包括未知节点,如果不包括则摒弃,如果包括则存储三个节点的位置信息。如此循环选取相邻锚节点组成三角形,直到所有的相邻的锚节点都选取完成或者选取的三角形已经达到了定位的精度则停止。通过上述过程形成一个多边形区域。将多边形的质心作为未知节点的位置。其原理如图2.13所示:

图 2.13 APIT 定位算法原理示意图

如图2.13所示,对APIT算法主要流程进行分析:

(1)锚节点发送广播信号,所有的未知节点接受锚节点发送的信号,并存储所有的锚节点位置信息;

(2)从存储的锚节点信息中随机抽取三个锚节点组成三角形,并判断未知节点是否在三角形内部;如果在三角形内部,则存储起来;

(3)将所有的符合条件(2)的三角形重叠起来,计算重叠区域的几何图形;

(4)取几何图形的质心为未知节点的位置P,并计算P的坐标信息。

APIT的算法是一种典型的分布式定位算法,因为在定位计算中,都是由每个

节点内部完成。该算法最大的优势在于实现了分布式计算,节约了未知节点计算的开支,同时不受无线传感网网络节点的分布的影响,最大的缺点在于传感器网络中需要布置大量的锚节点来完成定位。

2.3典型算法比较

表2-2 典型算法的比较

名称

信标

节点数

邻居

节点数

功耗成本

外加

装置

通道

开销

定位

精度

RSSI 影响小影响小低低无小低TOA 影响小影响小较高高有小较高TDOA 影响小影响小高高有小高AOA 影响小影响小中高有小中RIPS 影响小影响小低低无小低

质心算法影响较大影响大低低无中低DV-hop 影响较大影响较大低低无大低

凸规划影响较大影响大低低无大低APIT 影响大影响较大低低无中中

3.三维定位算法

经过前面两章对WSN节点定位技术的介绍,我们对节点定位技术有了一定的了解,但其大多数算法针对的是针对二维空间的,而在实际应用中许多情况都需要处于三维空间中,例如部署在高山、森林中的无线传感器节点,悬浮在空气中用来检测空间不同位置的气温、悬浮颗粒物等情况。这些应用的前提是已知节点的三维空间的坐标,所以有必要进行三维空间的定位算法的研究。现如今,在国内外无线传感器节点定位领域中,仍然缺少一种被公认的三维空间定位算法。

目前,针对实际应用中的三维定位的需要,人们提出了许多的三维定位算法,如Landscape-3D、Constrained 3-D、Ou算法、APIS等几种典型的无线传感器网络三维定位算法。

3.1 IRSSI-3D定位算法

与二维定位算法类似,三维无线传感器网络中也需要充当不同角色的无线传感器节点,包括信标节点、汇聚节点和未知节点。算法要求信标节点具有可以提取接收到的数据包信号强度RSSI的能力,并且目标网络进行周期性的分布。假设无线传感器节点符合理想的信号传输模型,即在三维空间中是一个中心福射的球,并且随着点到球心距离的增加信号强度成逐渐衰减的趋势。

在目标区域(W,H,T)内部署描节点和未知节点,将锚节点设置成向周围广播自身信息,包括自身的ID,信号能量大小,位置信息。首先,信标节点接收到其邻居信标节点发送来的信号,并存储,当获取到多个邻居信标节点后,根据距离的不同设置加权平均数,并计算其对应的衰减系数。然后每个描节点向位置节点发送自身坐标,和其所在位置的衰减系数,未知节点则根据邻居锚节点的衰减系数和坐标进行计算,从而得出其到各个邻居描节点的距离。最后,过滤较远的邻居节点,选择最近的四个邻居铺节点,利用与邻居节点的距离,根据四面体定位算法求出未知节点的坐标。算法的具体过程如下:

1.确定目标监测区域,部署描节点和未知节点。

2.最佳节点数量计算:即根据所选区域和节点通信能力,估算出最佳节点数量。

3.信标节点发送信号:每个信标节点向其他邻居节点发送信号,信号包括自身坐标信息和ID信息。

4.铺节点处理接收到的信息:接收到其他铺节点信号后,根据信号能量大小和未知信息计算信号衰减系数,当有多个邻居锚节点时,由于根据距离的不同,利用加权平均数求最后的衰减系数。

5.铺节点向未知节点发送自身所在位置的衰减系数,计算未知节点到各个邻居铺节点之间的距离。

6.过滤较远的邻居节点,选择最近的四个邻居铺节点,利用与邻居节点的距离,根据四面体定位算法求出未知节点的坐标。

3.2 Landscape-3D算法

Landscape-3D算法的核心是采用了LA ( Location Assistant)设备每隔一段吋间就向周围发射其坐标消息,并且LA装置处予运动状态,目标节点通过接收到LA装置的位置信息后,利用RSSI测距技术获取与LA之间的距离,从而利用数学模型来确定目标节点的坐标,如图所示。

图 3.1 Landscape-3D 原理图

假设LA装置在三维空间中是运动的,并且在运动过程中随时可以获取自身的位置信息。LA装置的位置信息可以是,提前设计好的运动轨迹,或者可以利用GPS等定位设备为其定位。LA装置向网络中每隔一段时间就向周围广播自身的坐标信息,被定位节点获取到该消息后可以提取RSSI来计算到该节点的距离信息。为了提高测距的精确度,该算法尝试用状态预测和更新迭代的方法,当以离线方式进行处理时,每个节点首先收集距离信息并通过逐渐地增加观察信息来更新估计的位置。

Landscape-3D算法的最大优点是不依赖与网络中节点的密度和网络的拓扑结构,减小了通信幵销。并且每个节点都是独立的,可以独立计算自身的位置坐标,因此对网络的拓扑结构和规模无关。其缺点是对LA装置的硬件要求比较高,因为整个算法的前提是LA具有较准确的未知获取能力,该装置直接决定了算法的精确度。

基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现

南京航空航天大学 硕士学位论文 基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现 姓名:耿长剑 申请学位级别:硕士 专业:电路与系统 指导教师:王成华 20090101

南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种集成了计算机技术、通信技术、传感器技术的新型智能监控网络,已成为当前无线通信领域研究的热点。 随着生活水平的提高,环境问题开始得到人们的重视。传统的环境监测系统由于传感器成本高,部署比较困难,并且维护成本高,因此很难应用。本文以环境温度和湿度监控为应用背景,实现了一种基于无线传感器网络的监测系统。 本系统将传感器节点部署在监测区域内,通过自组网的方式构成传感器网络,每个节点采集的数据经过多跳的方式路由到汇聚节点,汇聚节点将数据经过初步处理后存储到数据中心,远程用户可以通过网络访问采集的数据。基于CC2430无线单片机设计了无线传感器网络传感器节点,主要完成了温湿度传感器SHT10的软硬件设计和部分无线通讯程序的设计。以PXA270为处理器的汇聚节点,完成了嵌入式Linux系统的构建,将Linux2.6内核剪裁移植到平台上,并且实现了JFFS2根文件系统。为了方便调试和数据的传输,还开发了网络设备驱动程序。 测试表明,各个节点能够正确的采集温度和湿度信息,并且通信良好,信号稳定。本系统易于部署,降低了开发和维护成本,并且可以通过无线通信方式获取数据或进行远程控制,使用和维护方便。 关键词:无线传感器网络,环境监测,温湿度传感器,嵌入式Linux,设备驱动

Abstract Wireless Sensor Network, a new intelligent control and monitoring network combining sensor technology with computer and communication technology, has become a hot spot in the field of wireless communication. With the improvement of living standards, people pay more attention to environmental issues. Because of the high maintenance cost and complexity of dispose, traditional environmental monitoring system is restricted in several applications. In order to surveil the temperature and humidity of the environment, a new surveillance system based on WSN is implemented in this thesis. Sensor nodes are placed in the surveillance area casually and they construct ad hoc network automatieally. Sensor nodes send the collection data to the sink node via multi-hop routing, which is determined by a specific routing protocol. Then sink node reveives data and sends it to the remoted database server, remote users can access data through Internet. The wireless sensor network node is designed based on a wireless mcu CC2430, in which we mainly design the temperature and humidity sensors’ hardware and software as well as part of the wireless communications program. Sink node's processors is PXA270, in which we construct the sink node embedded Linux System. Port the Linux2.6 core to the platform, then implement the JFFS2 root file system. In order to facilitate debugging and data transmission, the thesis also develops the network device driver. Testing showed that each node can collect the right temperature and humidity information, and the communication is stable and good. The system is easy to deploy so the development and maintenance costs is reduced, it can be obtained data through wireless communication. It's easy to use and maintain. Key Words: Wireless Sensor Network, Environment Monitoring, Temperature and Humidity Sensor, Embedded Linux, Device Drivers

无线传感器网络技术试题

无线传感器网络技术试 题 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

一、填空题 1. 传感器网络的三个基本要素:传感器、感知对象、用户(观察者) 2. 传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3. 无线传感器节点的基本功能:采集数据、数据处理、控制、通信 4. 传感节点中处理部件用于协调节点各个部分的工作的部件。 5. 基站节点不属于传感器节点的组成部分 6. 定向扩散路由机制可以分为三个阶段:兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段 7. 无线传感器网络特点:大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络 8. NTP时间同步协议不是传感器网络的的时间同步机制。 物理层。介质访问控制层 10. 从用户的角度看,汇聚节点被称为网关节点。 11. 数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测 13. 传感器网络的电源节能方法:_休眠(技术)机制、__数据融合 14. 分布式系统协同工作的基础是时间同步机制 15. 无线网络可以被分为有基础设施的网络与没有基础设施的网络,在无线传感器网络,Internet网络,WLan网络,拨号网络中,无线传感器网络属于没有基础设施的网络。 16. 传感器网络中,MAC层与物理层采用的是IEEE制定的IEEE协议

17. 分级结构的传感器网络可以解决平面结构的拥塞问题 18. 以数据为中心特点是传感器网络的组网特点,但不是Ad-Hoc的组网特点 19. 为了确保目标节点在发送ACK过程中不与其它节点发生冲突,目标节点使用了SIFS帧间间隔 20. 典型的基于竞争的MAC协议为CSMA 二、选择题 1.无线传感器网络的组成模块分为:通信模块、()、计算模块、存储模块和电源模块。A A.传感模块模块 C网络模块 D实验模块 2..在开阔空间无线信号的发散形状成()。A A.球状 B网络 C直线 D射线 3.当前传感器网络应用最广的两种通信协议是()D A. B. C. D. 4.ZigBee主要界定了网络、安全和应用框架层,通常它的网络层支持三种拓扑结构,下列哪种不是。D A.星型结构、B网状结构C簇树型结构D树形结构 5.下面不是传感器网络的支撑技术的技术。B A.定位技术B节能管理C时间同步D数据融合 6.下面不是无线传感器网络的路由协议具有的特点D A.能量优先 B.基于局部拓扑信息 C.以数据为中心 D预算相关 7.下面不是限制传感器网络有的条件C A电源能量有限 B通信能力受限 C环境受限 D计算和存储能力受限

无线传感器网络面临的安全隐患及安全定位机制

无线传感器网络面临的安全隐患及安全定位机制 随着通信技术的发展,安全问题显得越来越重要。在现实生活中,有线网络已经深入到千家万户:互联网、有线电视网络、有线电话网络等与人们生活的联系越来越紧密,已经成为必不可少的一部分,有线网络的安全问题已经能够得到有效的解决。在日常生活中,人们可以放心的使用这些网络,利用它来更好的生活和学习。然而随着无线通信技术的不断发展,无线网络在日常生活中已占据重要的地位,如无线LAN技术、3G技术、4G技术等,同时也有许多新兴的无线网络技术如无线传感器网络, Ad-hoc 等有待进一步发展。随着人们对无线通信的依赖越来越强烈,无线通信的安全问题也面临着重要的考验。本章首先介绍普通网络安全定位研究方法,随后介绍无线传感器网络存在的安全隐患以及常见的网络攻击模型,分析比较这些攻击模型对定位的影响,最后介绍已有的一些安全定位算法,为后续章节的相关研究工作打下基础。 3.1 安全定位研究方法 不同的定位算法会面临着不同的安全方面的问题,安全定位的研究方法可以 采用图 3-1 所示的流程来进行。

图3-1安全定位方法研究流程图 Figure 3-1 Flowchart of security positi oning research method 在研究中首先要找出针对不同定位算法的攻击模型,分析这些攻击对定位精 度所造成的影响,然后从两方面入手来解决这个安全问题或隐患:一方面改进定 位算法使得该定位算法不易受到来自外界的攻击,另一方面可以设计进行攻击检 测判断及剔除掉受到攻击的节点的安全定位算法或者把已有的安全算法进行改进使之能够应用于无线传感器网络定位,还可以从理论上建立安全定位算法的数学模型,分析各种参数对系统性能的影响,最后根据这个数学模型对算法进行仿真,并把仿真结果作为反馈信息,对安全定位算法进一步优化和改进,直到达到最优为止。 3.2安全隐患 由于无线传感器网络随机部署、网络拓扑易变、自组织成网络和无线链路等特点,使其面临着更为严峻的安全隐患。在传感器网络不同的定位算法中具有不同的定位思想,所面临的安全问题也不尽相同。攻击者会利用定位技术的弱点设计不同的攻击手段,因此了解各定位系统自身存在的安全隐患和常见的攻击模型对安全定位至

(中文)基于无线传感器网络桥梁安全监测系统

基于无线传感器网络的桥梁安全检测系统 摘要 根据桥梁监测无线传感器网络技术的桥梁安全监测系统,以实现方案的安全参数的需要;对整个系统的结构和工作原理的节点集、分簇和关键技术,虽然近年来在无线传感器网络中,已经证明了其潜在的提供连续结构响应数据进行定量评估结构健康,许多重要的问题,包括网络寿命可靠性和稳定性、损伤检测技术,例如拥塞控制进行了讨论。 关键词:桥梁安全监测;无线传感器网络的总体结构;关键技术 1 阻断 随着交通运输业的不断发展,桥梁安全问题受到越来越多人的关注。对于桥梁的建设与运行规律,而特设的桥梁检测的工作情况,起到一定作用,但是一座桥的信息通常是一个孤立的片面性,这是由于主观和客观因素,一些桥梁安全参数复杂多变[1]。某些问题使用传统的监测方法难以发现桥梁存在的安全风险。因此长期实时监测,预报和评估桥梁的安全局势,目前在中国乃至全世界是一个亟待解决的重要问题。 桥梁安全监测系统的设计方案,即通过长期实时桥跨的压力、变形等参数及测试,分析结构的动力特性参数和结构的评价科关键控制安全性和可靠性,以及问题的发现并及时维修,从而确保了桥的安全和长期耐久性。 近年来,桥梁安全监测技术已成为一个多学科的应用,它是在结构工程的传感器技术、计算机技术、网络通讯技术以及道路交通等基础上引入现代科技手段,已成为这一领域中科学和技术研究的重点。 无线传感器网络技术,在桥梁的安全监测系统方案的实现上,具有一定的参考价值。 无线传感器网络(WSN)是一种新兴的网络科学技术是大量的传感器节点,通过自组织无线通信,信息的相互传输,对一个具体的完成特定功能的智能功能的协调的专用网络。它是传感器技术的一个结合,通过集成的嵌入式微传感器实时监控各类计算机技术、网络和无线通信技术、布式信息处理技术、传感以及无线发送收集到的环境或各种信息监测和多跳网络传输到用户终端[2]。在军事、工业和农业,环境监测,健康,智能交通,安全,以及空间探索等领域无线传感器网络具有广泛应用前景和巨大的价值。 一个典型的无线传感器网络,通常包括传感器节点,网关和服务器,如图1

无线传感器网络技术试题

1. 传感器网络的三个基本要素:传感器、感知对象、用户(观察者) 2. 传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3. 无线传感器节点的基本功能:采集数据、数据处理、控制、通信 4. 传感节点中处理部件用于协调节点各个部分的工作的部件。 5. 基站节点不属于传感器节点的组成部分 6. 定向扩散路由机制可以分为三个阶段:兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段 7. 无线传感器网络特点:大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络 8. NTP时间同步协议不是传感器网络的的时间同步机制。 9. IEEE 802.15.4标准主要包括:物理层。介质访问控制层 10. 从用户的角度看,汇聚节点被称为网关节点。 11. 数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测 13. 传感器网络的电源节能方法:_休眠(技术)机制、__数据融合 14. 分布式系统协同工作的基础是时间同步机制 15. 无线网络可以被分为有基础设施的网络与没有基础设施的网络,在无线传感器网络,Internet 网络,WLan 网络,拨号网络中,无线传感器网络属于没有基础设施的网络。 16. 传感器网络中,MAC层与物理层采用的是IEEE制定的IEEE 802.15协议 17. 分级结构的传感器网络可以解决平面结构的拥塞问题 18. 以数据为中心特点是传感器网络的组网特点,但不是Ad-Hoc的组网特点 19. 为了确保目标节点在发送ACK过程中不与其它节点发生冲突,目标节点使用了SIFS帧间间隔 20. 典型的基于竞争的MAC协议为CSMA

无线传感器网络定位方法综述

第36卷 增刊Ⅰ2008年 10月 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) J.Huazhong Univ.of Sci.&Tech.(Natural Science Edition )Vol.36Sup.Ⅰ Oct. 2008 收稿日期:2008207215. 作者简介:郝志凯(19832),男,博士研究生,E 2mail :zk -hao @https://www.360docs.net/doc/2618369189.html,. 基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA11Z225);国家自然科学基金资助项目(60635010, 60605026). 无线传感器网络定位方法综述 郝志凯 王 硕 (中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京100190) 摘要:介绍了国内外研究机构在无线传感器网络定位方法方面开展的研究工作,并对这些研究工作进行了归纳和总结.定位的基本方法分为距离式定位和非距离式定位.距离式定位是通过测量距离或角度进行位置估计,测量数据的精度对定位精度有很大影响.非距离式定位是通过节点间的hop 数或估计距离计算节点的坐标,这种方法不需要测量距离或角度,利用估计距离代替真实距离,算法简单但精度不高.无线传感器网络中定位方法的应用需要针对不同的应用场合,综合考虑节点的规模、成本及系统对定位精度等要求来进行设计和选择. 关 键 词:无线传感器网络;定位方法;距离式定位;非距离式定位;相对定位 中图分类号:TN919.2;TP732 文献标识码:A 文章编号:167124512(2008)S120224204 Survey on localization algorithms for wireless sensor net w orks H ao Zhi k ai W ang S huo (Laboratory of Complex Systems and Intelligence Science ,Institute of Automation , Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190) Abstract :Current researches in wireless sensor networks (WSNs ′ )localization algorit hms are int ro 2duced ,and t hese researches are analyzed and concluded.The p recision of t he nodes ′locations are im 2portant for t he data ′s effectiveness in WSNs ′.The localization algorit hms are divided into range 2based and range 2free.Range 2based algorit hms use t he measured distance and angle to calculate t he nodes ′coordinates.However ,t he range 2f ree researches use hop s or evaluated distance to localization ,which are simple but low 2precision.In different occasions ,t he algorit hm should be taken account in t he net 2work ′s size ,co st ,p recision and so on. K ey w ords :wireless sensor networks (WSNs ′ );localization ;range 2based ;range 2f ree ;relative po sitio 2ning 目前广泛使用的全球卫星导航定位系统GPS 可用来确定携带者的绝对位置,但不适合在 无线传感器网络中大量使用.主要有以下原因[1]:a .成本高.无线传感器网络中的节点数量多、分 布密集,如果各节点都配备GPS 接收器成本很高;b .能源限制.网络中的节点通常是通过内部电池进行供电,由于其工作环境有时在森林、山地等人迹罕至的地方,对其进行电源更换困难;c .工作环境限制.节点有时会分布在室内等电磁 波较难到达的环境中,这种工作环境下GPS 无法完成定位任务;d .尺寸较大.由于上述种种原因使得GPS 不能广泛用在无线传感器网络系统的节点上,这就需要发展适合于无线传感器网络应用的节点定位方法. 鉴于无线传感器网络节点在能耗、计算能力、通信能力等方面的限制,其节点的定位方法应该具有分布式、低复杂性、精度较高、通用性较好等特点,国内外的研究机构已开展了大量工作[2~9].

基于无线传感器网络的智能交通系统的设计

一、课题研究目的 针对目前中国的交叉路口多,车流量大,交通混乱的现象研究一种控制交通信号灯的基于无线传感器的智能交通系统。 二、课题背景 随着经济的快速发展,生活方式变得更加快捷,城市的道路也逐渐变得纵横交错,快捷方便的交通在人们生活中占有及其重要的位置,而交通安全问题则是重中之重。据世界卫生组织统计,全世界每年死于道路交通事故的人数约有120 万,另有数100 万人受伤。中国拥有全世界1. 9 %的汽车,引发的交通事故占了全球的15 % ,已经成为交通事故最多发的国家。2000 年后全国每年的交通事故死亡人数约在10 万人,受伤人数约50万,其中60 %以上是行人、乘客和骑自行车者。中国每年由于汽车安全方面所受到的损失约为5180 亿(人民币),死亡率为9 人/ 万·车,因此,有效地解决交通安全问题成为摆在人们面前一个棘手的问题。 在中国,城市的道路纵横交错,形成很多交叉口,相交道路的各种车辆和行人都要在交叉口处汇集通过。而目前的交通情况是人车混行现象严重,非机动车的数量较大,路口混乱。由于车辆和过街行人之间、车辆和车辆之间、特别是非机动车和机动车之间的干扰,不仅会阻滞交通,而且还容易发生交通事故。根据调查数据统计,我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/ 3,在所有交通事故类型中居首位,对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题,其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短,驾驶员来不及反应),以及驾驶员不遵循交通信号灯,抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展,私家车也越来越多,交通控制还是延续原有的定时控制,在车辆增加的基础上,这种控制弊端也越来越多的体现出来,造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱,严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。国外已经率先开展了智能交通方面的研究。 美国VII系统(vehicle infrastructure integration),利用车辆与车辆、车辆与路边装置的信息交流实现某些功能,从而提高交通的安全和效率。其功能主要有提供天气信息、路面状况、交叉口防碰撞、电子收费等。目前发展的重点主要集中在2个应用上: ①以车辆为基础; ②以路边装置为基础。欧洲主要是CVIS 系统(cooperative vehicle infrastructure system)。它有60 多个合作者,由布鲁塞尔的ERTICO 组织统筹,从2006 年2 月开始到2010年6月,工作期为4年。其目标是开发出集硬件和软件于一体的综合交流平台,这个平台能运用到车辆和路边装置提高交通管理效率,其中车辆不仅仅局限于私人小汽车,还包括公共交通和商业运输。日本主要的系统是UTMS 21 ( universal traffic management system for the 21st century , UTMS 21)。是以ITS 为基础的综合系统概念,由NPA (National Police Agency) 等5个相关部门和机构共同开发的,是继20 世纪90 年代初UTMS 系统以来的第2代交通管理系统,DSSS是UTMS21中保障安全的核心项目,用于提高车辆与过街行人的安全。因此,从国外的交通控制的发展趋势可以看出,现代的交通控制向着智能化的方向发展,大多采用计算机技术、自动化控制技术和无线传感器网络系统,使车辆行驶和道路导航实现智能化,从而缓解道路交通拥堵,减少交通事故,改善道路交通环境,节约交通能源,减轻驾驶疲劳等功能,最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。

无线传感网定位

对于定位一般的理解就是确定位置。在无线传感网中,定位是指网络通过特 定的方法确定节点的位置信息。其可分为节点的自身定位和目标定位。节点自 身定位是确定网络中节点位置坐标的过程,它是网络自身属性的确定过程,是网络 的支撑,可以通过人工配置或各种节点自定位算法完成; 目标定位是指在网络覆 盖范围内确定一个事件或一个目标的位置坐标,这可以通过把位置已知的网络节 点作为参考节点来确定事件或目标在网络中所处的位置。无线传感网定位问题 就是寻求利用少量的锚节点来确定网络中未知节点的位置坐标的方法。 无线传感网中,传感器节点的可靠性差、能量有限、节点数量庞大且节点部 署具有不确定性等,这些限制因素对定位技术提出了更高的要求。通常无线传感 网定位技术具备以下特点: ① 自组织性 通常无线传感网中的节点是随机布设的,不能依靠全局的基础设施的协助确定每 个节点的位置所在。因此,自组织性就显得格外重要。 ② 容错性 传感器节点的硬件配置低、处理能力弱、可靠性差、能量少以及测距时会产生 误差等因素决定了传感器节点本身的脆弱性,因此定位算法必须具有良好的容错 性。 ③ 能量高效性 为了尽量延长网络的生存周期,要尽可能的减少节点间的通信开销,减少算法中计 算的复杂度,用尽量少的能量完成尽可能多的工作。 ④ 分布式计算 每个节点自己对自身的位置进行估算,不需要将所有信息传送到某个特定的节点 进行集中计算。 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题,而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中,要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标等,要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式,为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系,根据生产工艺高中资料试卷要求,对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验;对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作;对于继电保护进行整核对定值,审核与校对图纸,编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案,编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案;对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料,并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况 ,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术,电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时,需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全,并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围,或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理,尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作,并且拒绝动作,来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此,电力高中资料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

基于arduino的无线传感器网络室内定位方法的研究大学论文

摘要 无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)是近年来迅速发展并受到普遍重视的新型网络技术,它的出现和发展给人类的生活和生产的各个领域带来了深远的影响。无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。目前,已有多种定位技术被应用于室内定位中,尤其是基于接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication)的定位技术以其低功耗、低成本、易于实现等优点,得到了无线传感器网络研究学者们的青睐。 本文重点研究了基于RSSI的室内定位的关键技术,主要包括定位模型分析和定位算法设计。首先,为了获得较为精确的定位,根据RSSI测距原理和无线信号传播衰减模型在设定的室内环境进行多次实验,通过计算及均值处理等方法反复调整以获得标准的定位模型参数,得到高精度的等效距离。接着,根据三边定位算法原理简化定位算法,建立更为简单的定位模型,采用双边定位得到两个可能的定位点,再利用RSSI测距原理对两个定位点进行择优选择确定定位点。最后,在Arduino开发平台上对参考节点与未知节点这两类iDuino节点的室内定位模型进行了软件开发设计和程序开发。在设定的室内环境部署iDuino节点,搭建实验定位模型,并实现了定位。 关键词:无线传感器网络,节点,室内定位,RSSI,Arduino

ABSTRACT Wireless sensor network (WSN) is developed rapidly and universally emphasized as a new network technology in recent years, the advent and development of WSN have had a profound and lasting impact on the life and all areas of production of human beings. Wireless nodes localization technology is the basis in the application and studies of wireless sensor network. There are a variety of positioning technology have been used in indoor location at present, especially the based on RSSI (received signal strength) positioning technology gets a great preference from many scholars of studies of wireless sensor network with the advantages of low power consumption, low cost and easy to realize. This paper mainly studies the key technology of indoor positioning based on RSSI, which mainly includes the positioning model analysis and positioning algorithm design. First, in order to obtain more accurate positioning, we perform several experiments according to the RSSI ranging principle and wireless signal propagation attenuation model in the setting of indoor environment, and get accurate positioning model parameters and equivalent distance by the methods of calculation and mean processing. Then, we simplify Trilateral Localization Algorithm to Bilateral Location Algorithm and establish a simpler positioning model, with which we can get two nodes of possible location, and determine the better node according to the RSSI ranging principle. At last, we make software designing and programming of these nodes that are anchor nodes and nodes of unknown on the Arduino development platform. Combined with the indoor environment we selected, we deploy the iDuino nodes and then build location model, with which we implement the location. KEY WORDS:Wireless Sensor Network,Nodes,Indoor Location,RSSI,Arduino

基于无线传感网络的大型结构健康监测系统_尚盈

文章编号:1004-9037(2009)02-0254-05 基于无线传感网络的大型结构健康监测系统 尚 盈 袁慎芳 吴 键 丁建伟 李耀曾 (南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016) 摘要:针对大型碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,实现了基于无线传感网络的多点应变结构健康监测系统,采用自组织竞争神经网络成功判别了集中载荷模拟的损伤位置。本系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。为了降低系统网络功耗及成本,提高系统的稳定性和可靠性,改善传感网络的实时性和同步性,设计了可直接配接无线传感网络节点的低功耗多通道应变传感器信号调理电路和基于无线传感网络的层次路由协议,开发了多通道应变数据采集、网络簇头转发和中继节点接收等主要软件模块。实验证明,相比于传统有线的监测方法和数据采集系统,基于无线传感网络的结构健康监测系统具有负重轻、成本低、易维护和搭建移动方便等优点。 关键词:无线传感网络;结构健康监测;层次路由协议;自组织竞争网络中图分类号:T P2;T P9 文献标识码:A  基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA 032117)资助项目;国家自然科学基金(60772072,50420120133)资助项目;航空基金(20060952)资助项目。 收稿日期:2007-09-05;修订日期:2008-04-17 Large -Scale Structural Health Monitoring System Based on Wireless Sensor Networks S hang Ying ,Yuan Shenf ang ,Wu J ian ,Ding J ianw ei ,L i Yaoz eng (T he A ero nautic Key La bo rat or y o f Smart M ater ial and Str uct ur e,N anjing U niv ersit y o f Aer onautics and A str onautics,N anjing,210016,China) Abstract :Aimed at the large-scale structure and anisotropy nature o f the carbon fiber compos-ite material w ing box ,a large-scale structural health m onitoring system based on w ireless sen-sor netw orks is presented .A kind of artificial neural netw ork is designed to distinguish the damag e locatio n simulated by the co ncentrated load .The sy stem co nsists o f the sensor data ac-quisition,the w ireless sensor netw or ks,and the terminal monitoring sub-sy stem s.To im pro ve the performance o f the system ,the signal conditio ning circuit and the hierarchical routing pro -to col are designed based o n w ireless sensor netw orks ,the prog rams of data acquisition and Sink node are ex ploited.Experimental result pro ves that the system has advantag es of flexibili-ty o f deplo yment,low maintenance and deploym ent costs . Key words :w ir eless senso r netw or ks ;str uctural health monitoring ;hierarchical routing ;self -org anizing com petitive netw o rk 引 言 结构健康监测技术是采用智能材料结构的新概念,利用集成在结构中的先进传感/驱动元件网络,在线实时地获取与结构健康状况相关的信息(如应力、应变、温度、振动模态、波传播特性等),结 合先进的信号信息处理方法和材料结构力学建模 方法,提取特征参数,识别结构的状态,包括损伤,并对结构的不安全因素在其早期就加以控制,以消除安全隐患或控制安全隐患的进一步发展,从而实现结构健康自诊断、自修复、保证结构的安全和降低维修费用[1]。 无线传感网络节点具有局部信号处理的功能, 第24卷第2期2009年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.24N o.2M a r.2009

无线传感器网络覆盖技术

无线传感器网络覆盖技术 谭慧婷15040024 1.覆盖技术理论基础 覆盖问题是无线传感器网络配置首先要面对的基本问题,它反映了一个无线传感器网络某区域被检测和跟踪的状况。现有的研究结果,很多都是致力于解决传感器网络的部署和检测以及覆盖与连接的关系等方面的问题。 覆盖问题可以表述成不同的理论模型,甚至在平面几何里就能找到相应的解决方案。即使简单地只从数学上来考虑,在部署传感器节点的时候,我们必须知道怎样用相同的节点数覆盖尽可能大的区域。 为了对网络的覆盖问题先有一个初步的认识,这里我们提出一个几何问题-艺术馆问题来理解。 假设艺术馆的主人想在场馆内放置监视器来防止盗窃。假定相机可以有360度的视角而且可以极大速度旋转,相机可以监视任何位置,视线不受影响。 关于实现这个想法存在两个问题需要回答:首先就是到底需要多少台相机;其次,这些相机应当放置在哪些地方才能保证馆内每个点至少被一台相机监视到。

一个简单的办法就是将多边形分成不重叠的三角形,每个三角形里面放置一个相机。通过这个方法,我们可以得到最佳分布应该如下图,放置两个相机相机足以覆盖整个艺术馆。 相机1 我们可以知道无线传感器网络的覆盖问题在本职上和上面的几何问题是一致的:需要知道是否某个区域被充分覆盖以及完全处于监视之下。 但我们也必须认识到,几何研究的结果为理解传感器覆盖问题提供了一个理论背景,但这样的求解办法是无法直接应用到无线传感器网络。 因为: 1. 监视器可以看到无穷远的地方只要没有障碍物阻挡,但是 传感器节点存在最大感应范围; 2. 无线传感器网路没有类似监视器之间固定的基础设施,其 拓扑结构可能随时变化。 2.覆盖的感知模型 在讨论节点如何布置之前,需要先知道传感器节点的感知模型。目前主要是两种。

无线传感器网络技术的应用

无线传感器网络技术的应用 摘要:无线传感器网络(WSN)是新兴的下一代传感器网络,在国防安全和国民经济各方面均有着广阔的应用前景。本文介绍了无线传感器网络的组成和特点,讨论了无线传感器网络在军事、瓦斯监测系统、智能家具,环境监测,农业。交通等方面的现有应用,最后提出无线传感器网络技术需要解决的问题。 关键词:无线传感器网络,军事、瓦斯监测系统、智能家具,环境监测,农业。交通。 1.无线传感器网络研究背景以及发展现状 随着半导体技术、通信技术、计算机技术的快速发展,90年代末,美国首先出现无线传感器网络(WSN)。1996年,美国UCLA大学的William J Kaiser教授向DARPA提交的“低能耗无线集成微型传感器”揭开了现代WSN网络的序幕。1998年,同是UCLA大学的Gregory J Pottie教授从网络研究的角度重新阐释了WSN的科学意义。在其后的10余年里,WSN网络技术得到学术界、工业界乃至政府的广泛关注,成为在国防军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物结构监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理以及机场、大型工业园区的安全监测等众多领域中最有竞争力的应用技术之一。美国商业周刊将WSN网络列为21世纪最有影响的技术之一,麻省理工学院(MIT)技术评论则将其列为改变世界的10大技术之一。WSN是由布置在监测区域内传感器节点以无线通信方式形成一个多跳的无线自组网(Ad hoc),其目的是协作的感知,采集

和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者是WSN的三要素。将Ad hoc技术与传感器技术相结合,人们可以通过WSN感知客观世界,扩展现有网络功能和人类认识世界的能力。WSN技术现已经被广泛应用。图为WSN基本结构。 WSN经历了从智能传感器,无线智能传感器到无线传感器三个发展阶段,智能传感器将计算能力嵌入传感器中,使传感器节点具有数据采集和信息处理能力。而无线智能传感器又增加了无线通信能力,WSN将交换网络技术引入到智能传感器中使其具备交换信息和协调控制功能。 无线传感网络结构由传感器节点,汇聚节点,现场数据收集处理决策部分及分散用户接收装置组成,节点间能够通过自组织方式构成网络。传感器节点获得的数据沿着相邻节点逐跳进行传输,在传输过程中所得的数据可被多个节点处理,经多跳路由到协调节点,最后通过互联网或无线传输方式到达管理节点,用户可以对传感器网络进行决策管理、发出命令以及获得信息。无线传感器网络在农业中的运用是推进农业生产走向智能化、自动化的最可行的方法之一。近年来国际上十分关注WSN在军事,环境,农业生产等领域的发展,美国和欧洲相继启动了WSN研究计划,我国于1999年正式启动研究。国家自然科学基金委员会在2005年将网络传感器中基础理论在一篇我国20年预见技术调查报告中,信息领域157项技术课题中7项与传感器网络有直接关系,2006年初发布的《国家长期科学与技术发展

无线传感网络技术与发展趋势的分析

无线传感网络技术与发展趋势的分析 引言 无线网络传感技术给人们的生活创造了很多的乐趣,也为信息的有效、及时的传递起到一定的促进作用,人们越来越依赖无线传感网络技术为其生活带来的舒适和方便,无线网络传感技术越来越受到社会各界的广泛关注,下文主要讲述了无线传感网络技术的概念、无线传感网络技术的发展现状以及无线传感网络技术的应用和发展。 1无线传感网络技术的概念 1.1无线传感网络技术是最近一种新型的网络技术,而且它一出现,就受到了世界各个国家的广泛关注和赞誉,无线传感网络技术是集多项科学技术于一身,多种高难度的知识相互交叉产生的具有高科技的、比较热门的、前沿的技术。 1.2无线传感网络技术集中了嵌入式计算、无线通信技术、传感器、现代网络和分散式的信息处理等高科技,实现了人们无论在何时何地都能够接收到来自网络的比较真实可靠的大量的信息的愿望,无线传感网络技术真正体现了信息无处不在的理念。 1.3无线传感网络在产生之初就以一种势不可挡的气势横扫世界的各个领域,无线传感网络的发展前景备受世人的关注,其应用和发展必定给人们的工作和生活带来极大的影响,它的辉煌应用成就了它的无双的地位,无线传感网络技术应用于军事领域,成为军事领域比较关键的高科技技术,但是无线网络不仅应用在军事领域,它对世界各

个领域的影响也是不可小觑的。 2无线传感网络技术的发展现状 2.1无线传感网络技术很受大众的喜欢与它的高科技的发展是分不开的,而且许多国家也很重视它的发展,世界各国的工业界、高科技界和学术界对无线传感网络的发展展开了猛烈的攻势,希望可以通过靠科技技术的结合实现无线传感网络技术的进步,许多国家还将无线传感网络技术列入国家的重点研究技术,而且一些周刊和杂志对无线网络的评价也很高,认为无线传感网络技术是未来引领世界计算机进步的主要技术。 2.2无线传感网络技术在我国的发展还很缓慢,这主要是由于无线传感网络技术在我国出现的时间比较晚,无线传感网络技术在我国的研究方案中还处在初级阶段,与西方一些发达国家相比,存在严重的滞后性,我国在无线传感网络技术上的研究主要局限在仿真计算和网络协议等,在人们的生活和军事中的应用还很少,而且无线网络现在已经可以用来作环境监测,我国却没有将无线传感网络技术应用到实处。 2.3目前,中国的未来技术研究方向中有几项是专门针对无线传感网络技术进行直接论述的,而且在一些重大会议的决策里而,也将无线传感网络技术列为三大前沿信息技术,无线传感网络技术中的自发组织网络技术和智能感知技术都成为中国重点信息技术研究,无线传感网络技术在我国如此重视的情况下一定会有所成就,无线传感网络技术也成为社会信息技术发展的必然,在我国,信息技术领域广泛地

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