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基于AOA和TDOA的无线传感器网络三维定位算法的优化

作　者: 杨犀
导　师: 陈涤
学　校: 山东大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 无线传感器网络节点定位测量误差电磁波
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通讯方式,相互传递信息,协同地完成特定功能的智能专用网络,它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术和分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,完成连续的监测、目标发现、位置识别等任务,这些信息通过无线方式被发送,并以自组多跳的网络方式传送到用户终端,从而实现物理世界、计算世界以及人类社会的连通。无线传感器网络是目前IT领域的一个研究热点,而且传感器网络是一个新兴技术,国内与国际水平的差距并不很大,及时开展这项对人类未来生活影响深远的前沿科技的研究,对整个国家的社会、经济将有重大的战略意义。位置信息是传感器节点采集数据中不可缺少的部分,没有位置信息的监测消息通常毫无意义。因此,定位技术是传感器网络的一项支撑技术,是传感器网络进行目标监测、跟踪、识别等众多应用的前提,也是传感器网络研究中的热点问题之一本文首先介绍了一种基于AOA的无线传感器网络三维联合定位算法,该算法是在典型的AOA算法基础上做了改良,在信标节点附近安装两对性能参数完全相同的、互相垂直的、间距为2r的超声波发射机,当其中一对发射机存在不能测量的死角时使用另一对进行角度测量,解决了原算法的死角问题。再引入了基于到达时间差(TDOA)的距离测量方法,提出了针对三维空间定位的联合定位算法,分析证明,本算法复杂度较低,算法精度较高,能够有效地估计三维空间中传感器节点的位置。在对该定位算法的分析研究中发现,原文缺少对两个主要参数超声波发射机r和超声波频率变化范围f’的研究。本文在仿真软件Matlab上针对r和f’建立一个完整的实验模型,分别详细分析r和f’的取值对测量结果的影响。实验结果表明,在满足死角条件下,r和f’的任何取值下该算法都能够精确的实现传感器节点的空间定位,验证了算法的正确性。同时我们还发现不同的r和f’取值与测量误差确实存在一定的关系,经分析该误差影响主要来自于两个方面：原算法公式推导中的误差与待测节点干涉波强度周期测量的精确度。因此我们从这两方面着手,利用公式推导和估算,得出了一个关于误差值计算公式。最后经过仿真实验,验证了该公式的正确性,并给出了一组定位算法的最佳参数值。本文还探讨了使用电磁波取代超声波在本算法中应用的可能性。电磁波相比超声波在生活中更加常见,它具有更宽的频率范围、不需介质就能传播、不像超声波容易受到环境、气温等外部因素的干扰等优点,在很多环境中对比超声波具有一定的优势。

全文目录

摘要  10-12
ABSTRACT  12-14
符号说明  14-15
第一章绪论  15-27
  1.1 研究背景  15-16
  1.2 无线传感器网络概述  16-21
    1.2.1 无线传感器网络体系结构  16-18
    1.2.2 无线传感器网络的特征  18-19
    1.2.3 无线传感器网络的关键技术  19-21
  1.3 无线传感器网络定位技术  21-25
    1.3.1 定位的基本原理  21-22
    1.3.2 定位方法的分类  22-23
    1.3.3 定位算法性能评价指标  23-25
  1.4 本文的研究内容  25-27
第二章基于AOA和TDOA的无线传感器网络三维定位算法  27-36
  2.1 典型的无线传感器网络定位算法  27-30
    2.1.1 质心算法  27-28
    2.1.2 凸规划定位算法  28
    2.1.3 自组织定位算法  28-29
    2.1.4 APIT定位算法  29
    2.1.5 Amorphous定位算法  29-30
    2.1.6 基于波的干涉的传感器角度测量算法(AOA)  30
  2.2 基于AOA的传感器角度测量算法的改进  30-33
    2.2.1 AOA公式推导  30-32
    2.2.2 AOA算法改进  32-33
  2.3 基于AOA和TDOA的WSN三维定位算法  33-34
    2.3.1 TDOA距离测量方法  33-34
    2.3.2 无线传感器网络三维定位算法原理  34
  2.4 本章小结  34-36
第三章 R与f'取值对测量结果的影响  36-44
  3.1 R值对测量结果的影响  36-41
    3.1.1 R值在测量环境中的意义  36
    3.1.2 构建仿真模型  36-37
    3.1.3 设置仿真环境  37
    3.1.4 仿真结果和性能分析  37-41
  3.2 超声波频率变化速率f'对测量结果的影响  41-43
    3.2.1 构建仿真模型  41
    3.2.2 仿真结果与数据分析  41-43
  3.3 本章小结  43-44
第四章推导最佳r和f'值  44-51
  4.1 误差公式推导  44-48
    4.1.1 原算法公式中的误差  44-46
    4.1.2 干涉波周期测量产生的误差  46-48
  4.2 推算最佳r和f'值  48-50
    4.2.1 公式推导最佳r和f'值  48
    4.2.2 仿真分析  48-50
  4.3 本章小结  50-51
第五章电磁波取代超声波在AOA算法中的应用  51-57
  5.1 电磁波的特点  51-53
    5.1.1 电磁波的定义  51-52
    5.1.2 电磁波与超声波的差异  52-53
  5.2 基于电磁波的AOA测量算法的修改  53-54
    5.2.1 电磁波的应用可行性  53
    5.2.2 算法修改  53-54
  5.3 仿真实验  54-56
    5.3.1 仿真模型和参数  55
    5.3.2 仿真结果和性能分析  55-56
  5.4 本章小结  56-57
第六章总结与展望  57-60
  6.1 论文总结  57-58
  6.2 展望  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的工程项目  65-66
学位论文评阅及答辩情况表  66

基于AOA和TDOA的无线传感器网络三维定位算法的优化

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