文摘

无线传感器网络中含有非常大量的微型传感器;一些节点与已知的位置被认为是指导节点。其他节点与未知的位置被指导局部节点。本文使用固定和移动指南的组合节点在无线网络定位。所以近20%的节点是固定的指导节点和三个节点的目的是为移动指导节点。评估能力,该算法已成功研究,并通过仿真验证。低成本,高精度,低功耗的节点和完全覆盖这个方法的好处和长期的定位是这种方法的缺点。

1。介绍

随着无线电子产品和传输上的进步,设计和制造与低功耗的无线传感器,体积小,价格合理,和各种应用程序已经成为流行。这些小的传感器接收环境信息等能力基于传感器类型和处理和发送数据造成的网络类型被称为无线传感器网络。评估或空间位置坐标的问题无线传感器称为本地化。在过去的几年中,在无线传感器网络定位已经成为一个广泛的可研究的领域。知道在WSN节点的位置是必要的对于某些应用程序和协议,例如,在追踪和调查1]。由于节点的随机分布,甚至他们的流动在某些应用程序需要一个合适的定位算法(2]。很多作品已经完成本地化和相关领域的问题,但各种提出算法需要额外的硬件。例如,在[3)目的地需要测量硬件和4)需求角度测量的硬件。方法在5)需要一个可移动的硬件和6,7]send-range无线电硬件使用。一般来说,许多本地化计划使用固定站但在其他传感器节点的位置是由移动站。在本文中,提出了一种定位算法使用固定和移动指导节点来确定节点的位置以惊人的速度和准确性。该算法由两个阶段:在第一阶段,节点的位置将由固定指导节点和第二阶段剩余的未分配的节点的位置第一阶段将由移动指导节点。

本文的其余部分组织如下:部分2提出了相关工作。该方案将部分中描述3。并给出了仿真模型和实验结果4。部分5本文总结道。

许多本地化方法包含两个阶段。在第一阶段,距离和角度已知位置的节点和节点局部映射。第一阶段称为测量阶段。在第二个阶段,距离或角度映射相结合来确定节点的位置。这一阶段被称为定位阶段。一些现有方法映射阶段如下:信号到达时间的差异(8),到达时间信号(9),信号到达角(10),和接收信号强度(11]。根据用于映射的方法,个人定位技术是用于第二阶段。这些技术的使用最广泛的技术第二阶段三方方法(12),五角大楼的方法(13),最大概率技术(14),和三角测量方法(15]。例如,在[16)通过使用四个移动指导节点获得未知节点的位置。在该算法中节点确定他们的位置由指导节点接收信号。指导节点配备全球定位系统。该算法利用接收信号强度在第二阶段第一阶段和五角大楼的方法。在[17),提出了一种方法,发现未知的位置不使用GPS,如下: )有一个距离和方向(角度),( )有两个点和角度,( 有三个需要点的距离。另一种方法是在(18),加权计算出未知节点的位置,是基于与已知的定位节点的连通性和最大加权节点位置。该算法使用邻接矩阵确定邻居节点之前本地化。在这个网络节点可以移动部分。完成位置之后,当前的地图与邻接矩阵相比,如果是不相容的节点将定位在原来的地方通过拉伸和浮力方程。

3所示。该算法

在该算法中网络包含 用于定位节点和两种类型的节点:静止引导节点和移动节点向导。该算法使用无线电频率来测量距离未知节点,移动指导节点,和位于节点通过使用两个阶段:在第一个步骤中,固定和移动指导节点视为稳定和定位。在下一步中,移动指导节点开始移动和定位的未知节点位置的第一步。改善的速度定位网络中的每个节点状态标志为1或0可以定义。因此,开始前定位指导节点的标识符是一个和其他节点是零。位于节点的标识符将改变从0到1。在第二阶段传感器节点评估他们的标识符由移动台接收信号状态。如果标识符的值为零的节点将参与定位的过程;否则它不会做任何事情。该算法是基于以下假设。

固定节点自组织和建立应急。三个移动基站广播自己的位置信息的传感器节点。移动基站配备全球定位系统和射频(RF)发射机与固定节点配备射频接收机。移动电台并不局限于能源。

3.1。指南的节点数量

在指定的区域节点的数目是很重要的,因为如果指导节点的数量很高,它会导致冲突;否则定位时间会增加。为了解决这个问题,(1使用)。考虑 在哪里 节点的数量, 区域, 无线电通信的最大射程是节点。

3.2。距离测量

目的地是由RSSI测量从固定和移动指南发送节点。固定节点接收射频信号后,固定节点将接收到的信号强度测量测量的距离。 在哪里 和 分别是,一比特的传输能量和比特获得能量, 和 无线电信号放大系数, 和 分别在两个节点之间的距离和传输比特数,误码率表示比特误码率,然后呢α显示了耗散因子的环境可以得到表1。

表1
的价值 在不同的环境中。

两个节点的距离可以计算通过使用(2)。因此通过使用(3)和三个点的移动基站或三个固定位置的节点之间的距离在本地化合作的其他节点和其他节点与未知的位置,定位可以做到的。 在哪里 , , 移动站的位置, 接收方节点的位置, , , 移动节点之间的距离,固定节点。

3.3。测量

五个不同的测量用来评估定位算法的性能。

(1)定位误差的平均值。估计位置之间的平均差异 和准确的位置 所有的传感器节点都是确定的。 在哪里 代表固定的传感器节点的总数。

(2)能源消耗的平均值。这是定义如下: 在哪里 说明了固定节点的能量消耗 。

(3)的平均吞吐量。这是定义如下: 在哪里 固定节点的吞吐量 。

(4)位置持续时间。的平均时间来定位所有网络节点称为执行时间。时间单位是秒。找出一个节点位置的平均时间的值应该分成 - - - - - - ,在那里 代表指导节点的数量。

(5)算法的成功率。成功率是成功的比例比测试总数量测试号码。

3.4。基准点的选择

在图1,未知节点计算其位置基于三个固定或移动指导节点, , , 。与类似算法三个移动指导节点用于本地化。该算法避免了的情况下将引导节点放置在一条线或将至少两个指导节点放置在相同的位置在本地化。


图1
计算节点位置使用固定位置节点和移动基站。

4所示。仿真结果

在本节中,通过使用模拟我们将描述的一些主要概念等算法误差位置、能耗、吞吐量、位置持续时间和算法的成功率。

4.1。模拟条件

为了评估算法的效果和效率在MATLAB R2009a我们实现它。节点的广播范围等于 和指导节点显示的数量 。的值 和 给出程序作为输入。100个节点随机放置在一个 米2区域如图2。移动节点配备GPS,无线电频率,移动能力曲线的中部地区。每个固定节点配备射频接收器。移动节点没有有限的能源,所有固定的传感器节点需要存储能量。实验对不同的值 这项研究的结果发表在数据3- - - - - -5。在每种情况下给出的结果是30的意思是重复实验。显示该算法的效率,我们比较了不同的算法;结果如图3- - - - - -5。第一个算法显示了节点定位只有固定的指南。第二个算法显示了本地化只有三个移动指导节点和接下来的两个算法是半导体存储器和Yu的方法中提到(8,19]。


图2
节点随机分布。

图3
的平均吞吐量。

图4
能源消耗的平均值。

图5
定位误差的平均值。
4.2。仿真结果

在本部分将显示仿真结果。

在一个随机分布的节点 米2区域定位的移动和固定指导节点如图2。

(1)吞吐量。5的总吞吐量算法模拟,结果如图所示3。高性能的第一个算法是明确的,因为他们只需要三个点距离基地。因此他们不太受内部传输的包比其他三个项目。

(2)能源消耗的平均值。主要的能源消耗是在数据包接收和传播。可以忽略的计算消耗更少的能量。该方法的平均能耗相比其他四个算法如图4。仿真结果表明,提出的能源使用和第一个算法小于其他三个,因为,在提出的第一个算法,固定的传感器节点需要接收位置由三个基于实际点分布,同时,在别人,固定节点始终得到按摩来计算站的位置。

(3)定位误差的平均值。在所有的定位算法,计算传感器位置点的基础上,从移动和固定的指导节点收到的数据包。因此内部包传输由精确定位的强烈影响。图5显示了平均定位误差在不同的时间。仿真结果表明,提出的第一个算法是高效的比别人。

5。结论和未来的工作

本文提出的算法具有良好的性能,定位传感器节点通过节点移动和固定的指南。评价性能,提出了四种算法及其性能与该算法相比。仿真结果表明,通过增加密度(数量 ),减少错误。提出的第一个算法吞吐量很相似,平均能源消耗,平均定位误差,比其他三个算法。的位置持续时间比第二个算法该算法有更好的性能却降低性能相比第一个算法。该算法的成功率非常比第一个算法。由于算法的良好性能尤其是在定位的成功率,它可以用来模拟一个网络与真正的传输半径,当环境需要的更多的信息和细节。对未来的工作,通过整合该方法的两个阶段,同时固定和移动节点的定位位置周期将大大减少。出现问题,有可能是固定和移动指南的重叠节点。为了解决这个问题,固定指导节点可用于定位中间节点和移动指导节点可用于其他节点。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。