基于WSN的定位跟踪关键技术研究

【摘要】无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)节点定位技术是无线传感器网络的重要支撑技术之一,传感器节点的位置信息在无线传感器网络的诸多应用领域中扮演着重要的角色。本论文面向大型建筑室内外定位、导航服务的实际应用需求,针对无线传感器网络节点的自身定位问题进行了研究。在调研和分析已有的各种定位算法的基础上,从非测距定位方法、测距定位方法和移动节点的跟踪算法三个方面分别提出了基于自适应粒子群优化(AdaptiveParticleSwarmOptimization,APSO)的WSN定位算法、基于差分似然估计(DifferenceMaximumLikelihoodEstimation,DMLE)的WSN节点定位算法和基于粗糙神经网络的自适应多模交互式(RoughSetandNeuralNetworkAdaptiveInteractingMultipleModel,RSAIMM)的WSN跟踪算法。为了验证本论文提出算法的有效性,开发了大型建筑室内及周边定位原型系统,对本论文提出的算法进行了验证。(1)基于APSO的WSN定位算法针对无线传感器网络要求低成本、低功耗的要求,为了克服现有非测距WSN节点定位方法计算量大、定位精度受节点密度影响较大的缺点,本论文将粒子群理论引入非测距定位算法中,提出了一种基于自适应粒子群优化的WSN定位算法。仿真结果表明,该算法在不需要增加任何额外硬件设备和通信负荷的情况下,比DV-Hop算法定位精度提高了20%以上,定位精度受节点密度的影响与DV-Hop算法相比明显减小。(2)基于DMLE的WSN节点定位算法为了克服接收信号强度测量误差对无线传感器网络节点自身定位精度的影响,在对极大似然估计定位算法和接收信号强度指数(ReceivedSignalStrengthIndication,RSSI)模型分析的基础上,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,将测距差分修正和极大似然估计相结合提出了一种RSSI测距差分修正极大似然估计定位算法。仿真结果表明,该算法有效抑制了由于环境变化所引起的RSSI测量误差,定位精度可达2.5m以下。(3)基于RSAIMM的WSN跟踪算法为了克服复杂环境和运动模式对节点跟踪带来的影响,进一步提高跟踪精度,采用基于粗糙神经网络的双滤波器并行结构,提出了基于粗糙神经网络的自适应跟踪算法。当目标在机动和非机动之间变化时,粗糙神经网络在线自动输出匹配特征值,以足够准确的系统方差适应目标的运动变化并保持对目标状态的高精度跟踪。仿真结果表明,该算法与传统的多模交互式跟踪算法相比,跟踪精度提高了23.15%。(4)大型建筑室内及周边定位原型系统为了验证提出的定位、跟踪算法的有效性,给出了系统结构设计、功能设计和软件架构的整体方案,在此基础上,开发了面向定位跟踪应用的WSN验证平台,设计了客户服务终端、无线传感器网络节点以及系统服务器软件。原型系统定位、跟踪性能达到了预期的实验效果,证明了本论文提出定位算法的有效性,为下一步的研究奠定了基础。
【作者】任维政；
【导师】邓中亮；
【作者基本信息】北京邮电大学，微电子与固体电子学，2011，博士
【关键词】无线传感器网络；定位跟踪；粒子群优化；似然估计；神经网络；

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