基于移动锚节点的距离相关定位算法

无线传感网络定位算法

基于移动锚节点的距离相关定位算法

一、无线传感网络与节点定位

1. 无线传感网络中的关键技术

无线传感器网络作为当今信息领域新的究热点，涉及多学科交叉的研究领域，涉及到非常多的关键技，主要包括：拓扑控制；网络协议；网络安全；时间同步；定位技术；数据融合；嵌入式操作系统；无线通信技术；跨层设计和应用层设计。

2. 无线传感器网络节点定位机制

无线传感器网络节点定位问题可表述为：依靠有限的位置己知节点即信标节点(锚节点)，确定布设区中其它未知节点的位置，在传感器节点间建立起一定的空间关系的过程。无线定位机制一般由以下三个步骤组成：

第一步，对无线电信号的一个或几个电参量(振幅、频率、相位、传播时间)进行测量，根据电波的传播特性把测量的电参量转换为距离、距离差及到达角度等，用来表示位置关系；

第二步，运用各种算法或技术来实现位置估计；

第三步，对估计值进行优化。

3. 节点间距离或角度的测量

在无线传感器网络中，节点间距离或角度的测量技术常用的有RSSI、TOA、TDOA和AOA等。

4. 计算节点位置的基本方法

(1)三边测量法

(2)三角测量法；

(3)极大似然估计法。

5. 无线传感器网络定位算法的性能评价

几个常用的评价标准：定位精度；规模；锚节点密度；节点密度；覆盖率；容错性和自适应性；功耗；代价。

6. 无线传感器网络定位技术分类

（1）物理定位与符号定位；

（2）绝对定位与相对定位；

（3）紧密耦合与松散耦合；

（4）集中式计算与分布式计算；

（5）基于测距技术的定位和无须测距技术的定位；

（6）粗粒度与细粒度；

（7）三角测量、场景分析和接近度定位。

二、定位算法研究的目的和意义

定位是大多数应用的基础。由于节点工作区域往往是人类不适合进入的区域，或者是敌对区域，甚至有时传感器节点需要通过飞行器抛撒，因此节点的位置通

常是随机并且未知的。而传感器节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提，没有位置信息的监测消息往往是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件"，除能报告事件的发生地外，还能进行目标跟踪，实时监视目标路线，预测目标轨迹等；实现对外部目标的定位和追踪。

另一方面，了解传感器节点位置信息还可以协助路由，提高路由效率，为网络提供命名空间，向部署者报告网络的覆盖质量，实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自配置等网络管理。因此，确定事件发生的位置或获取消息的节点位置尤为重要，对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。

而全球定位系统是目前使用最广泛最成熟的定位系统，通过卫星的授时和测距对用户节点进行定位，具有精度高、实时性好、抗干扰能力强等优点，但是定位适应于无遮挡的室外环境，用户节点通常能耗高且体积大，成本也比较高，需要固定的基础设施等。人工部署和为所有网络节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制，甚至在某些场合可能根本无法实现，这使得它不适用于低成本自组织的传感器网络，因此必须采用一定的机制与算法实现WSN的自身定位。

随着计算机技术、微电子技术和通信技术的进步，传感器已朝着集成化、微型化、智能化和低能耗的方向快速发展，使其能够在较小体积内集成信息采集、数据处理和信息的传输等多种功能，这为无线传感网(Wireless Sensor Networks WSN)的产生和发展奠定了基础。

无线传感网是由部署在监测区域内大量廉价微型的具有有限数据处理能力和装备有低能耗无线信号收发器的传感器节点通过无线通信方式形成的一个多

跳自组织网络，其目的是利用网络节点协作地感知和采集网络覆盖区域内感兴趣的信息，并发送给观察者。它通过大量随机部署在监测区域的传感器节点来监测和感知周围的物理环境。

无线传感网具有布线成本低、监测精度高、系统容错性好、可远程监控以及便于诊断与维护等众多的优点，它的产生解决了传统传感器网络在应用中遇到的安装、维护等方面的种种困难。其在军事、工业、医疗、交通、环保等领域有着广阔的应用前景。如果说互联网改变了人与人之间的信息交流方式，那么，无线传感网的产生将改变人与自然界的交互方式。

三、基于移动锚节点的距离相关定位算法

基于测距的移动锚节点发送的信标信号中包含距离信息，然后未知节点通过接受到的距离信息通过特定的计算方法实现定位。

典型算法：MBAL 算法

MBAL(mobile beacon assisted localization scheme)定位方法是典型的将移动锚节点定位算法与静态锚节点定位算法相结合的一种方法，移动锚节点在移动的同时更新其坐标并周期的广播自身的位置信息。未知节点通过RSSI 测距方法获得与锚节点之间的距离，当接收到3 个以上不共线的虚拟锚节点信息包时，就可以使用三边测量法来计算自身的位置。未知节点定位完成以后，就转换成为其他未知节点提供坐标信息的静态锚节点。MBAL 算法假设锚节点始终能知道自身的位置，未知节点可以利用3 个及更多的来自移动锚节点或静态锚节点的数据包计算出自身的位置。MBAL 定位可分为以下3 个阶段：锚节点初始移动阶段：为了保证在传感器网络中存在交叉区域，将移动锚节点的初始位置设置在网络的中心附近。如图3.16 所示，交叉区域是一个边长为

R的等边三角形。锚节点运动结束后，节点移动的距离长度为2R，参考节点的数目是3 个。经过这个步骤，处于交叉区域的未知节点能够计算出自身位置，从而转化为广播自身位置数据包的静态锚节点，进行递增式定位。

锚节点初始运动路径（The initial path of a mobile beacon）

未知节点定位阶段：静态参考节点为其他未知节点提供包括自身位置的数据包，使更多的节点被定位，从而递归的产生更多的静态参考节点。三边测量法至少需要3 个锚节点的位置信息，但MBAL 使用距离检查技术（The range check technique）来计算接收到两个数据包的节点位置。如下图所示，一个未知节点接收到来自参考节点A 和B 的两个数据包，估计自身到A 和B 的距离，从而可以得到两个可能的位置1P 和2P 。图中灰色点是参考节点A 和B 的邻居节点，也是未知节点的两跳节点。这个未知节点只有两个邻居节点，不能成为两跳节点的邻居节点，而其中一个可能的位置2P 是在节点C 的范围内被定位。因此，1P 是未知节点唯一的位置。