本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位及路由策略的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSN)作為一種新的信息感知平臺,實時采集、傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)被監(jiān)測目標(biāo)的多種信息,實現(xiàn)了人與物質(zhì)世界的交互,加強了人類感知現(xiàn)實的能力。近年來,WSN被廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、環(huán)境、交通和智能家居等各大領(lǐng)域。因無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣、節(jié)點隨機部署,掌握節(jié)點位置信息成為其各種應(yīng)用的前提。在已知節(jié)點部署環(huán)境及固有硬件設(shè)備條件下,設(shè)計簡單、精確和抗干擾能力強的定位算法成為研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位技術(shù)的核心。同時,作為一種自組織網(wǎng)絡(luò),無線傳感器網(wǎng)絡(luò)會因大量靠電池供電的節(jié)點因能量耗盡且無法更換而消亡出現(xiàn)大面積癱瘓。如何設(shè)計出高效、節(jié)能和可靠的路由策略成為延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命、保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)有效傳輸和提高網(wǎng)絡(luò)整體性能的關(guān)鍵。本文在深入分析權(quán)重質(zhì)心定位(Weighted Center Localization, WCL)和APIT (Approximate Point in Triangle test)等經(jīng)典節(jié)點定位算法基礎(chǔ)上,對上述算法實施改進,以提高節(jié)點定位精度。同時,建立觀測噪聲和狀態(tài)噪聲均在線估計的無跡卡爾曼濾波器以實現(xiàn)對實際場景中移動節(jié)點跟蹤�；讷@取的節(jié)點位置信息,實現(xiàn)傳感器節(jié)點非均勻分簇,并基于移動節(jié)點位置預(yù)測實現(xiàn)簇的動態(tài)重組與維護,以達到延長網(wǎng)絡(luò)整體壽命的目的。仿真分析和實際應(yīng)用表明,本文研究內(nèi)容具有一定的理論意義和應(yīng)用價值,主要研究內(nèi)容如下：1.基于高斯混合模型的測距及動態(tài)權(quán)重定位構(gòu)建了接收信號強度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)與接收節(jié)點與發(fā)送節(jié)點間距離關(guān)系的高斯混合模型,并基于該模型構(gòu)建了加權(quán)質(zhì)心定位的動態(tài)權(quán)重因子。傳統(tǒng)WCL定位精度依賴于RSSI測距精度和權(quán)重因子值,且因權(quán)重因子為固定值,無法同時降低定位平均誤差和最大誤差�；诮邮展�(jié)點距發(fā)送節(jié)點一定距離測得RSSI的統(tǒng)計特性,構(gòu)建節(jié)點間距離與RSSI的高斯混合統(tǒng)計模型,提高RSSI測距精度。在深入分析統(tǒng)計模型特性的基礎(chǔ)上,給出動態(tài)權(quán)重因子構(gòu)建公式。仿真實驗表明,該方法提高了節(jié)點定位精度,并同時降低了定位平均誤差和最大誤差。2.模糊IAPIT節(jié)點定位提出了模糊IAPIT (Improved APIT)節(jié)點定位算法。在深入分析傳統(tǒng)APIT理論不足的基礎(chǔ)上,分別給出APIT測試場景中遠離和靠近情形的改進方法。同時,引入模糊系統(tǒng),提高算法的環(huán)境抗干擾能力。仿真實驗從多個角度對比分析了IAPIT較APIT有更好的定位表現(xiàn),同時,顯示了模糊IAPIT具有良好的環(huán)境抗干擾能力。3.基于小波變換的自適應(yīng)無跡卡爾曼移動節(jié)點跟蹤構(gòu)建了基于小波變換的自適應(yīng)無跡卡爾曼節(jié)點跟蹤非線性濾波器。提出采用無跡卡爾曼濾波器解決RSSI與節(jié)點位置坐標(biāo)間非線性關(guān)系,并采用小波變換實時在線估計未知時變的觀測噪聲統(tǒng)計特性。在準(zhǔn)確獲取觀測噪聲統(tǒng)計特性條件下,采用次優(yōu)Sage-Husa估計器對狀態(tài)噪聲在線估計,并引入衰減因子抑制次優(yōu)自適應(yīng)濾波器發(fā)散。仿真實驗表明,算法可有效實施對移動節(jié)點的實時跟蹤。4.提出了一種分層多跳非均勻動態(tài)分簇路由策略基于定位算法獲取的節(jié)點位置信息,給出一種基于K均值聚類分簇路由協(xié)議�；诖貐^(qū)域中心與Sink節(jié)點“距離”遠近劃分層次,提出第一層節(jié)點集中式、外層節(jié)點獨立分布式簇首選舉機制。同時,基于節(jié)點跟蹤算法給出移動場景中簇的動態(tài)重組與維護。仿真實驗表明,本文提出的路由協(xié)議有效延長了網(wǎng)絡(luò)的整體壽命,分層多跳方式適用于節(jié)點因部署條件限制無法與Sink節(jié)點直接通信的應(yīng)用場景。5.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的礦井人員定位實現(xiàn)根據(jù)礦井安全生產(chǎn)實際應(yīng)用需求及井下巷道地形特征,設(shè)計了井下無線覆蓋、井上井下有線網(wǎng)主干傳輸、有線無線無縫對接的礦井智能監(jiān)測平臺。平臺無線傳感器節(jié)點核心硬件均為ZigBee CC2430,平臺軟件實現(xiàn)對礦井生產(chǎn)過程中井下環(huán)境參數(shù)、井下工作人員動態(tài)全面監(jiān)測,并基于地理信息系統(tǒng)(Geography Information System, GIS)實時呈現(xiàn)無線傳感器節(jié)點位置信息。實際應(yīng)用表明,本文提出的節(jié)點定位算法和人員跟蹤算法實現(xiàn)了對井下傳感器節(jié)點的準(zhǔn)確定位,且具有適應(yīng)井下復(fù)雜、多變環(huán)境的能力。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點定位 移動節(jié)點跟蹤 路由策略 分簇 動態(tài)重組
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第1章 緒論14-33
• 1.1 課題背景14-19
• 1.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述14-17
• 1.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)17-19
• 1.2 節(jié)點定位技術(shù)19-25
• 1.2.1 節(jié)點定位算法研究現(xiàn)狀20-24
• 1.2.2 節(jié)點定位難點24-25
• 1.3 路由策略25-30
• 1.3.1 路由策略研究現(xiàn)狀25-29
• 1.3.2 路由設(shè)計特性29-30
• 1.4 課題來源及研究內(nèi)容30-33
• 1.4.1 課題來源30
• 1.4.2 論文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點30-31
• 1.4.3 論文結(jié)構(gòu)31-33
• 第2章 基于高斯混合模型的測距及動態(tài)權(quán)重定位33-44
• 2.1 引言33
• 2.2 WCL分析33-35
• 2.3 基于RSSI高斯混合模型測距35-38
• 2.3.1 RSSI高斯混合模型35-36
• 2.3.2 基于EM的模型參數(shù)優(yōu)化36-37
• 2.3.3 基于RSSI高斯混合模型測距37-38
• 2.4 基于RSSI高斯混合模型構(gòu)建動態(tài)權(quán)重因子定位38-39
• 2.5 仿真實驗39-43
• 2.5.1 測距誤差分析39-41
• 2.5.2 定位誤差分析41-43
• 2.6 小結(jié)43-44
• 第3章 模糊IAPIT節(jié)點定位44-64
• 3.1 引言44-45
• 3.2 APIT改進45-48
• 3.2.1 APIT分析45-46
• 3.2.2 IAPIT46-48
• 3.3 APIT和IAPIT受環(huán)境干擾分析48-50
• 3.4 基于FIAPT定位50-55
• 3.4.1 FIAPIT結(jié)構(gòu)50-51
• 3.4.2 幀交換51
• 3.4.3 模糊系統(tǒng)設(shè)計51-55
• 3.4.4 去模糊化定位55
• 3.5 仿真實驗55-62
• 3.5.1 無線信號傳輸模型56-57
• 3.5.2 未知節(jié)點通信范圍內(nèi)信標(biāo)節(jié)點數(shù)對定位誤差的影響57-59
• 3.5.3 節(jié)點密度對定位誤差的影響59-60
• 3.5.4 DOI對定位誤差的影響60
• 3.5.5 模糊系統(tǒng)參數(shù)P,α和β對定位誤差的影響60-62
• 3.6 小結(jié)62-64
• 第4章 基于小波變換的自適應(yīng)無跡卡爾曼移動節(jié)點跟蹤64-74
• 4.1 引言64-65
• 4.2 有色噪聲白化的時滯UKF模型65-66
• 4.3 噪聲統(tǒng)計特性在線估計66-68
• 4.3.1 基于小波變換的測量噪聲在線估計66-67
• 4.3.2 狀態(tài)噪聲在線更新67
• 4.3.3 基于次優(yōu)Sage-Husa估計的濾波器發(fā)散判斷與抑制67-68
• 4.4 基于自適應(yīng)UKF的移動節(jié)點跟蹤68-70
• 4.5 仿真實驗70-73
• 4.5.1 信號觀測長度L對定位誤差的影響71
• 4.5.2 N_(△T)對定位誤差的影響71-72
• 4.5.3 三種濾波器對比分析72-73
• 4.6 小結(jié)73-74
• 第5章 一種分層多跳非均勻動態(tài)分簇路由策略74-85
• 5.1 引言74
• 5.2 分層多跳非均勻分簇路由協(xié)議74-81
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型75
• 5.2.2 基于K均值聚類的簇區(qū)域形成75-77
• 5.2.3 簇首選舉77-79
• 5.2.4 簇的重組與維護79-81
• 5.3 仿真實驗81-84
• 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)的存活節(jié)點數(shù)81-83
• 5.3.2 生命周期內(nèi)能量消耗83
• 5.3.3 網(wǎng)絡(luò)的負載均衡程度83-84
• 5.4 小結(jié)84-85
• 第6章 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的礦井安全智能監(jiān)測平臺85-100
• 6.1 概述85-86
• 6.2 智能監(jiān)測平臺架構(gòu)86-93
• 6.2.1 平臺描述86-87
• 6.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要節(jié)點硬件87-88
• 6.2.3 智能監(jiān)測平臺軟件架構(gòu)88-93
• 6.3 節(jié)點定位93-98
• 6.3.1 系統(tǒng)定位功能概述93-94
• 6.3.2 基于高斯混合模型的節(jié)點定位94-97
• 6.3.3 基于WT-AUKF節(jié)點跟蹤97
• 6.3.4 GIS輔助定位97-98
• 6.4 小結(jié)98-100
• 第7章 總結(jié)與展望100-103
• 7.1 研究工作總結(jié)100-101
• 7.2 研究工作展望101-103
• 參考文獻103-116
• 致謝116-117
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果117

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