【摘 要】
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无线传感器网络是由大量微型、低成本、低功率,具有感应、通信和处理信息能力的传感器节点组成的,其目的是感知网络覆盖区域内监测对象的信息并将信息通过多跳的方式发送给观
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无线传感器网络是由大量微型、低成本、低功率,具有感应、通信和处理信息能力的传感器节点组成的,其目的是感知网络覆盖区域内监测对象的信息并将信息通过多跳的方式发送给观察者。无线传感器网络的应用十分广泛,包括环境监测预报系统、医疗保健、家庭使用和军事监控等。监测目标的信息只有在其位置已知时才是有用的,由此产生了定位算法。节点定位的准确度是无线传感器网络应用的有效性的前提和主要因素,因此,如何确定传感器节点的位置成为了热点问题。针对无线传感器网络拓扑结构动态变化的特性,本文提出一种新的分布式节点定位算法：基于半定规划(Semidefinite Programming, SDP)和多维标度(Multidimensional Scaling, MDS)的分布式节点定位算法(DLSM)。该算法的主要思想是将整个无线传感器网络划分成若干个局部定位区域,在每个局部定位区域使用MDS定位算法或SDP定位算法构建局部相对定位图,然后将全部的局部相对定位图进行合并,构成全局相对定位图,最后利用锚节点的地理位置信息得到节点的估计位置。仿真实验结果表明,DLSM算法具有较高的定位精度,减少了通信量,只需少量锚节点,尤其适用于传感器节点分布不均匀的网络。针对传感器节点能量有限的特性,本文将刚性图理论应用到节点定位技术,将其与集中式的半定规划算法结合,提出了一种新的集中式定位算法：基于刚性图的半定规划定位算法(SDP-R)。本文在两种不同的场景中对算法进行仿真实验,结果表明SDP-R算法能够减少定位过程中的通信量,定位精度较高,能够适用于存在障碍物或者空洞的传感器网络。
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