【摘 要】
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近年来,无线传感器网络(简称WSN,Wireless Sensor Networks)的发展日益成熟,被广泛应用于智能家居、医疗监护、安全生产、环境监控、军事侦察等诸多领域。节点定位算法是WSN
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近年来,无线传感器网络(简称WSN,Wireless Sensor Networks)的发展日益成熟,被广泛应用于智能家居、医疗监护、安全生产、环境监控、军事侦察等诸多领域。节点定位算法是WSN应用中不可或缺的基础技术,失去节点位置信息的支持,WSN感知的数据也就失去了存在的价值。目前大部分WSN节点定位算法的研究仅限于二维空间中,然而实际上传感器节点已经越来越多地应用在三维空间中,因而本文重点针对WSN如何在三维空间中实现高精度、高能效地传感器节点定位展开了深入的研究。首先,WSN中锚节点分布密度的大小直接决定着节点定位技术定位精度的高低,而且,网格成本的高低在很大程度上取决于锚节点的多少。另外,目前大部分WSN节点定位算法的研究仅限于二维空间中,在实际三维场景应用时存在定位精度低、稳定性差等缺点,同时对三维场景下的定位算法研究还不够深入。本文在三维空间节点定位研究中引入了移动锚节点辅助定位技术,并提出了改进算法:三维监测空间中,基于接收信号强度指示(简称RSSI,Received Signal Strength Indicator)测距的同时,采用移动锚节点辅助传感器节点定位,并且为移动锚节点改进运动轨迹,不仅解决了在三维空间中未知节点定位的问题,而且实现了固定锚节点分布密度较低时的定位。其次,由于RSSI测距技术对设备硬件要求低、定位准确度高,因此在三维空间采用RSSI测距技术实现节点定位,但是该方法需要节点采集附近锚节点发射信号的强度值,该数据容易受到环境等多种因素的影响,造成测距结果存在着一定误差,本文将在三维场景节点定位时运用RSSI改进算法对接收的RSSI值进行修正,并将该值采用加权质心算法、再通过扩展卡尔曼滤波进行处理,实现对RSSI值的优选,降低了三维空间节点测距误差,从而提高了三维空间中节点定位精度。最后,在Matlab中搭建一个仿真平台,仿真结果表明,在三维监测空间中,与传统算法相比,本文改进定位算法在三维空间节点定位精度、网络覆盖率和算法执行时间方面具有较大的提升。
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