基于测距技术的无线传感器网络定位算法及应用

定位是无线传感器网络研究中的核心问题之一,它在诸如等众多无线传感器网络应用中都占据着重要的地位。而基于测距技术的无线传感器网络定位算法以其准确性上的优势,收到了学者以及工程师们的广泛关注和高度重视。 本文在大型体育场馆这一场景下,根据场景中真实存在的定位需求,基于安全考虑,具体而深入的研究了以下两种急需解决的定位问题：对钢梁上强烈冲击的定位以及对场馆中巡逻人员或机器人的定位,并提出了相应的基于测距技术的定位算法。 本文构建了两种用于数据采集的硬件平台：1.用于采集周围环境的声音和振动信号的硬件平台。此实验平台由TI公司的MSP4305438a的无线传感器节点与Silicon Design公司的加速传感器组成,用于采集环境中的声音和振动信号,并对所采集到的数据进行时间标定；2.用于采集节点间距离测量值的硬件平台。此实验平台由Nanotron公司的NanoPAN5375RF无线节点组成,用于采集无线节点之间的往返飞行时间距离估计。 针对于对钢梁上强烈冲击的定位,基于真实信号的特征,本文提出了基于到达时间差的定位算法用于对振动源进行融合定位。本文首先针对事件产生时真实信号的特性提出了对于声音和振动信号基于广义互相关的到达时间差测距估计方法。接着对于应用此方法所得到的测距估计,应用稀疏信号重建的思路,提出了基于速度函数的到达时间差定位算法。最后,应用上述定位算法,本文根据单独声音和振动信号的定位结果,在考虑到钢梁上振动源的特点的同时,借助数据融合的思想得到了整体的融合定位策略。 针对于对场馆中巡逻人员和机器人的定位,基于应用往返时间测距的网络模型,本文提出了AMW-SMC(Adaptive MDS-dependent Weighting based Sequential Monte Carlo)算法用于快速且准确的定位一个或多个移动目标。AWM-SMC算法以调整后的序列蒙特卡罗框架为基础,应用自适应性调整和多维标度法对移动目标进行定位。之后通过仿真和借助距离测量值采集平台的实验,对算法的有效性进行了验证。