多尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用槡.PDFVIP

第３１卷　第４期 四 川 兵 工 学 报 ２０１０年４月  【信息与计算机】 多尺度分析技术在无线传感器网络  节点定位中的应用 杨　毅，罗德超 （重庆大学 自动化学院，重庆　４０００３０） 摘要：介绍了多尺度分析技术的原理和类型，结合几种典型的定位算法对基于多尺度分析的无线传感器网络定 位问题进行了综述。通过对几种典型算法的分析和比较，讨论了多尺度分析定位方法的关键技术。最后结合最 新的研究进展探讨了无线传感器网络节点定位的发展趋势。 关键词：无线传感器网络；节点定位；多尺度分析 中图分类号：ＴＰ２１２．９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６－０７０７（２０１０）０４－００９３－０４ 　　节点定位问题是无线传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔ 节点定位方法进行了总结、分类和比较，指出一些亟待解 ｗｏｒｋｓ，ＷＳＮ）应用中需要解决的一个基本问题［１－２］。受成 决的关键性问题，并探讨了未来的研究方向。 本及能量限制，为所有节点安装全球定位系统（ｇｌｏｂａｌｐｏｓｉ ｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ＧＰＳ）接收器或精确测距设备并不现实，而且 １　多尺度分析技术 ［３］ 室内和地下等场合 ＧＰＳ信号受阻，无法实现有效定位 。 因此，研究适用的ＷＳＮ的节点定位技术十分必要。 ＭＤＳ是一种数据分析技术，常用于探索性数据分析或 ＷＳＮ节点自定位的算法根据是否采用测距分为基于 信息可视化，最初用在心理测验学的数据分析，而现在多 测距（ｒａｎｇｅｂａｓｅｄ）的算法和无须测距（ｒａｎｇｅｆｒｅｅ）的算法。 尺度分析作为一种通用的数据分析技术广泛应用于多个 Ｒａｎｇｅｂａｓｅｄ定位通过测量节点间点到点的距离或角度信 领域［９－１０，１４－１５］。ＭＤＳ技术利用各实体之间的相异（似）性 息，使用三边测量（ｔｒｉｌａｔｅｒａｔｉｏｎ）、三角测量（ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）或 来构造多维空间上点的相对坐标图，多维空间上的点与各 最大似然估计（ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）定位法计算 个实体相对应，２个实体越相似，空间上与之对应的点之间 节点位置，其常用的测距方法有信号接收强度指示 ＲＳＳＩ、 的距离就越近。假设实体 ｉ和ｊ之间的相异性用ｐ表示， ｉｊ 时间到达ＴＯＡ、到达时间差ＴＤＯＡ和到达角ＡＯＡ；Ｒａｎｇｅ 由各实体间的相异性ｐ构成相异性矩阵Ｐ。构造多维空间 ｉｊ Ｆｒｅｅ定位则无须距离和角度信息，仅根据网络连通性等信 上点的坐标矩阵Ｘ ，其中ｎ为坐标点的个数，ｗ为坐标 ｎ×ｗ 息即可实现，典型的ｒａｎｇｅｆｒｅｅ定位算法有ＤＶＨｏｐ、凸规划 点的维数，Ｘ的每一行对应一个坐标点 ｉ的ｗ维坐标。多 和ＭＤＳＭＡＰ等。根据节点计算的方式，还可分为集中式 维空间上坐标点ｉ与ｊ的距离用ｄ（Ｘ）表示。ＭＤＳ技术利 ｉｊ 算法和分布式算法。另外根据是否提供标准的坐标位置， 用各实体间的相异（似）性来构造多维空间