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无线传感器网络作为一门正在崛起的技术,并且正在日益受到人们的关注。近几年来,它正在不断改变着人类的生活,并被列为21世纪改变世界的10大技术之一。这也得益于它具有良好的应用前景,例如智能家居、道路交通监测、森林预防火灾等。它的工作方式很简单:在一个监控区域内随机地部署很多传感器节点(普通节点和汇聚节点),这些节点协同完成任务。在传感器网络应用中,节点的位置信息是极其重要的,监测活动需要根据节点的位置信息来判断事件发生的位置,因此,节点携带没有位置坐标的信息是没有意义的。最近,一种新型的定位算法-基于无控事件定位算法,在原来的事件驱动定位模型基础上,很大程度上解放了事件发射设备,大量的随机事件以及高密度的节点可以使得算法精确度较高,定位效率也有所提高。但是这种算法的实际应用还是存在一定的局限性,因为要求每次的事件扫描必须覆盖到所有节点,这会对事件发射器有一定的约束,为了能够做到彻底解放事件发射器,本文在以无控直线事件为驱动的定位算法(DLSE,Sensor Node Driven Localization With Straight-line Events)的基础上,接下来的内容本文提出了基于局部直线事件驱动定位的一种改进策略(LCSLE,Sensor node Driven Localization with Constrained Straight-line Events),这种策略可以做到完全解放事件发射装备。本文在LCSLE算法中首先提出节点序列差异度的概念,通过不断优化节点序列,建立最优的有效序列集。该策略有效降低了DLSE的计算复杂度,提高了定位效率。此外,在局部空间下的节点定位,原有算法已不能满足定位精确度的需求,于是本文在基于无控环形事件扫描定位策略(LWPE,Sensor Node Localization With Wave Propagation Events)的基础上,在第四章提出了局部空间内事件驱动定位算法(AELA,an asymmetric event-driven localization algorithm),以曲率作为核心思想,在局部空间内安置两个事件发射器和两个锚节点即可完成定位,分三种情况讨论了各自的定位方法,定位精度较高,实验结果也表明AELA算法十分稳定。