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![無線傳感器網(wǎng)絡中位置感知的若干關(guān)鍵問題研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/86d9be46-9ac6-408d-9735-caf7fc89d8fe/86d9be46-9ac6-408d-9735-caf7fc89d8fe1.gif)
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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡集中了微機電系統(tǒng)、感知技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)、信息處理技術(shù)和無線通信技術(shù),孕育出一種全新的信息獲取和處理模式。位置信息對于無線傳感器網(wǎng)絡至關(guān)重要,只有知道了位置信息,傳感器網(wǎng)絡感知到的各種上下文信息才變得更有價值。本文針對無線傳感器網(wǎng)絡的位置感知這一研究熱點展開論述,具體內(nèi)容如下:在分析總結(jié)了現(xiàn)有的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點自身定位算法的基礎上,提出了一種高精度節(jié)點自定位算法CoTOA。在集中式應用環(huán)境中,基于時間到達測距技術(shù),運用
2、約束最優(yōu)化方法,通過乘子法進行迭代計算,巧妙地將定位誤差逐漸降到最小,最終求得未知位置的節(jié)點的最優(yōu)坐標。定位的計算過程由網(wǎng)關(guān)sink節(jié)點來執(zhí)行,傳感器節(jié)點不必承擔大量計算。此定位方法的架構(gòu)設計大大節(jié)約了無線傳感器網(wǎng)絡普通感知節(jié)點的計算開銷。文中采用軟件仿真的方法對定位性能進行了分析,仿真結(jié)果顯示此定位算法可以獲得高精度的定位結(jié)果,并且此算法的能量消耗很少,符合無線傳感器網(wǎng)絡的設計要求。目前的路由研究熱點主要集中在保證信息傳送成功的情況下
3、盡可能節(jié)約無線傳感器網(wǎng)絡的能量上面。本文從這一關(guān)鍵點入手,提出了一種應用于集中式應用環(huán)境下基于位置的能量有效路由算法SEGR。該算法假設傳感器節(jié)點位置已知,采用集中式無線傳感器網(wǎng)絡架構(gòu),整個網(wǎng)絡的路由由網(wǎng)關(guān)sink節(jié)點來計算、更新并分發(fā)。網(wǎng)關(guān)sink根據(jù)節(jié)點的位置信息及剩余能量信息,利用Dijkstra算法計算出最佳路徑,然后將每個節(jié)點的最佳下一跳信息發(fā)給相應節(jié)點,開始新一輪的數(shù)據(jù)傳送。該架構(gòu)將路由計算及發(fā)布的能量消耗盡可能地轉(zhuǎn)移到網(wǎng)關(guān)
4、節(jié)點sink上,很大程度上減輕了普通傳感器節(jié)點的計算負擔和通信負擔。從而達到節(jié)約傳感器節(jié)點的能量、延長整個網(wǎng)絡生命周期的目的。就本文所重點關(guān)注的傳感器節(jié)點自身定位和路由協(xié)議來說,目前這兩個領域結(jié)合的成果非常少,單一技術(shù)的研究目的是為實現(xiàn)一個完整系統(tǒng)打基礎的。本文將無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點自定位和無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議兩項技術(shù)結(jié)合在一起,提出一個協(xié)同設計的模式,在設計初期就讓兩個技術(shù)采用一樣的模式、一樣的參數(shù)、一樣的規(guī)則等,尤其是在節(jié)點自定位和
5、計算基于位置的路由階段去掉了中間的冗余環(huán)節(jié),為無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)約了不必要的能量消耗。隨后對協(xié)同設計的效果進行了軟件仿真分析。仿真結(jié)果證明,協(xié)同設計最終達到了節(jié)約能量、減少整合兩個系統(tǒng)的工作量、提高效率、進一步延長網(wǎng)絡生命周期的目的,協(xié)同設計的性能也完全可以滿足基本應用的需求,為建立位置感知應用系統(tǒng)打下良好基礎。在當今越來越普及的社交活動中,大們經(jīng)常要出席會議、參觀展覽等。往往很多地方是第一次去,如果當?shù)氐姆杖藛T服務不周到的話,用戶需要
6、花費大量精力才能找到準確地點。如果系統(tǒng)能準確預測出用戶的下一時刻位置,那么根據(jù)當時的上下文環(huán)境就可以為用戶主動提供導向等服務。本文利用無線傳感器網(wǎng)絡位置感知技術(shù),提出一種在室內(nèi)環(huán)境下的位置預測算法。該算法將大樓內(nèi)的房間及走廊等建筑拓撲映射成室內(nèi)地圖,在此基礎上,利用機器學習、分類等知識,將用戶的歷史上下文信息和當前上下文信息作為回歸模型中的維進行求解,最后根據(jù)判別函數(shù)的結(jié)果預測用戶下一時刻的位置。之后文章舉例說明了該預測算法的應用,并對
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