许昌无线位移传感器厂

无线传感器网络的节点定位机制

    关于无线传感器网络的定位问题分为两类，一类是无线传感器网络对自身传感器节点的定位，另一类是无线传感器网络对外部目标的定位。本文主要讨论前者。

    节点准确地进行自身定位是无线传感器网络应用的重要条件。由于节点工作区域或者是人类不适合进入的区域，或者是敌对区域，传感器节点有时甚至需要通过*行器抛撒于工作区域，因此节点的位置都是随机并且未知的。然而在许多应用中，节点所采集到的数据必须结合其在测量坐标系内的位置信息才有意义，否则，如果不知道数据所对应的地理位置，数据就失去意义。除此之外，无线传感器网络节点自身的定位还可以在外部目标的定位和追踪以及提高路由效率等方面发挥作用。因此，实现节点的自身定位对无线传感器网络有重要的意义。

    获得节点位置的一个直接想法是利用**定位系统(GPS)来实现。但是，在无线传感器网络中使用GPS来获得所有节点的位置受到价格、体积、功耗以及可扩展性等因素限制，存在着一些困难。因此目前主要的研究工作是利用传感器网络中少量已知位置的节点来获得其他未知位置节点的位置信息。已知位置的节点称作锚节点，它们可能是被预先放置好的，或者采用GPS或其他方法得知自己的位置。未知位置的节点称作未知节点，它们需要被定位。锚节点根据自身位置建立本地坐标系，未知节点根据锚节点计算出自己在本地坐标系里的相对位置。

    根据具体的定位机制，可以将现有的无线传感器网络自身定位方法分为两类：基于测距的(Range-based)方法和不基于测距的(Range-free)方法[6]。基于测距的定位机制需要测量未知节点与锚节点之间的距离或者角度信息，然后使用三边测量法、三角测量法或较大似然估计法计算未知节点的位置。而不基于测距的定位机制*距离或角度信息，或者不用直接测量这些信息，仅根据网络的连通性等信息实现节点的定位。

网络的自动配置和自动康复和维持系统能量有效性  

　　无线传感器网络被布置在无人值守的环境中时，更换能源几乎不可能，为了节约能源，发射功率要尽可能小，传输距离要短，节点间通信需要中间节点作为中继。在地震救灾或者是无人*行器中，网络的自动配置和自动康复功能显得异常重要，而大规模的多跳无线传感器网络系统的可测量性（scalability）也是一个关键问题。实现可测量性的一种方法是“分而治之（divide and conquer）”，或者说是分层控制（hierarchical），即用某种簇标准将网络节点分成簇组（clusters），在每个簇中选出一个作为簇头（leader），它在比较高的层次上代表本簇；同样的机制也应用到簇头中，使之形成一个层次，这个层次中，每个级别应用当地控制（local control）去实现某个全局目标。大多数无线网络中的分类思想认为网络与地理位置无关，分类的标准是簇里的节点数量和簇间的逻辑直径（相对于地理直径而言）。但是，当簇头（cluster leader）和簇内其它节点间的链路很长，相邻簇间地理位置交迭很大，且不同的簇间路由消息载荷（routing traffic load）不平衡时，一个非簇头（non-leader）节点和它的簇头节点之间通过它们之间仅有的长链路通信将要消耗更多的能量，并且相邻簇间的并行通信冲突频发，簇间能量消耗不平衡，由此带来的结果是网络的寿命和通信质量与有效性都大幅减小。因此，为了节约能量和改善通信质量和有效性，在设计簇算法时，簇的地理半径应该考虑。文献[10]提出，在传感器节点内用一种简单的细胞聚类结构去构成路由协议，这样可以维持一种可测量的能量有效的系统，其关键的问题是使这种细胞簇结构具有自动康复性。作者针对大规模多跳传感器网络的自动配置和自动康复提出了一种分布式算法，这种算法可以**网络节点在二维空间里自动配置成细胞簇结构，其细胞单元有紧凑的地理半径，细胞单元之间的交叠也很小。这种结构在各种扰动下是自动康复的，比如节点加入、离开、死亡、移动、被敌方捕获等。文献[11]给出了一种针对簇的分布式算法LEACH，它是通过全局上重复簇操作来处理扰动的，但这种算法既不能**系统中簇的定位也不能**簇的数量。文献[12]给出了另外一种簇算法，它仅考虑了簇的逻辑半径，而不考虑地理半径，当簇间存在比较大的交迭时，这种方法会降低无线传输的有效性。另外，它的康复不在本地处理，而是依赖于消息在整个系统中的多次循环。文献[13]中给  

出了一种基于访问的簇算法，这种算法注重簇的稳定性，不考虑簇的大小，要求每个节点都有**定位系统（GPS）的支持。