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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。

什么是无线传感器网络

无线传感器网络作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物,是一种全新的信息获取和处理技术。由于近来微型制造的技术、通讯技术及电池技术的改进,促使微小的传感器可具有感应、无线通讯及处理信息的能力。此类传感器不但能够感应及侦测环境的目标物及改变,并且可处理收集到的数据,并将处理过后的资料以无线传输的方式送到数据收集中心或基地台。这些微型传感器通常由传感部件、数据处理部件和通信部件组成,随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的方式构成网络。借助于节点中内置的形式多样的传感器测量所在周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多我们感兴趣的物质现象。在通信方式上,虽然可以采用有线、无线、红外和光等多种形式,但一般认为短距离的无线低功率通信技术较适合传感器网络使用,一般称作无线传感器网络。
无线传感器网络的应用
无线传感器网络节点的微处理能力和无线通信能力使无线传感器网络有广阔的应用前景,以下分为五大类加以描


述其应用及潜力:
a、军事应用
b、生物环境监测
c、健康应用
d、家庭应用
e、工业控制和监测
无线传感器网络体系结构


无线传感器网络体系结构由三个主要部分组成:传感节点,终端节点( Sink)和观察对象。传感节点散布在观察区域内采集与观察对象相关的数据,并将协同处理后的数据传送到Sink。Sink可以通过Internet或通信卫星实现传感器网络与任务管理节点通信。

大规模传感器网络中的节点移动性管理


这个问题实质上就是没有无线基础设施的无线传感器网络中的节点查询问题。较简单的资源查询方式是全局泛洪法，但是对于资源有限的无线传感器网络不适用，因此在设计工作中应该尽量避免使用全局泛洪法。扩展环搜索法（expanding ring search）用增加生存时间（Time-To-Live， TTL）的方式重复泛洪，这种方式和由此派生出来的方式也不适合无线传感器网络。在改善泛洪法的效率方面，文献[6]中提出的方案是通过减少查询每个节点时出现的多余消息去减少泛洪法固有的冗余，在没有出现明显的冗余情况下，这种方案对提高效率没有太多贡献。在ad hoc网络中，查询节点是通过基于簇（clusters）和界标（landmarks）的层次表来实现的，这种方式需要在节点之间设置复杂的协调机制，当节点移动时或者簇头（cluster-head）或界标失败时，层次表需要重新配置。而且，通常簇头会成为一个瓶颈，所以我们通常避免这种分层次的协调表，也避免使用簇头。


GLS[7]中提出的技术是基于一种所有节点都已知的网络网格图。节点使用位置服务器保存它们的位置，并用一种基于ID号的算法去更新它们的位置，当节点寻找*ID号的节点位置时，也用这种算法去服务器寻找目标节点的位置。对于知道网络的网格图和它们自己的位置并且知道目标节点的ID号的节点，这种方法是一个好方法。


文献[8]中介绍了一种针对大规模移动传感器网络的查询方法，这种方法借用了小世界（small worlds）的概念，利用节点的移动性去提高查询效率，并引入了关联（contacts）的概念。其工作原理是首先在相邻节点间建立关联，当它们移动时，再关联新的相邻节点，这样提高了查询的效率。与传统的路由查询方式不同，这种设计基本目标不是去优化路由或者响应延时，而是去减少通信的系统开销，这一点在能量受限的环境中非常重要，特别是对于传感器数量众多的网络中的一次性查询(通信的生存时间很短)。文中给出的协议是可升级的（scalable）、自动配置的，非常适应节点的移动性要求。仿真结果显示它比边缘泛洪法提高效率60-70％，比泛洪法提高效率80-90％，比扩展环搜索法则有更大的改善。


针对无线传感器网络中的分布式定位，文献[9]比较了三种定位算法：ad hoc、鲁棒定位、N跳多向法（N-hop multilateration）。具体选择哪种算法要取决于某些网络参数，比如差错分布和连通性等。

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