WSN中免测距距离估计算法的实现与比较

作者：时间：2012-08-14来源：网络收藏

摘要在无线传感器网络中，节点定位技术是保证其他应用有效的基本功能，而定位过程可分为距离估计和位置计算两个阶段。文中就距离估计阶段介绍了Sum-Dist、DV-Hop以及Euclidean算法，并在Matlab中仿真实现，最后分析比较其结果表明，各算法在响应的环境中具有良好的表现，和一定的提升空间。
关键词无线传感器网络；距离估计；Sum-Dist；DV-Hop；Euclidean

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)的出现对于许多应用领域都具有重要意义，因此，其吸引了越来越多的研究者。近年来，微电子、无线通信和计算等技术的进步推动了传感器的快速发展，使得已经在体积和短距离通信方面有优势的传感器又向低成本、低功耗和多功能方面发展并逐渐成熟，并引起国际学术界和工业界的重视，被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一。
无线传感器节点在部署时往往是不可控制的，如在大型无线传感器网络中，节点通常被撒播在广泛的区域之中，而其中大部分节点的位置不能事先确定。然而，无线传感器网络中，节点的位置信息对传感器网络的监测活动尤为重要，没有位置信息的监测消息是毫无意义的。对于一些突发事件，事件监测到之后所关心的一个重要问题就是事件发生的位置信息。如需要告知火灾的发生地点、战场上车辆运动的区域、天然气管道泄漏的具体地点等；又如在环境监测应用中，需要获取采集信息所对应的物理位置。
因此，节点的定位问题已成为无线传感器网络的一个重要研究方向。传感器节点的自身定位是一种通过估计距邻居节点的距离或邻居数目，并利用节点间的信息交换来确定各节点自身位置的机制。无线传感器网络中，根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，把定位机制分为：基于测距的(Range-based)定位和距离无关的(Range-free)定位方法。
由于无线传感网络不同于传统网络，其能源有限，节点的通信能力、计算能力相对较弱，而节点数量较多，导致其定位算法必须考虑能源有效性、生命周期、通信延迟、感知精度、可扩展性、鲁棒性等指标。而Range-free算法则仅利用节点间距离的关联关系来计算目标节点位置。定位精度较Range-based算法稍差，但由于其降低了对节点硬件的要求，相对更适于无线传感器网络中的定位。典型算法有：DV-Hop、
Sum-Dist、Euclidean等。这些定位算法都需要经过如图1所示的定位过程：

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/160117.htm

1 免测距距离估计算法
1．1 Sum-Dist算法
Sum-Dist算法是距离估计算法中较简单的方法，其主要思想是将网络泛洪过程中的每跳距离相加，以此作为两个节点间的距离。从锚节点开始，该锚节点会广播一条包含自身标志、位置信息、并将路径长度置为0的消息。每个接收该消息的节点都会将测量距离加到路径长度上，并在泛洪限制许可的情况下，将该消息再次在网络中广播。如果关于同一个锚节点的消息两次或多次广播至未知节点，即仅在当前路径长度小于以前路径长度时，才允许继续广播。这样，最终结果就是每个节点都储存了每个锚节点的位置以及到达该锚节点跳数最少的距离。