无线传感网中节点定位中的障碍物分析

　　引 言

　　节点的定位是无线传感网应用中的一个重要问题，位置信息的引入使得WSN的输出从单一的{数据}变为{数据，位置}形式，使得使用者可以更有效的获取特定位置和区域而不是特定传感器结点的数据，从而为许多新型应用如基于位置的路由、跟踪、建筑物形变测量等应用打开了途径。

　　无线传感网节点定位算法实现具备两类输入：已知锚点及其位置信息，结点之间的测量间距。

　　已知定位信息的节点被称为锚点。未知节点与锚点之间的距离，按照实现方式不同，节点定位算法分为分布式和集中式两类，前者的算法是通过分布式的各个节点实现的;后者的算法是通过一个集中式的节点来实现的。本文采用集中式算法。

　　无线传感网节点摆放完后就确定了锚点的信息，实现定位的另外一个输入是各个节点距离信息。目前采用的测距方法有：测量无线电信号强度(RSSI)，测量无线电信号覆盖关系(Radio Connectivity)，测量普通声波与无线电到达时间差(TDOA)，测量超声波信号与无线电到达时间差。

　　本文采用RSSI方法来进行节点之间的测距，实现简单，模型成熟，比TDOA等方法容易实现。

　　利用三角定位的原理，分析了定位与锚节点数量的关系，锚节点数量不足时，利用DV-hop算法计算多跳距离。锚点信息足够时则采用最小二乘法对数据进行处理以获得平均意义上的节点位置。

　　无线传感网中节点定位与实际节点定位信息存在一定误差，产生误差的原因有两个：无线电信号传播模型的不够准确，节点之间存在障碍物，节点摆放等环境因素影响。针对后者，本文提出了一个方法来预测节点之间是否存在障碍物，来改善节点定位精度。

　　最后用C语言进行仿真，验证了考虑障碍物影响后，节点定位精度相比于没有采用障碍物分析时提高了30%左右。

　　1 定位原理

　　采用无线信号删减模型进行测距，其数学表达式为(1)：

　　式中：precieve为接收无线信号的强度，psend为无线节点发出信号的强度。

　　在信号强度删减模型中，其指数a设定为2，忽略干扰，可得矩阵方程：

　　式中：X∈R2，是未知节点位置，ei∈R2是已知第i个锚点的位置，Zi是接收信号的强度，ai为常数。把式(2)展开可得：

　　给定第i个锚点信息，X是一个二次未知数，这对解方程有一定难度，把其线性化，第i个方程减掉第1个方程可得：

　　给定k个锚点，可得k-1个线性方程。

　　通过上面的k-1个方程组可知，当X有3个变量时，如X表示三维坐标，k=4即k-1=3，可以得到唯一解;k<3时有多解;k>3时无解。当X有2个变量，X代表二维坐标，k=3有唯一解。

　　在无线传感网节点定位中，以二维定位为例，若未知节点知道3个锚点距离，可唯一定出该节点位置;若仅知道2个或更少锚点信息，可利用算法一定程度上定出位置范围;若锚点距离信息多于3个，可用优化算法来优化定位精度。

　　本文以二维信息为例说明无线传感网节点定位问题。

　　2 节点定位系统架构与障碍物分析

　　无线传感网节点定位系统分为分布式和集中式两种：

　　分布式算法将计算工作分布到各个节点中，节点的位置估计在本地完成。在非多跳方式中，算法使用的距离参数在节点一跳范围内取得;在多跳方式中，这个参数由节点间协作、多跳取得。

　　在集中式中，中心计算机负责计算每个节点位置，每个节点把自己的信息都统一发到某一中心节点，最后由这个中心节点传到一计算机集中处理数据并给这些未知节点定位。见图1。

　　集中式方法实现容易，考虑全局信息后能优化节点定位。本文采用集中式定位算法。

　　2.1 集中式定位算法实现

　　采用集中式算法后，多跳范围的节点与节点距离采用DV-hop算法，即平均每跳距离