参考信息非理想情况下的传感器网络容错定位方法研究

由于无线传感器网络待定位节点到信标节点的测量距离存在误差，信标节点的参考坐标也会存在偏差，实际中传感网节点的自定位会有错误。为此，探索一种可容忍多源误差、提高定位精度的层级式决策求精定位新方法。基本思路是通过数据级噪声过滤、特征级非理想参考信息特征规律提取和决策级待定位节点坐标求解，实现节点的可容错自定位。数据级通过引入参考信息可信评估机制，判断信标节点的信任级别与不确定度，动态过滤信标野值噪声；特征级通过分析信标节点位置和测量距离误差的特征规律，提取信标节点参考坐标的可行最优值与位置不准确度，并提取节点间的距离估计偏差，实现误差特征的自适应获取；决策级利用重要性采样技术提取节点坐标的加权样本信息，并利用贝叶斯理论耦合先验特征和样本信息，得出待定位节点的估计坐标。该方法具有实用性强、定位精度和可靠性高等优点，是对无线传感器网络节点自定位理论的重要丰富，对基于位置的传感网应用具有重要意义。

无线传感器网络是信息感知、采集及应用领域的一场革命，它在国家安全和国民经济等诸多方面都有广阔的应用前景。定位技术作为无线传感器网络的关键支撑技术之一，对其基于位置的应用和网络协议的研究都有重要的意义。为了实现参考信息非理想条件下传感器节点准确、可靠的定位，课题以容错定位为主要思想，通过对信标可信度评估、多跳距离修正、坐标优化计算、精度评估体系以及定位方法实用化等方面的研究，建立了一套系统的无线传感器网络容错定位体系。针对复杂或恶劣环境中非可信信标节点对传感网定位的影响，提出一种基于可信评估的鲁棒定位方法；针对三维空间中多跳距离估计误差过大的问题，将神经网络技术应用到传感网多跳定位中，提出一种基于BP神经网络的多跳距离自适应修正方案；为了提高传感器节点坐标估计的精度，提出一种结合距离估计偏差的坐标优化计算方法；为了解决信标位置存在误差条件下的三维无线传感器网络节点定位问题，提出一种基于正交回归的多跳定位方法；针对多跳定位技术在实际应用中普遍存在网络拓扑自适应能力差、定位精度低、计算复杂度高等问题，提出一种轻量级的基于网格（二维）/网块（三维）扫描的多跳定位算法。研究解决了无线传感器网络定位技术从设计走向应用所面临的一些关键性问题，其研究成果对提高传感网规模化应用的“鲁棒性”、“可靠性”和“实用性”具有一定的指导意义和实用价值。