非视距环境下无线传感器网络移动定位方法研究

Wireless sensor network is suitable for the localization applications in complex environment since it owns the characteristics of large-scale deployment, self-organization and self- maintenance. Wireless sensor network based localization technology has the important application value in industrial and civil fields. It gradually becomes research hotspot. This field has theoretical and more interference factor, so it has many challenging scientific problems to be solved. This project firstly investigates the TOA and RSS measurement model in complex environment. It could establish realistic measurement model for theoretical analysis. Based on the measurement model, this project investigates the lightweight cooperative localization for large scale deployment network. The cost function based node sleep/wake method is firstly proposed. Two types of lightweight cooperative localization methods are investigated to balance the energy consumption and localization accuracy. Finally, the mobile localization in mixed line of sight and non-line of sight (NLOS) environment is investigated. The NLOS identification and NLOS error mitigation methods are the key research contents. It is benefit to forming new mobile localization methods. This project will help to promote the research and development of location-based service. The research results can be applied in the area of indoor navigation, subway location service and smart spaces. It has potentially broad application and brings the significant economic and social benefits.

无线传感器网络具有大规模部署、自组织、自维护等特点，非常适合复杂环境下的定位应用，基于无线传感器网络的定位技术在工业和民用领域都有着重要的应用价值，并逐渐成为研究热点。该领域具有理论性强和干扰因素多等特点，因此具有诸多极具挑战性的科学问题亟待解决。本项目首先研究复杂环境下基于TOA和RSS的测量模型，建立更加符合实际的测量模型，为理论分析提供坚实的模型基础。在测量模型的基础上，研究面向大规模部署的轻量级协作移动节点定位，首先采用代价函数估计的节点休眠/唤醒方法，然后研究两类轻量级协作定位方法，以解决能耗与定位精度的平衡问题。最后研究视距/非视距混合环境下的定位，重点针对非视距鉴别和非视距误差削弱两个方向展开研究，形成具有普适性的移动节点定位方法。本项目有利于推进位置服务的研究与发展，研究成果可应用于室内导航、地铁位置服务和智能空间等领域，具有广阔的应用前景，并能带来显著的经济和社会效益。

由于全球定位系统在室内环境中无法满足需要，无线传感器网络技术则成为处理这一问题的有效方法，其中基于室内定位的无线传感器网络技术是解决室内定位问题的有效方法之一。由于非视距效应会严重降低定位精度，室内定位的主要挑战就是非视距误差的处理，本项目针对非视距环境下无线传感器网络移动定位方法展开研究工作。本项目针对复杂环境下传感器节点的测量模型、轻量级协作移动定位理论与方法和视距/非视距混合环境下移动定位理论与方法等科学问题开展了专项科研攻关，提出了一系列解决该问题的理论及方法，并搭建了验证性试验平台。针对多径效应、远近效应、障碍物阻挡等因素使得非视距误差变得非常复杂的问题，提出了一种改进的联合概率数据关联算法；针对非视距误差扰动较大的问题，提出了一种基于到达时间的修正广义概率数据关联算法；针对信号传播状态难以检测的问题，提出了一种基于残差分析的非视距定位方法；针对移动定位容易产生较大误差的问题，提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波和跟踪质量的融合定位算法。设计了一种基于红外人体传感器阵列的室内人员定位系统，该系统能够实现1米左右的定位精度；设计了一种自主行进机器人系统，能够为移动定位提供平台支撑。本项目有利于推进位置服务的研究与发展，研究成果可应用于室内导航、地铁位置服务和智能空间等领域，具有广阔的应用前景，并能带来显著的经济和社会效益。