复杂地形下大规模移动传感器网络定位技术研究

Localization is one of the most significant technologies for wireless sensor networks (WSNs). The ability to locate sensor nodes is indispensable in applications such as coverage control and routing. The sensor networks are often deployed nonuniformly in practice because of the monitored regional terrain or depletion of the sensors, which will form the ‘holes’. This work mainly studies the localization technology for large-scale nonuniformly deployed mobile sensor networks. In this work, according to the ‘hole’ in the network, the geometric model is built and the boundary recognition algorithm is proposed. Based on the above research, using the data fusion technology and multi-agent consistency theory, we try to plan the path of the mobile anchors. With the help of multidimensional scaling, the mathematical model of distances between pairs of nodes is formulated. Cayley-Menger determinant is also introduced to the localization algorithm and mathematical model is established using the constraints of the distances, which will refine the distance information to the anchors. At last, verification platform for WSNs is set up, which will verify the feasibility and effectiveness of the localization algorithm. This research will provide a relatively complete localization solution and theoretical support for application platform of wireless sensor networks.

定位是无线传感器网络的关键与支撑技术之一,高精度节点定位又是提供监测事件位置信息的前提条件。在实际网络部署和使用中，由于部署方式（飞行器随机布撒）、物理空间限制（建筑物、湖泊、山地或盆地等自然环境因素）及一些非可预测因素（节点故障）等原因，节点往往呈现不规则分布甚至出现网络“空洞”，进而对定位结果产生不良影响。本课题主要研究复杂地形下大规模移动传感器网络定位技术。针对网络中的地貌特征构建空间几何关系模型，在此基础上，提出针对区域中空洞或凹凸地形的探寻算法；利用信息融合技术、递阶分层控制及多智能体一致性等理论，对锚节点的移动路径进行规划；根据节点的异同性和相互距离的几何约束关系，构建节点间距离矩阵；并结合多维定标技术，得到节点坐标的局部与全局映射。最后，搭建传感器网络实际平台并应用于森林监控。本课题的研究，将为无线传感器网络在复杂地形下的应用提供较为完整的解决方案及理论支撑。

无线传感器网络是物联网技术的重要形式，定位技术是实现“万物互联”的基础，在实际网络部署和应用中，由于部署方式（飞行器随机布撒）、物理空间限制（建筑物、湖泊、山地或盆地等自然环境因素）及一些非可预测因素（节点故障）等原因，导致特殊情形下定位精度降低甚至定位失败，阻碍无线传感器网络执行预定功能，因此复杂地形下大规模移动传感器网络定位技术研究具有十分重要的意义。.针对复杂分布环境的无线传感器网络，本项目分别构建了静态无线传感器网络、移动传感器网络、三维凹凸地形分布的无线传感器网络及含有空洞的无线传感器网络等特殊网络构型的特征模型，充分挖掘锚节点的参考信息建立不同网络构型中传感器节点间的距离约束、优化节点间的距离估计结果；在此基础上，对不同构型的网络特征分别采用多维定标、二阶移动基线、极限学习机等方法实现传感器节点定位，克服了无线传感器网络定位过程中的随机性和不确定性因素进而提高定位精度；考虑锚节点数量不足情况下移动锚节点的路径规划问题，利用智能方法解决非凸优化问题，实现高覆盖、低能耗的定位过程。为了进一步提高无线传感器网络定位方法的性能并拓展网络定位应用，研究了基于节点位置的路由协议、社区发现及覆盖控制方法，为下一步推进定位技术的研究提供了新思路。项目在上述定位方法的基础上，开发了基于ZigBee的传感器硬件节点并搭建了无线传感器定位测试系统，验证了定位方法在复杂环境中的有效性和优越性。.项目研究为无线传感器网络在复杂地形下的应用提供较为完整的解决方案及理论支撑，项目研究成果能够有效地应用实施于环境监测、军事防御、智慧城市等领域，进而推动群智感知、物联网技术的发展。