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无线传感器网络是一种具有感知能力、计算能力和无线通信能力的全新的信息处理平台,被广泛应用于国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生等诸多领域。传感器节点的自身定位是大多数应用的基础和前提,研究节点自身定位技术具有重要的理论和实际意义。近年来,许多研究机构都在十分活跃的研究传感器网络定位的各种关键技术,以提高其定位性能和解决实际应用中的问题。本文对无线传感器网络定位关键技术进行了深入研究,主要包括物理测量方法,几何约束关系获取,节点坐标求取,模型参数与仿真实验结果误差分析等内容。本文工作的主要贡献和创新总结如下:1.提出了一种新的利用接收信号强度指示来估算节点间距离的方法。该方法无需坏境相关的路径损耗指数,根据经验的无线信号传播模型推导出网络中可通信节点间距离的相对关系,利用传感器节点的通信半径估算出所有可通信节点间的距离。2.在距离估算方法的基础上,提出了基于RSSI的集中式定位算法RSSI-NLP(Received Signal Strength Indicator-Nonlinear Programming)和RSSI-LP(Received Signal Strength Indicator-Linear Programming)。定位算法以估算得到的距离为约束条件,用基于规划的方法求解未知节点的坐标,分别采用非线性规划和线性规划的方法进行计算。通过仿真实验,分析了锚节点分布、锚节点个数、网络连通度等参数对定位误差的影响,并在相同的实验环境下与几种典型的定位算法进行了实验结果的比较,表明RSSI-NLP、RSSI-LP定位算法能够达到较好的定位效果。3.在节点坐标未知的无线传感器网络中,提出了一种可用于拓扑发现的广播回传机制,其过程仅有O(n~2)的通信量,且能够在O(n)时间之内发现传感网络中的任何一条可通信边。4.提出了一种基于拓扑感知的分簇算法,可用于无线传感器网络的分布式定位中。锚节点根据地理位置划分感知区域,通过拓扑发现过程和锚节点间的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知,根据就近原则将所有未知节点划分到以锚节点为边缘的各个簇中,同时各个簇的主节点获得簇内节点的连通信息和可通信节点间RSSI值。该分簇算法可以实现多跳节点的分簇。5.在基于拓扑感知的分簇算法的基础上,提出了一种基于RSSI的分布式定位算法RSSI-LP(D)。RSSI-LP(D)在分簇算法的基础上,在簇内运用RSSI-LP算法进行定位。在锚节点按网格分布和随机均匀分布两种情况下实现了RSSI-LP(D)的仿真,分析了网络连通度和分簇结果对定位误差的影响。分布式的定位算法易于扩展,大幅度减小了网络的通信量和算法的时间复杂度,更适用于大规模的网络。6.对无线传感器网络定位算法中存在的误差进行了详细的总结和分析。从距离估计误差、位置计算误差和定位算法误差三个方面阐述了本文提出的RSSI-NLP、RSSI-LP和RSSI-LP(D)定位算法中的各种误差来源及其影响,通过仿真实验,分析和比较了三种算法定位误差的几何分布、相关性、概率分布等多方面的性质和表现。论文基于MatlabR2007a平台,对提出的模型和算法做了仿真实验,并对实验结果进行了详细分析和讨论。