论文部分内容阅读
近年来,无线传感器网络(WSNs)在全球范围内引起了广泛的关注。得益于无线通信技术的提高,使得低成本、短距离、能量受限以及多功能的传感器节点得以实现。WSNs作为一种自组织及无需基础设施的无线网络,网络中的节点实时监控周围物理环境,如温度、声音、振动、压力、运动或污染物并通过与其它节点协作将收集到的数据传递至汇聚节点,该汇聚节点对接收到的数据进行观察和分析。一个汇聚节点或基站相当于用户和网络之间的通信接口。典型的WSN包含数百甚至成千上万的传感器节点。传感器节点通过无线信号传输完成他们之间的沟通。无线传感器节点一般包括传感和计算设备、无线收发机以及功率组件。传感器节点将监测收集到的数据通过多跳通信传输至目的地到达网关节点,最终通过互联网或卫星到达管理节点。在这一传输过程中监测收集到的数据可能被多个中间环节处理。用户可以对传感器节点进行配置和管理,也可以发布监测任务以及收集监测数据。传感器节点可以根据业务需求随机部署,从而可以应用到许多不同的领域如军事目标跟踪和监测、自然灾害救济、生物医学健康监测、危险环境勘探以及地震感应。而实现这些应用的基础和关键就是节点的位置信息。若节点无法找到自己的位置或者不能准确得被定位,则节点收集到的数据对于WSN的应用是没有意义的。然而定位算法的定位精度对障碍物非常敏感,非视距(NLOS)环境下节点定位误差会很大。此外,传感器节点的能量消耗十分关键,因为传感器节点具有能量受限的特点,而且一旦被部署好之后就很难或无法补充能量。为了降低NLOS环境对定位精度的影响,同时减少定位过程中的节点所消耗的能量,本文提出的如下有效的解决方法。1.针对WNSs的功率受限问题:首先提出一种约束优化算法,考虑在保证定位精度的条件下,即满足由贝叶斯费舍尔信息矩阵(B-FIM)定义的预先条件,如何分配锚节点的传输功率。而在定位精度要求较高的情景下,需要将定位精度和能量消耗这两个重要并冲突的性能指标同时作为优化目标。因此,我们采用一种改进的非支配排序多目标遗传优化算法(NSGA-II)来解决这种双重问题。利用载波监听多址/冲突避免(CSMA/CA)技术结合请求发送(RTS)/清除发送(CTS)机制的IEEE 802.11通信协议对网络中节点的能量消耗进行建模;另一方面,从到达角(DOA)和接收信号强度(RSS)测量估计方差的数学模型推导出Cramer-Rao界限(CRB)作为目标节点定位性能的目标函数。仿真结果表明:第一,相对于功率均匀分布模型,基于B-FIM的约束优化算法大大降低了网络能量消耗;第二,NSGA-Ⅱ算法能够有效解决节点定位精度与能量消耗的平衡问题。2.针对WNSs中节点功率受限问题:我们提出一种可以同时分配锚节点的发射功率和睡眠时间的定位算法。众所周知,对于资源分配问题,博弈论作为一种便捷的建模工具,能够提供一个理想的框架来帮助设计高效、高鲁棒性的分布式算法。本文针对节点在基于混合DOA/RSS测量模型的定位算法的定位过程中所消耗的能量进行研究。为了解决能耗问题,在保证目标定位满足一定精度的前提条件下,本文把节能问题建模为Leader-follower Stackelberg博弈,从而对锚节点联盟(CANs)中各个锚节点的传输功率和睡眠时间进行有效分配。在博弈中,目标作为follower,CANs作为leader。CANs先采取行动,从而目标采取相应的行动。同时,我们证明存在唯一的Stackelberg均衡(Stackelberg Equilibrium,SE)点,并且这个SE均衡不同于标准博弈中的纳什均衡(NE)。在NE状态中,在其他玩家保持不动的情况下没有个人玩家可以通过偏离NE状态而得到更好的收益。而SE作为leader的最佳策略是考虑到follower对leader行动的最好响应策略。在本算法中,我们把博弈分为两个层级:目标节点扮演buyer-level博弈,而CANs扮演seller-level博弈。每位玩家自带自私属性,各自争取最大化自身收益。目标节点可以被视为一个买家通过购买CANs的传输功率,在最少成本条件下尽可能最大化其收益。CANs可以视为卖方,他可以获得关于买家策略的情报并以睡眠时间作为酬劳。仿真结果表明了所提算法的优越性能。3.为了减少NLOS误差对定位精度的影响,基于非参数信任传输(NBP)方法建立一种在NLOS环境下的定位算法。根据NLOS误差的分布概率及分布参数的先验信息量,给出了 3种不同情况下定位问题的最大后验概率。第1种情形为理想化情形,即知道NLOS环境下的测量及相应的误差分布参数。第2种情形为知道任意2个节点之间的连接处于NLOS环境下的概率及相应的NLOS误差分布参数。第3种情形为最差情形,只获得测量误差的信息。将所提算法与基于最大似然-退火法(ML-SA)进行了比较,仿真结果表明:在每种情形下所提算法获得的定位精度都远超过基于ML-SA的定位算法。因此,在NLOS传输环境下,采用NBP的定位算法可获得较高的定位精度。