基于子網(wǎng)劃分的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為信息領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的位置信息對于很多實(shí)際應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)協(xié)議有著關(guān)鍵的作用。盡管近年來提出了若干針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法，但是這些算法大都針對密集分布的網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)絡(luò)平均度大于10）。對于節(jié)點(diǎn)稀疏分布的網(wǎng)絡(luò)研究較少。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分布稀疏，一般應(yīng)用于密集分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法在稀疏型網(wǎng)絡(luò)中的性能會下降。
　　本文主要針對稀疏型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的定位算法展開研究，針對已有傳感器

2、網(wǎng)絡(luò)定位算法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布稀疏的網(wǎng)絡(luò)中性能下降（節(jié)點(diǎn)定位數(shù)目或節(jié)點(diǎn)定位精度下降）等問題，研究了如何在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布稀疏網(wǎng)絡(luò)中提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定位數(shù)目，同時提高節(jié)點(diǎn)位置的精度。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)針對二維平面內(nèi)的稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò)，本文提出了BCLA算法和CLAD算法。在構(gòu)件合并過程中，同時利用公共點(diǎn)和邊信息，并考慮節(jié)點(diǎn)間的角度信息，從而提高的定位性能。所提出的算法適用于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布稀疏的情況。文章給出了定位算法的理

3、論證明，還通過大規(guī)模仿真驗(yàn)證了其性能。
　　實(shí)驗(yàn)表明CLAD能在網(wǎng)絡(luò)平均度大約為7.5時定位將近90％的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，而CALL(Component-Based Localization Algorithm)只能定位78％的節(jié)點(diǎn)，即CLAD比CALL多定位12％的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，定位精度提高8％。
　　(2)基于之前的二維平面定位算法的理論研究，文章探索了三維空間的定位算法，提出了基于3D構(gòu)件的定位思想，并給出了基礎(chǔ)的算法模型TDCA