基于ZigBee技术的室内定位系统研究与实现 - 硕士学位论文 - 图文(4)

大连理工大学硕士学位论文

得到锚节点与未知节点之间的距离信息后，采用三边测量法或最大似然估计法可计算出

未知节点的位置。

然而，公式1．1只是电磁波在理想的自由空间中传播的数学模型，实际应用中的情况要复杂的多，尤其是在分布密集的无线传感器网络中。反射、多径传播、非视距(NLOS)、天线增益等问题都会对相同距离产生显著不同的传播损耗。因此这种方法的主要误差来源是环境影响所造成的信号传播模型的复杂性。信号强度测距法通常属于一种粗糙的测距技

术。

(2)到达时间测距法(TOA)

到达时(TOA)【11】技术通过测量信号传播时间来测量距离。在TOA方法中，若电波从锚节点到未知节点的传播时间为t，电波传播速度为c，则锚节点到未知节点的距离为 t×c。TOA要求接收信号的锚节点或未知节点知道信号开始传输的时刻，并要求节点有非常精确的时钟。

使用TOA技术比较典型的定位系统是GPS，GPS系统需要昂贵高能耗的电子设备来精确同步卫星时钟。在无线传感器网络中，节点间的距离较小，采用TOA测距难度较大1．同时节点硬件尺寸、价格和功耗的限制也决定了TOA技术对无线传感器网络是不可行的。

誓3)时间差定位法(TDOA)

时间差测距(TDOA) 】是通过计算两种不同无线信号(常使用无线电信号和超声波信号1到达未知节点的时间差，再根据两种信号传播速度来计算得到未知节点与锚节点之间的距离。TDOA定位与TDOA测距不同，TDOA定位计算两个锚节点信号到达未 知节点的时间差，将其转换成到两个锚节点的距离之差，未知节点通过到多组锚节点的距离之差得出自身的位置。

在二维平面上的，双曲线的几何意义是到两个定点的距离之差为一个常数的所有点的集合，两个定点称作焦点。因此TDOA定位在二维平面上的几何意义为：得到未知节点与两个锚节点的距离之差，即可知未知节点定位于以两个锚节点为焦点的双曲线方程上，通过测量得到未知节点所属的两个以上双曲线方程时，这些双曲线唯一的交点即为未知节点的位置。

由于这种方法不是采用到达的绝对时间来确定节点的位置，降低了对时间同步的要求，但是仍然需要较精确的计时功能，同时由于无线传感器网络具有分布密集和无线通信范围小的特点，这种方法实现起来难度较大。

(4)到达角定位法(AOA)

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到达角(AOA)u11定位法通过阵列天线或多个接收器结合来得到相邻节点发送信号的方向，从而构成一根从接收机到发射机的方位线。两根方位线的交点即为未知节点的位置。图1．1所示为AOA定位法示意图，未知节点N得到与锚节点Nl和N2所构成的角度之后就可以确定自身位置。另外，AOA信息还可以与TOA、TDOA信息一起使用成为混合定位法。采用混合定位法或者可以实现更高的精确度，减小误差，或者可以降低对某一种测量参数数量的需求。

Fig．1．1 AOA sketchmap

AOA定位法的硬件系统设备复杂，并且需要两节点之间存在视距fLine．of-sight Transmission，LOS)传输，因此不适合用于无线传感器网络的定位。 1．3．2无需测距的定位技术

无需测距(range-free)的算法不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离，而是仅根据网络的连通性确定网络中节点之间的跳数，同时根据已知位置参考节点的位置等信息估计出每一跳的大致距离，然后估计出节点在网络中的位置。

(1)质心法

质心(Centroid)法【12]是南加州大学Nirupama Bulusu等学者提出的一种仅基于网络连通性的室外定位算法。该算法的中心思想是：未知节点以所有在其通信范围内的锚节点的几何质心作为自己的估计位置。具体过程为：锚节点每隔一段时间向邻居节点广播一个信标信号，信号中包含有锚节点自身的ID和位置信息。当未知节点在一段侦听时间内接收到来自锚节点的信标信号数量超过某一个预设的门限后，该节点认为与此锚节点连通，并将自身位置确定为所有与之连通的锚节点所组成的多边形的质心。

质心定位算法的最大优点是它非常简单，计算量小，完全基于网络的连通性，但是需要较多的锚节点。

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(2)DV—Hop算法

DV．Hop算法【11．12】是由D．Niculescu和B．Nath等人提出的。DV．Hop定位算法的原理与经典的距离矢量路由算法比较相似。在DV．Hop算法中，锚节点向网络广播一个信标，信标中包含有此锚节点的位置信息和一个初始值为1的表示跳数的参数。此信标在网络 中被以泛洪的方式传播出去，信标每次被转发时跳数都增加l。接收节点在它收到的关于某一个锚节点的所有信标中保存具有最小跳数值的信标，丢弃具有较大跳数值的同一锚节点的信标。通过这一机制，网络中所有节点(包括其他锚节点)都获得了到每一个锚节点的最小跳数值。

为了将跳数值转换成物理距离，系统需要估计网络中平均每跳的距离。锚节点具有到网络内部其他锚节点的跳数值以及这些锚节点的位置信息，因此锚节点可以通过计算得到距其他锚节点的实际距离。经过计算，一个锚节点得到网络的平均每跳距离，并将此估计值广播到网络中，称作校正值，任何节点一旦接收到此校正值，就可以估计自己到这个锚节点的距离。如果一个节点能够获得到3个以上锚节点的估计距离，它就可以利用三边法估计其自身的位置。

Dv．Hop算法与基于测距算法具有相似之处，就是都需要获得未知节点到锚节点的距离，j但是DV．Hop获得距离的方法是通过网络中拓扑结构信息的计算而不是通过无线电波信号的测量。

在基于测距的方法中，未知节点只能获得到自己射频覆盖范围内的锚节点的距离， 而DV=Hop算法可以获得到未知节点无线射程以外的锚节点的距离，这样就可以获得更多的有用数据，提高定位精度。

(3)不定型算法不定型(Amorphous)【ll，121定位算法与DV．Hop算法类似。首先，采用与DV．Hop算

法类似的方法获得距锚节点的跳数，称为梯度值。未知节点收集邻居节点的梯度值，计算关于某个锚节点的局部梯度平均值。与DV．Hop算法不同的是：Amorphous算法假定预先知道网络的密度，然后离线计算网络的平均每跳距离，最后当获得3个或更多锚节点的梯度值后，未知节点计算与每个锚节点的距离，并使用三边测量法和最大似然估计法估算自身位置。

(4)APIT算法

在近似三角形内点测试法(ApproximatePoint—In．Triangulationtest，APIn算法【¨，12l中，一个未知节点从它所有能够与之通信的锚节点中选择3个节点，测试它自身是在这 3个锚节点所组成的三角形内部还是在其外部；然后再选择另外3个锚节点进行同样的测试，直到穷尽所有的组合或者达到所需的精度。如果未知节点在某三角形内部，称此

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三角形包含未知节点；最后，未知节点将包含自己的所有三角形的相交区域的质心作为

自己的估计位置。

APIT算法在不规则传播信号模式和节点随机部署的条件下，通信开销小，精度较高，适合跟踪等应用。但是，APIT算法需要足够的PIT三角形才能够达到精确要求，这就需要在通信范围内有足够的参考节点。

1．4 ZigBee

定位技术研究现状和发展

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