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分布式无线传感器网络有哪些算法

归档日期:07-07       文本归类:分布式算法      文章编辑:爱尚语录

  最早期的基于无线网络的室内定位系统,都采用了额外的硬件和设备,如AT&T Cambridge的Active Bat系统,采用了超声波测距技术,定位的物体携带由控制逻辑、无线收发器和超声波换能器组成的称为Bat的设备,发出的信号由安装在房间天花板上的超声波接收器接收,所有接收器通过有线网络连接;在微软的RADAR系统中,定位目标要携带具有测量RF信号强度的传感器,还要有基站定期发送RF信号,在事先实现的RF信号的数据库中查询实现定位;MIT开发了最早的松散耦合定位系统Cricket,锚节点(预先部署位置的节点)随机地同时发射RF和超声波信号,RF信号中包括该锚节点的位置,未知节点接收这些信号,然后使用TDOA技术测量与锚节点的距离来实现定位。

  以上系统都需要事先的网络部署或数据生成工作,无法适用于Ad-hoc网络。现阶段研究较多的是不基于测距(Range-free)的定位算法,这样就无需增加额外的硬件,还可以减小传感器节点的体积。除此之外,较好的算法还要具备以下几点特性:

  这是衡量定位算法的一个重要指标,一般以误差与无线%表示定位误差相当于节点无线) 计算方式是分布式的

  分布式的定位算法,即计算节点位置的工作在节点本地完成,分布式算法可以应用于大规模的传感器网络。

  锚节点定位通常依赖人工部署或GPS实现。大量的人工部署不适合Ad-hoc网络,而且锚节点的成本比普通节点要高两个数量级。

  近些年提出很多典型的算法,但都有各自比较明显的优点和缺点。早期提出的质心算法和APIT算法要求有较高的锚节点密度,凸规划算法和MDS-MAP算法需要集中式的计算;Euclidean算法基于围绕在锚节点周围的节点的局部几何拓扑,但距离的测量较为复杂。在所有算法中Savarese等提出的Robust positioning算法和Sav-vides等提出的N-hop multilateration算法是典型的求精算法,与其他算法相比,是较为优秀的算法。

  Robust positioning算法分为测距、定位和求精三阶段,在测距阶段,算法采用了DV-hop算法的思想,首先使用典型的距离矢量交换协议,使网络中所有节点获得距锚节点的跳数(distance in hops)。第二阶段,在获得其他锚节点位置和相隔跳距后,锚节点计算网络平均每跳距离,然后将其作为一个校正值(correction)广播至网络中。当接收到校正值后,节点根据跳数计算与锚节点距离。如图1所示,锚节点L2计算出他的网络平均每跳距离为(40+75)/(2+5)=16.4 m。

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