基于移动信标的大规模水下传感器网络节点定位

基于移动信标改进的DV-Hop算法涂常艳;张多英【摘要】无线传感器节点定位在整个无线传感器网络体系中占重要地位.DV-Hop 算法是一种免于测距的定位技术,其缺点是仅在节点均匀的密集网络中,才能合理估算节点的位置.针对这种情况,提出了一种基于移动信标的DV-Hop算法.利用一个移动信标节点在网络中按照事先规定的路径遍历整个网络区域,并周期性地广播自己的位置信息给周围的未知节点.未知节点通过有选择的组合估算多个自身位置,多个自身位置的质心即为最后估算的位置信息.最后通过仿真结果证明此种改进算法可以减小定位误差.%The localisation algorithm for the wireless sensor networks has important position in the wireless sensor network. DV-Hop is a kind of range-free localisation algorithm. Its defect is reasonable position estimate only in the node of the uniform dense network. In view of this situation, an improved DV-Hop algorithm based on mobile beacon dynamic seletion is proposed. A mobile beacon is used to move around the network according to predestinate path and broadcast messages with its localization infomiation. Unknown node dynamic calculate its position through particular combinations and the final estimate the position information of node is centroid of multiple combination results. Simulation results prove that the algorithm can improve the localization precision.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)007【总页数】5页(P1539-1543)【关键词】无线传感器网络;移动信标节点;DV-Hop【作者】涂常艳;张多英【作者单位】暨南大学信息科学技术学院电子工程系,广州510632;暨南大学信息科学技术学院电子工程系,广州510632【正文语种】中文【中图分类】TP393.04在无线传感器网络中，确定传感器节点自身位置和确定事件发生的位置是网络的基本功能之一［1］。

水下传感器网络及目标定位研究的开题报告一、研究背景水下传感器网络是指利用多个水下传感器节点进行数据采集、处理、传输等功能的网络系统。

它可以在海洋、湖泊、河流等水域中进行科学研究、军事侦察、资源勘探等活动。

目标定位是水下传感器网络的一个核心应用，它可以精确定位相关目标的位置信息，可以广泛应用于海洋生态环境监测、船只导航、潜水器自主探测等领域。

目前，水下传感器网络和目标定位技术已经得到较为广泛的研究和应用。

然而，在实际应用中，水下环境的复杂性和其信道特性的不确定性给水下传感器的部署和数据处理都带来了挑战，同时目标的运动轨迹等因素的不确定性也给目标定位带来一定的难度。

因此，需要在这些方面继续深入研究，进一步提高水下传感器网络和目标定位技术的稳定性和鲁棒性。

二、研究目的和意义本研究旨在探究基于水下传感器网络的目标定位技术，结合水下环境的特殊性质，设计新的目标定位算法和优化方案，提高目标定位算法的精度和鲁棒性。

具体目的和意义如下：1. 研究水下传感器网络的部署方法和优化方案，提高网络的稳定性和覆盖范围。

2. 研究目标运动轨迹的预测方法和优化方案，提高目标定位的精度和鲁棒性。

3. 研究数据处理算法和优化方案，提高数据处理的效率和准确性。

4. 设计并实现水下传感器网络和目标定位系统的实验平台，验证所提出的算法和方案的可行性和有效性。

5. 推广水下传感器网络和目标定位技术的应用，为海洋生态保护、资源勘探、军事侦察等领域提供技术支持。

三、研究方法和内容1. 研究水下传感器网络的部署方法和优化方案，包括传感器节点的选择、部署密度、通信方式、网络拓扑结构等方面。

通过实验和模拟分析，优化水下传感器网络的性能和覆盖范围。

2. 研究目标运动轨迹的预测方法和优化方案，主要包括利用传感器节点采集的数据对目标运动轨迹进行预测、利用机器学习算法对目标运动轨迹进行预测等方面。

通过实验和模拟分析，优化目标定位算法的性能和精度。

3. 研究数据处理算法和优化方案，主要包括数据传输、数据聚合、数据分类等方面。

基于多AUV协作的稀疏水下传感网定位技术研究张美燕;蔡文郁;郑晓丹【摘要】如何在稀疏部署的水下传感器网络中实现传感器节点的高效定位是一个研究热点.提出了一种基于多个移动AUV协作的水下传感器网络内节点定位机制,利用AUV的精确自导航功能实现对网内未知位置节点的定位协助.提出的协作定位算法扩展了水下传感器网络的网内节点位置迭代估计方法,将信标节点和多AUV联合作为定位参考点,然后推导了基于最小二乘法的定位估计方程.仿真结果验证了该方法可以在定位节点比例、归一化定位误差和平均置信度等几个方面提高定位性能.%Efficient localization of underwater sensor networks with sparse deployment sensor nodes is still an active topic for researchers.One cooperative localization mechanism for 3D underwater sensor networks is proposed,which derives greater benefit from accurate position ability of multiple AUVs to help un-localized sensor nodes to be localized.The proposed cooperative mechanism introduces a recursive localization estimation method using anchor nodes and mobile AUVs together,and then deduces Least Square based position estimation equation in 2D horizontal plane projected from 3D region.Simulation results verify that the proposed cooperative localization algorithm can improve localization efficiency in terms of localization coverage ratio,normalization localization error and average confidence factor.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2017(030)008【总页数】7页(P1274-1280)【关键词】水下传感器网络;协作定位;迭代定位;多AUV【作者】张美燕;蔡文郁;郑晓丹【作者单位】浙江水利水电学院电气工程系,杭州 310018;杭州电子科技大学电子信息学院,杭州 310018;浙江水利水电学院电气工程系,杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP393水下传感器网络USN(Underwater Sensor Networks)是由具有水声通信能力的传感器节点构成的自组织三维无线网络,可广泛应用于海洋资源勘探、海底灾害监测、意外搜索救援、辅助导航和战术反潜等领域,近几年引起了国内外相关研究人员的重点关注[1-2]。

无线传感器网络中基于RSSI一致性的安全定位方法朱青青;杨玉斌;刘娜;马秋环【摘要】无线传感器网络通常部署在无人值守的敌对环境中,容易受到攻击节点的影响,给其应用带来较大挑战.针对该问题,利用移动信标节点,提出一种基于接收信号强度指示器(RSSI)一致性实现未知节点安全定位的方法.该方法通过计算未知节点接收到的数据包RSSI的方差,将方差较小的一组所对应的节点信息剔除,从而抑制虫洞攻击对定位的影响.仿真结果表明,该方法能有效消除虫洞攻击对节点定位的影响.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)010【总页数】8页(P151-157,163)【关键词】接收信号强度指示器;无线传感器网络;虫洞攻击;移动信标节点;安全定位【作者】朱青青;杨玉斌;刘娜;马秋环【作者单位】青岛黄海学院机电工程学院,山东青岛266427;中国电子科技集团公司第四十一研究所,山东青岛266580;青岛黄海学院机电工程学院,山东青岛266427;青岛黄海学院机电工程学院,山东青岛266427【正文语种】中文【中图分类】TP393近年来,随着微机电系统和无线通信技术的快速发展和日趋成熟,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的研究得到了越来越多研究机构和学者们的关注,已经成为一个非常热门的研究领域。

目前,无线传感器网络有着广泛的应用,包括移动目标追踪与定位、油气管道监测、医疗监护和智能家居等。

然而,上述许多应用都是基于网络中的节点位置信息已知的条件下。

例如油气管道监测过程中,一旦无线节点检测到油气泄漏,即可及时将该事件通过无线传输方式通知后台中心服务器,以便快速有效地做出响应。

然而,检测到泄漏点的节点如果没有位置信息,整个响应过程将会大打折扣。

因此,在这类无线传感器网络应用中,节点监测的事件与节点的物理位置信息有着密切的关系,两者同等重要,缺一不可。

无线传感器网络中的节点通常可分为2类:信标节点(Beacon)和未知节点(Unknown)。