基于MCL算法的無線傳感網絡節點定位技術

　引言

　　無線傳感器
傳感器

　　凡是利用一定的物性（物理、化學、生物）法則、定理、定律、效應等把物理量或化學量轉變成便于利用的電信號的器件。傳感器是測量系統中的一種前置部件，它將輸入變量轉換成可供測量的信號”。按照Gopel等的說法是：“傳感器是包括承載體和電路連接的敏感元件”，而“傳感器系統則是組合有某種信息處理(模擬或數字)能力的系統”。傳感器是傳感系統的一個組成部分，它是被測量信號輸入的第一道關口。 [全文]

網絡的應用中，位置信息是節點采集數據時不可缺少的部分，沒有位置信息的監測信息通常是毫無意義的。確定事件發生的位置或采集數據的節點位置是無線傳感器網絡最基本的功能之一。為了能夠提供有效的位置信息，隨機布置的傳感器
傳感器
　　凡是利用一定的物性（物理、化學、生物）法則、定理、定律、效應等把物理量或化學量轉變成便于利用的電信號的器件。傳感器是測量系統中的一種前置部件，它將輸入變量轉換成可供測量的信號”。按照Gopel等的說法是：“傳感器是包括承載體和電路連接的敏感元件”，而“傳感器系統則是組合有某種信息處理(模擬或數字)能力的系統”。傳感器是傳感系統的一個組成部分，它是被測量信號輸入的第一道關口。

節點在網絡部署完成后必須能夠確定自身所在的位置。一般的定位算法分類為基于距離定位算法和距離無關定位算法。基于距離的定位能夠實現節點的精確定位，但往往對節點的硬件要求較高。出于硬件成本、能耗等方面的考慮，使用距離無關(Range-free)的節點定位技術可不需要測量節點之間的絕對距離或者方位，降低了對節點的硬件要求，但定位誤差相應有所增加。

　　無線傳感器網絡
無線傳感器網絡

　　無線傳感器網絡作為計算、通信和傳感器三項技術相結合的產物,是一種全新的信息獲取和處理技術。由于近來微型制造的技術、通訊技術及電池技術的改進,促使微小的傳感器可具有感應、無線通訊及處理信息的能力。此類傳感器不但能夠感應及偵測環境的目標物及改變,并且可處理收集到的數據,并將處理過后的資料以無線傳輸的方式送到數據收集中心或基地臺。這些微型傳感器通常由傳感部件、數據處理部件和通信部件組成,隨機分布的集成有傳感器、數據處理單元和通信模塊的微小節點通過自組織的方式構成網絡。借助于節點中內置的形式多樣的傳感器測量所在周邊環境中的熱、紅外、聲納、雷達和地震波信號,從而探測包括溫度、濕度、噪聲、光強度、壓力、土壤成分、移動物體的大小、速度和方向等眾多我們感興趣的物質現象。在通信方式上,雖然可以采用有線、無線、紅外和光等多種形式,但一般認為短距離的無線低功率通信技術最適合傳感器網絡使用,一般稱作無線傳感器網絡。

的節點定位策略通常使用少量位置已知的信標節點．其它位置未知的普通節點從它們接收到的信息估計自己所處的位置。現有節點定位方法大多采用上述策略，典型的Range-free定位算法主要包括：質心定位、A-morphous、SPA(self-positioning algorithm)、凸規劃、APS(adhoc positioning system、APIT等。然而這些方法都沒有考慮節點(包括普通節點和信標節點)具有位置移動性的網絡情形。節點的移動性會導致定位過程變得更加困難而且復雜。本文使用Monte Carlo定位(MCL)算法來解決節點具有移動性的無線傳感器網絡
傳感器網絡
　　通信技術和計算機技術的飛速發展，人類社會已經進入了網絡時代。智能傳感器的開發和大量使用，導致了在分布式控制系統中，對傳感信息交換提出了許多新的要求。 單獨的傳感器數據采集已經不能適應現代控制技術和檢測技術的發展，取而代之的是分布式數據采集系統組成的傳感器網絡，傳感器網絡可以實施遠程采集數據，并進行分類存儲和應用。

的節點定位問題，并針對MCL算法的一些應用限制進行了改進。

　　l MCL定位算法

　　MCL算法的核心思想是利用一系列加權采樣值表示可能位置的后驗概率分布，目的在于確定節點所在可能位置的后驗概率分布。算法每一步都包括位置預測和位置更新兩個階段。位置預測階段是利用m個加權采樣值對后驗概率分布進行描述的過程，位置更新階段則是通過重要性采樣操作對其進行及時不斷更新，采樣值的權重值從O和l中取值。

　　MCL，定位算法的基本步驟：

　　1．1 位置估計

　　無線傳感器網絡節點的移動定位問題可以在如下狀態空間內描述。以￡表示離散時間，lt表示f時刻節點的位置分布，Dt表示節點在t-1t時刻到t時刻之間接收到的來自信標節點的觀測值。轉換方程p(lt|lt-1)表示基于節點先前位置對其當前所在位置的估計。觀測方程p(lt，Ot，)表示在給定觀測值的情況下節點位于位置lt的概率。算法的目標是對節點位置的濾波分布p(lt|O0,O1,…，Ot)隨時間進行反復估計。用一組采樣值Lt(N個)表示節點的位置分布lt，而且每一時間段內算法要對采樣序列進行反復計算，由于Lt-1是對先前所有觀測值的一個集中反映，因此僅使用Lt-1和Ot就可以計算出lt。

　　位置估計算法的實現流程：

　　(1)初始化。節點最初不具備任何關于其自身所在N個位置的先驗知識，需要對其進行初始化操作(N表示算法執行過程中所要維持的采樣數)。

　　L0=[節點部署區域內隨機選擇的N個可能位置]

　　(2)循環計算。根據Lt-1、上一時間段內節點的可能位置序列以及新的觀測值Ot計算出節點新的可能位置Lt。

　　預測：

　　在算法起始階段節點對其所在的位置沒有任何先驗知識。因此可由質心算法估計初始位置。質心算法的核心思想是：普通節點以所有在其通信范圍內的信標節點的幾何質心作為自己的估計位置。其實現過程非常簡單：信標節點向鄰居節點廣播一個信標信號，信號中包含有信標節點自身的ID和位置信息。當位置未知的普通節點接收到來自信標節點的信標信號數量超過某一個預設的門限值后，該節點認為與此信標節點連通，并將自身位置確定為所有與之連通的信標節點所組成的多邊形的質心。

　　初始位置確定后的每一時間段內．位置序列都會根據節點的運動和新的觀測信息進行更新。節點位置的估計可以通過計算集合L內節點的所有可能位置的平均值獲得。