无线传感器网络移动节点辅助定位算法

第3 2卷

第 3期

仪器仪表学报C i e e J u n lo ce t i n t me t h n s o r a fS in i c I sr f u n

Vo. 2 No 3 13 . Ma.2 1 r 01

2 1年 3月 01

无线传感器网络移动，助定位算法节占辅 -',、、邓彬伟，黄光明(华中师范大学物理科学与技术学院 1 2黄石理工学院电气与电子信息工程学院摘武汉黄石 4 07; 30 9 4 50 ) 30 3

要：目标跟踪 (多个静态已知位置的传感器跟踪和预测一个移动的目标 )逆向方法出发，出一种采用可移动节点从用的提

在未知节点布设区域空进行行列扫捕，同时向未知节点发射相应标识信号给未知节点的定位算法一一L—C N它具有至 AS A。

少两个优势：) 1由于未知节点只需接收第一次标识号，于节点定位的通信能耗极低； )用 2未知节点只需要移动节点移动问距、布设区起点位置和接收到的标识号即可计算出估计坐标。理论分析和仿真结果表明 L S A A—C N算法具有高的性能表现。 关键词：定位；动辅助定位；线传感器网络移无中图分类号： P 1 T22文献标识码： A国家标准学科分类代码： 1. 0 5 50 5 1

M o l - s it d l c lz to l o ihm o r l s e s r n t r bi a ss e o a i a i n a g r t e f r wi e e s s n o e wo k

De g Bi we,Hu n a g n n n i a g Gu n mi g

( C lg hs a c ne n e nl y H ahn om l nvrt,W hn4 0 7, hn; o eefP yi l i c dTc oo, uzogN r a i sy u a 3 0 9 C i l o c Se a h g U ei a 2Sho o l tc n l t nc nom tnE gnei, agh Istt o eh o g, u nsi 30 3 hn ) col Ee r dEe r i I r i n ier g Hun si ntu Tcnl y H agh 5 0,C ia f cia co f a o n i ef o 4

Ab ta t sr c:Us gd a ag t rc ig( tt o ain a r e srt c i

g a d mo igtre o io/ p e rdc i u ltre a kn sai lc t—waesn o r kn n vn ag t st n s e dp e i— n t c o a p i

t g, euiz vn oai—s s n L i ) w ti amoiglct nas t t( A)t sa o a o—nw r e sr i h e l e rab o n le o ia o cn l t n u a aesnos n ted po d ae yrw ci y ( ou n n os ut r s A o l sn sI clm )a dcnt c gi .L n e d D;a tesm i e oa o—n w r snosrcietefs a- r d y t h a et,l t nu a ae e sr e e h r t m ci v i ti e D r l rv d I me ey.Th r po e y tm sc le A— CAN.L SCAN a tla tt in fc n e e t o a e e p o s d s se i al d L S A— h s a e s wo sg i a tb n f sc mp r d i i

wt te ehd p l al: )s c o e s np s vl a do l rc i n L—C N sv s o mu i— i o r tos pi be 1 i en d si e as e n n e eo eI h h m a c n lt i y ye v D, A S A ae m nc c a

t ne e y2 o p rdw t L n sa e r e t i a o tm, n n w o e a a ua er oio sm rl i n r; )cm ae i adcp nr d l rh s u k o nn d s ncl l et ip s i ee o g h o C o gi c c t h tn yb a so v me tg p,sa tp sto fd p o e r a a d r c ie D.Ex e sv i lto sa d a ay e ho y me n fmo e n a t r o i n o e l y d ae n e e v d I i t n ie smu a in n n ls ss wt a h tLA— CAN s a h g— e fr n e s n o o iin n lo ih . S i i h p ro ma c e s rp st i g a g rt m o

K e o ds:lc to yw r o ai n;mo ie a ss

e o aiai n;wiee s s n o e wo k b l— s it d lc lz to r l s e s rn t r

定位算法 。…。但大体来说无线传感器网络的定位

1引

言

算法可以分为集中式和分布式，中式算法指把所需信集息传送到某个中心节点，在那里进行节点定位计算的并方式，优点在于可以从全局角度统筹规划，算量和存其计储量几乎没有限制，获得相对精确的位置估算。但缺可点是离中心节点位置较近的节点会因为通信量大而过早

无线传感器网络 ( i l ssno e ok wr e es nt r,WS被 es r w N)誉为全球未来三大高科技产业之一，在军事侦察、目标跟踪、境监测、环医疗卫生、业控制以及商业等领域都有工

着广阔的应用前景。作为无线传感器网络关键技术之一的传感器节点定位问题一直受到研究者们的密切关注。 针对不同的问题和应用，们已经提出许多种 WS 人 N收稿日期： 000 2 1-3 R ci dD t: 0 0 3 eev a 2 1- e e 0

消耗完电能，导致整个网络与中心节点信息交流中断，无法实时定位等。典型的集中式算法有： ovxP s C ne o . i tn、 D—A i M SM P算法、 PT算法等。分布式算法 o AI是指依赖节点间的信息交换和协调，算节点位置的工计

54 6

仪

器

仪

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作在节点本地完成，布式算法特别适用于大规模的传分感器网络。典型的分布式定位算法有 D h p8、 V—o _质]心 、 on ig b x、 u l en和 R b s P sin l。 B u dn o E ci a d o u t oio 1 t 1

分为/ Z个单元。通讯半径采用单元数 P来表示，以边并长为 2 p的正方形作为通讯区域。假设未知节点有 m个邻居锚节点，可以通过取矩形区域的交集来获取未知则节点的位置。对于未知节点的位置估计则通过式 ( ) 1来计算。

而从定位手段上通常可以把定位算法分为基于测距的和基于非测距两大类。基于测距的定位通过测量节点间点

到点的距离

或角度信息，用三边测量法、三测量法或使二角最大似然估计法计算节点位置，度高；无需测距的定精而

[ a( P, a( P][ i( P, i( m xx一 )m xj一 )￥ m nx )mn y+P] ) i=12…,,, k () 1

位则仅仅依靠网络连通性等信息进行定位。无需测距的定位提出的定位机制主要有质心算法、 V H p法、— D—o算 A m rhu算法和 A I法等。由于无需测量节点间的 o os p PT算

B nig o算法计算量低并且通讯开销也很小并 od x nB具有良好的扩展性能。主要缺点是需要较高的锚节点密

度，则定位精度和覆盖度将会很低。否 A I节点定位技术中应用比较成熟的技术，使 PT是它用一个新的基于区域的方法来执行定位估测，环境分将离成锚节点问的三角彤区域，一个网格算法计算某个用目标可能所在的最大区域。基本思想是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

绝对距离或方位，因而降低了对节点硬件的要求，使得更适合于大规模传感器网络，但精度不高。 总的来说，目前绝大多数定位算法是基于布设已知位置信息的锚节点的定位方法，种方法最终可以概括这为带约束的最优化问题，但获得最优解是~个难点，必须在精度、算量的开销、信开销、计通网络规模等方面进行折q。 1

自身是在这 3个锚节点所组成的i角形内部还是在其外部；然后再选择另外 3锚节点进行同样的测试，到穷个直

针对以上情况，文从目标跟踪 (多个静态已知位本用置的传感器跟踪和预测一个移动的目标 )的逆向方法发，出一种采用一个普通节点在未知节点布设区域提上空进行行列扫描形成网格同时向未知节点发射相应的

尽所有的组合或者达到所需的精度。最后，计算所有包含目的j角形的交集的质心，此决定目标的大致位标以置。由于 A I PT要求锚节点的密集度高，因此只适合锚节点密集的传感器网络。

标识信号的方式对未知节点定位的机制—— L—C N AS A。理论分析和仿真结果表明 L—C N算法具有以下

优点： ASA 1完全分布式； )节点间通信， ) 2无只是被动接收来自移动节点的标识信号，因而用于节点定位的通信能耗很低；

3 L S A算法 A-C N

3节点计算量低； )合任意拓扑形式的网络； ) ) 4适 5受移动节点通信半径误差影响小；) 6定位精度与节点密度无关；) 7不需测距。}

弱

△

△

△

2相关工作—— ——

△△标识 标识信号1信号2 信号3 ●●● L第2 L第3 A次 A次列扫描列扫描覆盖覆盖新未知节未知节新未知点撩点

标识△信号 n L第n A次

文献[21]中就移动定位技术做了许多有益的 1—6等探索。

其中， 0年 Lq n hn从目标跟踪方法的逆向 2 5 0 iagZ ag i思考中提出了 L n sa e机制——采用移动位置辅助装 ad cp

新未知节 与

区域宽度区域宽度域宽度——

△ 区域宽度 、

置和无味卡尔曼滤波器算法 ( ncne a a lr g uset kl nft i ) d m ie n对静止多个节点定位。Lnsae有许多优点：)有 adcp具 1具完全分布式和高可扩展性；)有节点间的通信， 2没减少了

—/—(,\ 0】 0/

\j /J J J

△L A第

节点能耗和信道拥塞；) adcp 3 Lnsae只依赖 R S接收信 S(号场强 )测量距离；)来 4计算量适中； )通信误差影响 5受

小；) 6适合任意拓扑形式的网络。不足在于移动位置辅助装置硬件要求较高，时迭代过程增加了网络计算即量；线迭代则对节点存储能力要求较高。离B n igB x算法是由加州大学伯克利分校 S N o dn o ..

—

L第1 A次第 2 I第 3 次 J A次

移动间隔崧动间雨 移动间 隔L信半锄§径 L以gp隔移动并在每间隔列 A af

《

n次●——— —— '移动问隔

Smc e i等人提出的。算法采用离散通讯模型。主要思想是：假定所有的节点都位于区域 D内，把 D进一步并

图 1 L—C N算法原理示意 AS AFi.1 i c pe s h ma i ig a o g Prn i l c e t

c da r m fLA— CAN lo i S ag rt hm

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邓彬伟等：线传感器网络移动节点辅助定位算法无

55 6

图1给了列扫描时 L—C N算法工作原理示意 AS A图。其中未知节点散布区域的起点坐标为 (‰,。) L Y,A在散布区域投映的通信半径为 R a列扫描间隔为 g p l, a,为保证扫捕区域问隔相等，求 R a>=g p要 l a,因而起点为 (, ),。0且=一( l R a—g p);图示可以看到每次 a由列扫描间隔覆盖到的新节点区域宽度均为 gp a。 L SA A—C N定位可分为以下 3步：

则在整个网络上的定位误差 E 1 ao—r) (o t n er可用公 ci式 (表示。 4)

E )去 ( ( )= (= √一 ) , 一[+n+ ) g 0 3 2 g l( 1]a p .8 6 a p () 4由式 ( )以知， 4可在理想情况下，A S A的定位精 L—C N度与扫描间隔值成正比。与其他参数无关 (与未知节如点通信半径无关、知节点个数无关等 )未。仿真设置： 2 0 I X2 0 m区域中随机撒布 1 0个存 0 l 0 l 0

1在空中通过热气球， )飞行器或行车等方法把一个通信半径为 R且在未知节点散布平面投映半径为 Ra l(简称投映通信半径 )的节点称为移动辅助定位装置 ( A)随机散布的未知节点散布区起点外开始从 轴 L从

未知节点，知节点通信半径为 2 投映通信半径未 0r, nRa= l L l 2 I, A移动间隔 g= I运行 1 0次取一次定 l p a 21, T 0

方向每间隔 gp距离对布设区域进行列扫描，每一列 a在移动中 L A发射标识序号，不同的列移动中发射的标在识序号不同。以同样方式，A对布设区从 y方向每间 L轴隔 gp距离进行行扫描； a 2)在未知节点散布区内的未知节点，接收首次收只到的行和列扫描的 L A发射标识序号； 3通过行列扫描形成网格。位于扫描形成的网格巾 )

位误差平均值，运行 3共 0次。g= l则，论均值定 p a 2I,理 I位误差为 0 3 26X . 8

2=0 7 5 如图 2 a所示通过模 . 6 2i n; ()

拟仿真的误差 0 74i 0 7 3间围绕理论均值波 .5 n到 .71之 1动。仿真结果与理论一致。

的未知节点的估计坐标用网格的巾点坐标来估计。并可通过式( ) 2计算估计坐标 (,)。曼 f= 0+g p。( d一0 5; a . )= 1 2,,,, , 3…凡、吕

L=Y 0+g p。( 一0 5; 1 2,,, a Y . )y“=, 3… n

公式 () 2中是列扫描起始点坐标值，是行扫 描起始点 Y坐标值， a g p是行列扫描移动间隔， 序号值。一0 5是冈为取网格的中点。 . 和y0 5 1 0 I 5 2 O 25 30

分别是未知节点收到的标定轴和 Y坐标的标识信号轴

运行次数

()0 a 10个未知节点下，位误差定( ) o ai t n er r1 0 u k o n n d s a L cl a o r rf 0 n n w o e zi o o

4算法分析和仿真4 1理想情况下 L S AN的定位误差 . A- C

0 785 .

O. 78

0 775 .

在L A投映通信半径 Ra和 L移动间隔无误差的 l A理想情况下，设在未知节点散布区域为 ln t n t e ghXl gh平 e方米随机散布任意个未知节点， A行和列扫描时 L L A移

0. 7 7

^0. 5 76

理论

动间隔均为 g ( )行和列扫描起始点分别为 (,a p n a i, 0 gp—Ra, g—R a 0)定位误差可以推导如下： l) ( a p l,, 因为未知节点是均匀分布在散布区域，以未知节所点分布在行列扫描形成的网格中的每一个网格的概率是相等的；冈而只需在一个网格中计算出定位误差即可得到理想情况下 L S AN的定位误差。设采用 L S A A—C A—C N

0. 6 7

[未知节点数

\/( )知节点个数变化下的定位误差 b未

0. 55 7

0

10 2 0 3 0 4 0 5 0 O 0 0 0 0 60 0 70 0 80 9O 00 0 O 1 0

( L c lz t n e r rf r v ra l n n wn n d u e s b1 o aia i ro o

a ib e u k o o e n mb r o

图 2理想情况下，位误差仿真定F g 2 L c lz t n e r rsmu ai n i d a c n i o s i . o aiai ro i lt n i e l o dt n o o i

机制的网格大小为 g gpi, p a a 若令均匀散布的任一未 n知节点 i在网格中的位置为 ( )其均匀分布的二维概 ,,率密度函数为 1g p采用网格中点做为未知节点的估/ a,计坐标，估计坐标为 ( .g p 0 5 a )则未知节点 i其 0 5 a,. g, p的定位误差 lct n e oai— l用式 ( ) o T可 3表示。l c to o a in—

同样条件下，机撒布的未知节点个数发生变化下，随

每次运行 10次。如图 2 b所示未知节点数从 5~ 0 ()1 0时其仿真的误差在 0 7 5~ .81围绕理论均值 0 0 . 5 0 7 I T波动，明 L S A说 A—C N与未知节点密度无关，有良好的具扩展性。

er r

=

、(/一0 5 a ), . gp+( Y一05 a ) .g p() 3

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:

K一1:gnp

( 6)

从式 ( )中可以得出， 6-

与 g p成反比与 R a和 a l

t - -

I I I●__- _

I I II

R a r正成比。 ler由于与 R a r成线性关系，对 g p而 ler相 a

言，l Ra的误差对定位精度的影响不大。 Ra<gp定若 l a则I6—

I口

I

I

位误差增大的比例可以减小， Ra过小则会出现有区但 l域扫描无法覆盖情况，出现定位节点覆盖率下降。即仿真设置： 2 0 m×2 0 i在 0 0 n区域巾随机撒布 1 0个 0

I

I

LI

II I

1—1一 I l

I I

1—1一I I一

I

未知节点，知节点通信半径为 2,映通信半径未 0i投 nRa= l 2 m,L移动间隔 g p=2 i, a A a n g p无误差；差误

_— JI

J—I

C

Ra￣从 1到 2%每间隔 1 l e% 0%运行 10次取定位误差平 0

f,) 00

图 3 R a差情况下网格化分布图 l误Fi

. Diti ut n da r m fc nsr t na g3 srb i ig a o o tuci g o ngwih Rl ro t a’Se rr

均值，并求出对应 Ra￣下的值曲线。 le

4 2在 Rl误差的情况下，位误差分析 . a有定

设投映通信半径 Ra l的误差为 Rar,A移动间隔 l rL e行，均为 gp并且无误差。在 Ra误差情况下网格化列 a, l分布可以概括为如图 3所示 4情况。图 3中 4个实黑种粗网格代表 4种情况下定位计算时采用的网格。4个虚线网格是各由左、和上、 4条虚线组成，虚线表示右下左上一次列扫描时的 R a边界，虚线表示上一次行扫描 l下时的 R a边界，和上虚线表示本次列和行扫描的边界， l右Rle r%) ar(

4个虚线网格是计算时采用的 4个实黑粗线网格对应的 L A扫描时实际覆盖的未知节点区域。图 3 a表示 Ra () l 随机误差在此网格扫描形成时没有出现误差情况，时，此 定位误差的理论值即为 0 32 gp; 3 b指行列共 . 86 a图 ( )4次扫描时 R a随机误差下形成覆盖区域情况 (格来 l严

图 4 K与 Rar关系 l l r eFi 4 K/V . Rler g. S a r

由图 4可以看出，与 Ra￣是正比关系与式 ( le 6)得出结论一致；据仿真设置参数，据式 ( )依根 6曲线斜率

说他包括其他 3种情况 )图 3 C是前一次行、扫描都； ()列出现最大正误差 (误差指实际测量值超过无误差值的正情况 )和本次行、扫描都出现最大负误差时的情况，列此时，大定位误差为 ( a最 g p—Ra le ); 3 d是 l Rar图 ( ) r二

应为 Ra gp=1但仿真表明斜率约为 2 5即 gp= l a/, .。 aR a条件下，一2 5 Ra r,是由于公式 ( )在最 l . ler这 6是

大误差条件下得出的，仿真数据反映的是统计意义下而的均值情况。4 3有 g p误差情况下，位误差分析 . a定

前一次行、扫描都出现最大负误差和本次行、扫描都列列出现最大正误差时的情况，时，大定位误差为此最(a g p+Rl R a

r)。由上分析可知， ( a a ler g p+R a’ l二厶

有 g误差情况下，位误差会出现误差累积情况， p a定理论分析比较复杂，是下一步重点研究的目标。但通将过大量仿真表明，位误差受 g误差影响较大， R a定 p a受 l误差影响小。 仿真设置： 2 0 i 0 区域中随机撒布 10个在 0 n×2 0 m 0

Rar) Ra出现误差下最大定位误差值， le是 l r而理想情况下最大定位误差值为 a那么， p,令在 R a出现误差下 l二

未知节点，未知节点通信半径 R= 0m,映通信半径 2投Ra 2i, A移动间隔 g: , l l: L n p a 2i Ra误差 Rar值和 n l r e gp差 gpr值按 E R A L a误 ae r R T B E表所列出的数值组合， 每种情况运行 10次。此次仿真定位误差用估计坐标与 0未知节点真实坐标值的距离占未知节点通信半径 R的比

最大定位误差与理想最大定位误差系数 K定义为式 () 5。则在 Ra误差下，位误差增大的误差比例可 l定用式( ) 6表示。

— K=—————=————一 —:———

￣

a ( p+Rl ga

￣

R a r) le r—

值来表示。E R A L R TB E值如下：gp a

√ 2

=":14 -

() 5)

E R A L=[,0 0 1 . 0,0 05 . 1 R TB E 0 . 0,0 0 3 . 0,0 0,0. 2,0. 3, 0 0 0 0. 6, 0 0. 8, 0 0.1 0 0 0. 4, . 5, 0 0. 7, 0 0. 9,,

印

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邓彬伟等：无线传感器网络移动节点辅助定位算法l 0

57 6

0 1 0 2, .5, . 0 3 0 4J . 5, . 0 2 0 3,. 5,.;

2

5

5

O D

45 L S . A.CAN定位误差与其他定位算法的误差比较

图 5给出了在投映通信半径误差和 L A移动间隔误差变化下的定位误差关系图。南图 5可以看出，位误定差受 L A移动间隔误差影响较大，投映误差影响很小。受 根据仿真数据， g p=R a下，动问隔误差影响下的，在 a l移 KI 1 R ar,在相同的 g p和 R a误差下， 0 ler即 a l移动间隔

经典

非测距定位算法如质心和 D H p其理论定位 V o

精度为 0 3 R左右， .3月是未知节点通信半径。L— A SA C N的定位精度是与 gp相关的，了与传统定位算法 a为精度做比较，真设置同 4 3,设未知节点通信半径仿 .节并 R= 0 1, a 2 Igp=0 1理想情况下，位最大精度为 T . R,定0 3 36 0 1 . 8 . R=0 0 8 3 R;真结果为 0 0 74在图 . 3 6仿 .3 R; 7中给出了不同投映误差下，位误差随移动间隔误差定

误差引起的定位误差的增大是投映通信半径误差对定位误差影响的 4倍。由图 5还可以看到，位误差与投映定

通信半径误差和 L A移动间隔误差都是线性关系。

变化曲线。图 7中显示，%的 gp误差和 2%的 Ra 1 a 0 l误差下，位精度达 0 0 R;%的 g p误差和 2%的 R a定 .6 5 a 0/误差下，定位精度也可达 0 1 4如果通过对 L额外测 . 9 R; A

岔

距或定位方法保证 g有较高的移动精度， L— A p a则 AS N C可以达到很高的定位精度。e移明 l J礴儇壹刀 U Hl

一。

e移动间隔误差为01 . 母移动问隔误差为01 . 移动间隔误差为0 . (

:移动间隔误差为0 . (移动问隔误差为0 . (一一…一一一一

岔

书砌

—

移

l 4

l 2

l

O 8

0 6

、一

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…

O 2

…

0

一

一

一

一

一

网 5投映通信半径误差与移动间隔误差下的定位误差Fg 5 L c l ai r r V .poetdc m n ai du i. o a zt n er s S rjc o mu i t nr i i o o e c o a se rra ro nd mob l ntr a CT F ie i e v 1 lO

? !笠 !

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00 .5

01 .

01 02 .5 .

02 03 I5 . 0 3 0 4 _5 .

4 4 Rl g p的关系对定位覆盖率的影响 . a与 a

投映通信半径误差

当 Ra< .g时， l 05a p即使在理想情况下，、扫描行列也会有区域无法覆盖； R a有误差情况下，要满足当 l只 R a ( l 1一R

ler2 ar/ )≥ g p 2条件，、扫描即可完全 a￣行列覆盖整个散布区域。 仿真设置同 4 3节。投映通信半径误差和 L . A移动

图 7定位误差随移动间隔误差变化曲线Fi 7 o c lz to ro S m o ie i e a ro g. L aia in er rV . bl ntr le r r v

质心算法是一种计算量很低的算法，据仿真设置根条件，设锚节点个数为 4;节点通信半径为 2表并 0锚 0m, l出了比较结果，表 1比较中可以看到 L—C N具给从 AS A有性能优势。表 1质心算法与 L S A比较 A—C NTa e 1 C o pars fc nt o d a bl m ion o e r i nd LA - SCA Nal r t s go ihm

问隔误差变化下的节点定位覆盖率关系如图 6所示。在图 6中， 5间隔误差和 2%投映通信半径误差下，在% 0定位覆盖率在 9%左右。平均定位覆盖率大于 8%,盖 0 0覆率受间隔误差影响较大。并且节点覆盖率与投映通信半径误差与移动间隔误差没有明显的线性关系。

比较参数

质心

L—C N AS A

未知节点个数锚节点个数 I』数 A个 L的信半径误差 AL A移动间隔误差A

20 0 4,0 0 8无无无

20 0无 1 2% 03,1%% 0

计式{ 2:;{0pi5算 LY Y:【0公：’= n g一 Yl+ Lo d):: *;=+: ) Y+ (一【Y一 = a . : x 十 x Y)/ Y/ a -图 6投映通信半径误差与移动间隔误差下的节点覆盖率Fi . g 6 The n d o e a e V . p oe td c mmun c to a i o esc v rg S rj c e o‘ i ain r dus er ran b l ne v l IO ro d mo ie i tr a CT r

定位误差节点定位率

04 8 0 3 6 . 1 R, .8 R 3.%, 62 21 6 .%

0 1R, . 8R .2 0 3 3 8.%, 25 95 8 .%

58 6 4 6实验与分析 .

仪

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第 32卷

后，次进入步骤 1,次，扫描完； )扫描与列再 )依列

5行扫描过程相同； )每次扫描一次后，可通过按 S k 6在都 i n节点上的 s 2按键，所有未知节点发出广播，求所向要有未知节点传送他们的序号和定位坐标给 Sn ik节点， Sn ik节点收到后就通过串口发向上位机的串口软件窗口。表 2实验数据Tabl Ex rm e t e2 pe i ntda a

实验环境：×3 m铁架， A移动平台 (线距离 3m L天地面)距地面 4 . m;A移动平俞上放置移动节点 L 15 c L A (由无线控制的小车实现 ) L,A移动平台每问隔 3 n被 0c l移动 (手动移动 )实现间隔 g p=3 m,列扫描次数， a 0C行

各 1,动节点 L在移动过程巾，无线模块每隔 0次移 A其10 ms 0 周期性的向未知节点发送标识信号。图 8是实验现场照片。

表 2为根据图 8场景和实验条件实验所得的数据。根据式 ( )论定位误差： . 8 g p= . 8 4理 0 3 26× a 0 3 26×3 0=1 .7 1 4 8×1 m;验测试的平均误差是 3 . 0m实 6 3×1 0mm,

是理论定位误差的 3倍多，是因为实际情况下， S I这 R S

信号受环境影响较大，别是对于 6 7号节点因靠近墙特、壁和墙角其定位误差明显增大；是，以看出定位误差但可仍在几十厘米，具有高的定位精度。4 7定位时间问题 .图 8实验现场照片F g 8 Ex e i n a c ne p o o i . p rme t ls e h ts

南行、扫描，位所花时间受扫描速度和移动间隔列定大小影响较大，而在保证定位精度需求前提下应选择冈大的移动间隔。

实验软硬件：用 9个使用 C 2 3采 C 40的自制 Zge i e b节点组成一个 Zge定位网络。其巾一个节点与笔记本 i e b连接做为 S k点，责向 L节点发送控制参数和收 i节 n负 A取未知节点定位信息。一个节点为 L节点放置于受控 A

5结

论

本文提出了一种基于移动节点扫描的网格定位算法，有效的解决了无线传感器网络定位精度受节点个数， 锚节点密度和拓扑结构的影响问题，并且进一步减

小了未知节点通信量和计算量的需求。分析和仿真实验表明， L受 A通信半径误差影响小，良好的性能表现。需有

运行的小车上，下 7个节点做为未知节点放置在布设余区中。

实验过程：) i 1 S k节点，收上位机串口发来的控 n接制信号，发送给 L并 A无线模块； ) A无线模块通过串 2L 口把控制小车的信号发送给 L的小车，根据 S k发 A并 i n

要进一步研究的是 L A通信半径误差与 L A移动间隔同时出现误差时的具体定位精度的量化公式，点定位时节间的提高和不同地形情况下的定位情况，及进一步提以高定位精度等。

来的启动信号，启动小车运行，同时周期性的向未知节点发送标识信号，在小车运行 (描一次行或列 )停并扫后止；小车通过串口发送 ( E’给 L 3)‘ ) A无线模块， A无 L

线模块收到串串信号‘就停止发送标识信号；) E’ 4当手动把移动平台移动到一下间隔位置并把小车放置好

第 3期

邓彬伟等：线传感器网络移动节点辅助定位算法无

59 6

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20 0 2, M e r n m mo a du No. UCB/ERL M0 26. 2/

50 7

仪

器

仪

表

学

报

第 32卷 黄光明，9 5年于华中师范大学获得 18

邓彬伟，9 6年于华中师范大学获得 19

学士学位，9 1年于华中师范大学获得硕 19

学士学位，0 5年于华中师范大学获得硕 20士学位，07年于华中师范大学攻读博士 20学位，现为黄石理 T学院…级讲师，要研主

十学位，0 2年于中科院武汉物理数学所 20获得博士学位，为华中师范大学教授，现主要研究方向为无线通信、电子学等。核E— i:g ua g p y. c u. d c mal mh n@ h c n e u. n H ua ua m i e ev d B. c.d ge n s in e o h sc ng G ng ng rc ie S e rei ce c fp y is a d M . c d ge n r do ee to is oh fo Hu z o g No a n S . e r e i a i lcr nc b t rm a h n r l m Unv riy, W u a iest h n, Ch n i 1 5 n d 9 1, r s ciey, a d i a n 98 a 1 9 epe tv l n 0 an d P D. fo W u a n t ue o y is n d b i e h. r m b n I si t Ph sc a Mah mais t f te tc, Ch n s a e ce c si O 2 He i u e ty ap oe s ri i e eAc d my o S in e n2 0 . f sc r n l r fso n Colg fP y ia ce c n c n lg l eo h sc lS in ea d Te h oo y,Hu h n r lUn— e￣ o g No ma i

究方向为无线传感器网络，嵌人式系统。E. i:d n b mal e g w@ mal c n . d . n i c u e u c .De n e e e v d B. c. d ge n s inc fp y isa d ng Bi w ir c i e S e r e i c e eo h sc n M .S . de r ei ic isa d s se sb t r m c g e n cr u t n y tm oh fo Hua h ngNo ma zo r l Unv r i ie st y, W uh n

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s ac ne e ti mo e i g e in a d a ay i o loih o e r h i tr s s d l,d sg n n l s fag r ms fr n s tlc lz to n wiee s s n o ewoks o alai n i r ls e s rn t r .

v r .Hi c re trs ac n ee ti e e d d sse,w r ls esy t s u n ee rh itr s s mb d e y tm i es es n o ewo k.a d n co s in e e s rn t r n u]￣ ce c .

毒

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