智能空间中传感器网络节点精确定位与路径规划

智能空间中的传感器网络节点精确定位与路径规划是物联网中的重要核心支撑技术之一。韩光洁编著的《智能空间中传感器网络节点精确定位与路径规划》在综合分析国内外相关工作的基础上，通过研究未知节点在定位过程中的误差原因，定性分析了传感器网络中锚节点的相对位置对未知节点定位误差的影响，提出了锚节点布置算法、二步定位算法、基于正三角形路径的节点精确定位算法及锚节点的路径规划等关键技术，最后对相关的算法进行了仿真验证与性能评价。这些方法对物联网在实际应用中起到了指导性的作用。

《智能空间中传感器网络节点精确定位与路径规划》可供广大物联网、移动网络等行业的科研工作者和工程技术人员，以及高等院校相关专业的教师和研究生使用。

前言

第一章 绪论

1.1 物联网

1.2 无线传感器网络

1.3 精确定位的研究现状

1.4 本书的组织结构

参考文献

第二章 定位服务问题

2.1 上下文感知

2.1.1 上下文的基本概念

2.1.2 基于上下文的交互

2.1.3 上下文感知计算

2.1.4 智能空间

2.2 定位服务

2.2.1 定位服务的作用

2.2.2 定位感知系统

2.2.3 定位感知技术

2.2.4 未知节点的定位方法

2.3 智能空间中的定位问题

2.4 小结

参考文献

第三章 智能空间中的定位信息

3.1 智能空间的描述

3.2 定位信息

3.3 定位信息的表示

3.3.1 定位树

3.3.2 定位操作符

3.4 小结

参考文献

第四章 无线传感器网络典型定位算法分析

4.1 引言

4.2 节点定位算法的分类

4.3 静止锚节点静止未知节点

4.3.1 非测距定位算法

4.3.2 测距定位算法

4.3.3 小结

4.4 静止锚节点移动未知节点

4.4.1 历史记录定位算法

4.4.2 分簇定位算法

4.4.3 小结

4.5 移动锚节点静止未知节点

4.5.1 几何模型定位算法

4.5.2 移动路径定位算法

4.5.3 小结

4.6 移动锚节点移动未知节点

4.6.1 时间定位算法

4.6.2 概率分布定位算法

4.6.3 小结

4.7 总结与展望

参考文献

第五章 精确定位的理论基础与验证

5.1 空间定位的几何基础

5.2 计算未知节点位置

5.2.1 定位参数的获取

5.2.2 多边定位

5.3 如何在二维空间中部署锚节点

5.4 锚节点部署定理

5.5 锚节点选择算法

5.6 仿真实验环境

5.7 测试方法

5.8 与传统方法的比较

5.8.1 定位误差分析

5.8.2 实时性分析

5.8.3 算法的评价

5.9 小结

参考文献

第六章 定位误差的分析

6.1 定位误差的来源与分类

6.1.1 多边定位的误差来源

6.1.2 时间测量误差

6.1.3 锚节点位置

6.2 定位误差的理论分析

6.3 多边定位误差的分析

6.3.1 时间测量所引起的误差

6.3.2 锚节点部署位置引起的误差

6.4 小结

参考文献

第七章 两步安全定位算法

7.1 引言

7.2 相关工作

7.2.1 相关安全定位算法

7.2.2 TSSL与现有算法的比较

7.3 网络模型及攻击模型

7.3.1 网络模型

7.3.2 恶意节点类型

7.3.3 攻击模型

7.4 TSSL算法第一阶段——鉴别可疑节点

7.4.1 检测发送节点坐标信息

7.4.2 检测数据包发送时间

9.4.3 检测ID信息

7.5 TSSL算法第二阶段——隔离恶意节点

7.6 安全定位

7.6.1 基于到达时间差的定位算法

7.6.2 改进定位算法

7.7 理论分析

7.7.1 安全性分析

7.7.2 定位误差分析

7.7.3 通信能量消耗

7.7.4 算法复杂度分析

7.7.5 定位覆盖度分析

7.8 仿真分析

7.8.1 恶意节点检测率

7.8.2 定位误差的比较

7.8.3 定位时长的比较

7.9 小结

参考文献

第八章 基于正三角形路径的节点精确定位算法及锚节点路径规划

8.1 定位问题描述

8.2 网络模型

8.2.1 无漏洞三重覆盖

8.2.2 区域优化策略

8.2.3 不规则度模型描述

8.3 节点通信范围不规则情况的定位分析

8.4 PLMAT精确定位算法

8.4.1 移动锚节点的路径规划

8.4.2 锚节点移动路径的获取

8.5 小结

参考文献

第九章 精确定位算法的仿真实验与评价

9.1 仿真实验环境

9.1.1 网络模型

9.1.2 仿真参数

9.2 性能评价标准

9.3 定位算法仿真与性能分析

9.3.1 能量与总路径的关系

9.3.2 噪声对算法性能的影响

9.3.3 锚节点发射半径r对算法性能的影响

9.3.4 节点密度p对算法性能的影响

9.3.5 锚节点移动速度v对算法性能的影响

9.3.6 未知节点的实际位置与估计位置比较

9.3.7 不规则度对定位误差的影响

9.3.8 不同算法的比较

9.4 小结

第十章 总结及展望

10.1 总结

10.2 展望2100433B

作者：韩光洁

出版社：科学

ISBN：9787030360304

开本：16开

页数:183页

出版日期：2012-12-01

第1章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2研究现状7

1.2.1节点定位技术研究现状7

1.2.2协作跟踪技术研究现状10

1.3章节安排13

参考文献15

第2章无线传感器网络节点定位和协作跟踪技术21

2.1节点定位21

2.1.1节点定位原理22

2.1.2定位系统27

2.1.3性能评价31

2.2协作跟踪32

2.2.1目标跟踪算法32

2.2.2协作跟踪方案39

2.2.3评价指标47

2.3本章小结47

参考文献48

第3章室内复杂环境下节点定位算法49

3.1路径损耗模型49

3.2室内测距模型参数辨识52

3.3室内定位方案62

3.4人员定位实验64

3.5本章小结68

参考文献68

第4章野外环境下三维节点定位算法69

4.1网络模型69

4.2三维辅助定位算法71

4.3定位误差和能量消耗分析77

4.4仿真实验81

4.5本章小结88

参考文献89

目录传感器网络节点定位与协作跟踪第5章基于粒子群优化的协作跟踪算法90

5.1系统描述90

5.2多传感器协作跟踪方案91

5.2.1高斯粒子滤波91

5.2.2多传感器数据融合94

5.3基于粒子群优化的动态簇组织算法96

5.3.1基于位置预测的簇成员节点选择97

5.3.2基于粒子群优化的簇头节点选择98

5.4仿真实验102

5.5本章小结107

参考文献107

第6章基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法109

6.1问题描述109

6.2接力卡尔曼算法110

6.2.1状态和协方差更新110

6.2.2预测方程111

6.2.3传感器概率更新111

6.3多传感器交互滤波算法111

6.4后验克拉美罗下界112

6.5仿真实验114

6.5.1PCRLB115

6.5.2IMSF的性能115

6.5.3传感器概率118

6.6本章小结120

参考文献120

第7章基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法122

7.1相关工作123

7.2问题描述123

7.3多模型后验克拉美罗下界124

7.4通信受限节点调度策略126

7.5模型参数预测127

7.6仿真实验128

7.7本章小结134

参考文献134

第8章连续泄漏稳态气体源参数估计算法137

8.1连续泄漏稳态气体源参数估计模型137

8.1.1有风条件下稳态气体扩散模型137

8.1.2稳态气体源参数估计状态空间模型142

8.2连续泄漏稳态气体源参数估计算法142

8.2.1稳态气体源参数的粗估计142

8.2.2确定粒子滤波的似然函数143

8.2.3基于粒子滤波的稳态气体源参数估计算法145

8.3气体源参数估计性能分析145

8.3.1气体源参数估计CRLB的定义146

8.3.2气体源参数估计的CRLB推导146

8.4仿真实验与结果分析150

8.4.1实验条件150

8.4.2实验结果与分析151

8.5本章小结158

参考文献158

第9章连续泄漏非稳态气体源参数估计算法159

9.1连续泄漏非稳态参数估计模型159

9.1.1二维非稳态气体扩散模型159

9.1.2传感器测量模型161

9.2连续泄漏非稳态气体源参数估计算法162

9.2.1构造目标优化函数162

9.2.2基于多种群遗传算法的非稳态气体源参数估计算法164

9.3仿真实验与结果分析167

9.3.1仿真条件168

9.3.2仿真结果与分析168

9.4本章小结173

参考文献173

第10章瞬时泄漏气体源参数估计算法174

10.1瞬时泄漏气体源参数估计模型174

10.1.1有风条件下瞬时气体扩散模型174

10.1.2瞬时气体源参数估计状态空间模型176

10.2基于高斯粒子滤波的瞬时气体源参数估计算法179

10.2.1瞬时气体源参数的粗估计180

10.2.2基于高粒子滤波的瞬时气体源参数估计方法181

10.3瞬时气体源参数估计性能分析183

10.4仿真实验与结果分析184

10.4.1实验条件184

10.4.2实验结果与分析186

10.5本章小结193

参考文献194

附录A矩阵求逆195

附录B预测距离的推导196 2100433B

本课题的主要目标是综合考虑各种不完整性，探索利用矩阵完成方法解决目前十分突出的由于复杂应用环境等因素导致的无线传感器网络节点定位中数据矩阵结构受到损坏的途径，改善无线传感器网络节点定位的性能。针对矩阵完成方法在无线传感器网络节点定位中的应用，将其分为两大类来考虑：一类是显式矩阵完整性分析，即在数据矩阵中明确知道存在数据缺失或者存在野值及其相应位置的情况；另一类是隐式矩阵完整性分析，指的是数据矩阵在形式上是完整的，但其中部分元素受噪声影响较大或者存在野值并且该元素的位置未知的问题。针对第一类问题，首先引入数据矩阵的低秩特性，使得求解成为可能；其次通过图直观地了解除了低秩以外，数据矩阵还需要满足的三个基本条件，即顶点可测性、连通性和采样集合势大小的要求；特别地，针对欧氏距离矩阵的显示完成问题，利用交替秩完成方法考察了矩阵完成的成功率对采样集合势的要求。从仿真结果上看，需要的测量值个数要数倍于实际自由度才能获得较高的成功率。针对第二类问题，主要考虑具备低秩特性的欧氏距离矩阵的完成问题。为了消除秩约束引入的非凸性，采用半定松弛来获得进行求解。由于加权矩阵的存在，使得半定松弛方法既适用于隐式矩阵完整性分析，也适用于显式矩阵完整性分析。仿真结果验证了半定松弛方法的稳健性。在对上述问题研究过程中，也对有关的参数估计方法和定位方法，如直达方向重建方法、基于混合范数优化的波达方向估计、利用角度差测量进行自主定位等做了相应的研究。 2100433B

无线传感器网络在环境监测、医疗卫生、军事以及商业等领域具有广泛的应用前景。作为无线传感器网络的关键技术，节点定位与协作跟踪是计算机、控制和通信等学科众多专家学者致力研究的参数估计课题。无线传感器网络资源受限，且应用场景多样，使节点定位与协作跟踪的研究面临诸多的挑战。本书首先介绍了无线传感器网络的研究情况，然后系统归纳了节点定位技术和协作跟踪算法，进而针对室内复杂环境提出了室内人员定位算法,结合野外环境设计三维节点定位算法，并针对资源受限条件下协作跟踪问题，提出了基于粒子群优化的协作跟踪算法、基于贝叶斯理论的多传感器交互滤波算法以及基于后验克拉美罗下界的机动目标跟踪算法。