基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型解析.doc

研究生课程论文 基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型 课程名称 高级计算机网络 姓 名 学 号 专 业 计算机应用技术 任课教师 开课时间 第一学期 教师评阅意见： 论文成绩 评阅日期 课程论文提交时间： 年 月 日 基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型 摘要 无线传感器网络是物联网的重要组成部分，利用其实现物联网中目标的定位技术已经成为研究热点之一，由于受环境，障碍物，网络攻击和硬件错误等诸多因素的影响，传感器节点采集的数据易产生较大误差，形成错误数据，从而对定位造成严重影响，尽管已经发展出众多定位算法和模型，但针对错误数据实现定位的研究还比较少见，尤其国内，几乎空白。 文中针对上述问题，旨在利用网络(几何)拓扑结构信息，提出一种用局部信息刻画全局分布密度信息的新颖物联网定位模型，鲁棒的局部保持的典型相关分析定位模型LE-RLPCCA，与现有同类模型方法在真是环境中的实验结果相比，LE-RLPCCA具有更高的定位鲁棒性和稳定性。  摘要 1 引言 3 一． 基于传感器网络的物联网定位机制 5 二． LE-LPCCA的模型建立 7 三． LE-RLPCCA定位模型的提出 10 1. 错误数据的几何表现 10 2. RlPCCA模型描述 10 3. LE-RLPCCA定位算法 11 小结 13  引言 物联网是把具有标识，感知和只能处理能力的物体，借助通信技术互联而成的网络，这些无需人工干预即可实现协同和互动，木钉在于为人们提供只能服务，由于物联网可广泛用于各种自然灾害的监测，医疗卫生，电力系统，智能交通，智能小区管理，军事，航空和航天等领域，因此美国，日本等国大力投资着手开展对其相关技术的研究，并建立或正在建立国家级感知中心，目前我国也正在建立自己的“传感信息中心”，无疑，物联网正在进入迅速发展的时期。 随着物联网发展，传感器技术已开始得到广发关注和应用，通过它构成的无线传感网络可连接物理世界和数字世界，目前国际上已有研究工作将其应用与环境监测和保护以及时发现和定位事故源，航空和航天的落点控制，军事目标的定位和跟踪等方面，在各种应用中，位置信息和物联网的监测活动至关重要，虽然可以通过全球定位系统GPS实现定位，但是其适应于无遮挡的室外环境，且用户节点通常能耗高，体积大，成本较高，还需要固定的基础设施，因此在GPS应用受限的场景下，或是在人类难以胜任或无法到达的复杂环境中，采用体积小，能量消耗低，价格低廉的传感器网络可以很好的解决目标发现及定位等问题。因而，作为物联网应用的基础和关键技术，传感器节点的定位问题已得到越来越多的关注。 目前的WSN定位技术有基于接收信号强度指示(RSSI),基于到达时间，基于到达时间差和基于到达角度等方法，其中，因RSSI定位技术无需额外硬件设备支持，且符合低功率，低成本等要求，故得到更广泛的应用。 然而基于RSSI的定位结果常不稳定，故应用性受到一定限制，为了解决这一问题，研究者们已经提出了众多改进策略和算法，今年来，借助机器学习对定位机制进行策略和算法设计已经成为一个研究热点之一，该类方法的实质是将传感定位过程视为一个机器学习问题，通过深入挖掘可用传感数据所隐含的信息（如网络拓扑结构，数据的非线性表示等），学习并建立一个从信号空间到物理空间的映射，而后运用该映射估计出未知节点的空间(位置)坐标，从而实现定位，其中，其最近提出一个联合充分利用信号空间和物理空间局部拓扑节后信息的无线传感器网络定位(Location-Estimation-Locality Processing Canonical Correlation Analysis，LE-LPCCA)，与目前的同类方法相比，其定位精度和稳定性显著提高。 然而，在大规模物联网中，由于硬件错误，网络攻击，能力不足，恶劣天气等实际环境因素的影响，所采集的数据常含有较大误差，从而影响定位结果。 本文针对该问题，在提出LE-LPCCA的基础上，通过对信号空间和物理空间局部信息的刻画进行改造，提出具有较好鲁棒性的LE-Robust LPCCA定位模型，使其包含局部结构信息的基础上包含相对全局的拓扑结构信息，并利用这些结构信息最大程度地减小错误数据在整个建模过程中的影响。  基于传感器网络的物联网定位机制 物联网的层次结构自底向上可分为四层，传感器网络层，接入网络层，中间件层和应用层。传感器网络层处于最底层，它将各种设