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1、 摘 要 无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）是近年来迅速发展并受到普遍重视的新型网络技术，它的出现和发展给人类的生活和生产的各个领域带来了深远的影响。无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。目前，已有多种定位技术被应用于室内定位中，尤其是基于接收信号强度（RSSI，Received Signal Strength Indication）的定位技术以其低功耗、低成本、易于实现等优点，得到了无线传感器网络研究学者们的青睐。本文重点研究了基于RSSI的室内定位的关键技术，主要包括定位模型分析和定位算法设计。首先，为了获得较为精确的定位，根据RS
2、SI测距原理和无线信号传播衰减模型在设定的室内环境进行多次实验，通过计算及均值处理等方法反复调整以获得标准的定位模型参数，得到高精度的等效距离。接着，根据三边定位算法原理简化定位算法，建立更为简单的定位模型，采用双边定位得到两个可能的定位点，再利用RSSI测距原理对两个定位点进行择优选择确定定位点。最后，在Arduino开发平台上对参考节点与未知节点这两类iDuino节点的室内定位模型进行了软件开发设计和程序开发。在设定的室内环境部署iDuino节点，搭建实验定位模型，并实现了定位。 关键词：无线传感器网络，节点，室内定位，RSSI，ArduinoABSTRACT Wireless senso
3、r network (WSN) is developed rapidly and universally emphasized as a new network technology in recent years, the advent and development of WSN have had a profound and lasting impact on the life and all areas of production of human beings. Wireless nodes localization technology is the basis in the ap
4、plication and studies of wireless sensor network. There are a variety of positioning technology have been used in indoor location at present, especially the based on RSSI (received signal strength) positioning technology gets a great preference from many scholars of studies of wireless sensor networ
5、k with the advantages of low power consumption, low cost and easy to realize.This paper mainly studies the key technology of indoor positioning based on RSSI, which mainly includes the positioning model analysis and positioning algorithm design. First, in order to obtain more accurate positioning, w
6、e perform several experiments according to the RSSI ranging principle and wireless signal propagation attenuation model in the setting of indoor environment, and get accurate positioning model parameters and equivalent distance by the methods of calculation and mean processing. Then, we simplify Tri
7、lateral Localization Algorithm to Bilateral Location Algorithm and establish a simpler positioning model, with which we can get two nodes of possible location, and determine the better node according to the RSSI ranging principle. At last, we make software designing and programming of these nodes th
8、at are anchor nodes and nodes of unknown on the Arduino development platform. Combined with the indoor environment we selected, we deploy the iDuino nodes and then build location model, with which we implement the location. KEY WORDS：Wireless Sensor Network，Nodes，Indoor Location，RSSI，Arduino 目 录 第一章
9、 绪论11.1 选题目的与意义11.2 研究背景21.2.1 国内外研究状况21.2.2 室内定位技术31.2.3 无线传感器网络操作系统61.3 论文章节安排7第二章 无线传感器网络定位技术82.1 无线传感器网络结构82.1.1 无线传感器网络体系结构82.1.2 无线传感器节点结构92.1.3 无线传感器网络的协议栈102.2 无线传感器网络的定位机制112.2.1 基于测距的定位技术112.2.2 与距离无关的定位技术132.3 常用的室内节点定位算法132.3.1 三边测量法132.3.2 三角测量法142.3.3 极大似然估计算法152.3.4 DV-Hop定位算法162.3.5
10、APIT定位算法162.3.6 加权质心算法172.4 定位系统和算法的性能评价标准18第三章 基于RSSI的室内定位模型分析及算法设计183.1 RSSI测距原理183.1.1 无线信号传播损耗模型193.1.2 RSSI测距模型18203.2 RSSI测距实验213.3 基于RSSI的三边定位简化算法25第四章 基于IDUINO节点的室内定位系统的实现294.1 iDuino节点简介19294.2 节点部署模型设计324.3 程序设计334.3.1 节点逻辑设计2,19334.3.2 Arduino程序体系结构及程序语言基础2,20344.3.3 节点程序设计374.4 定位实验43第五章
11、 总结与展望46参考文献48致 谢50毕业设计小结51附 录52第一章 绪论1.1 选题目的与意义从21世纪初开始，物联网（Internet of Things）的概念和技术在全球得到高度重视。物联网是互联网的应用拓展，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，把传感器、控制器、机器、人和物等通过新的方式联系在一起，形成物与物、人与物联系，实现信息化、远程管理控制和智能化网络，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮1。国内外各大企业和高效开始将目光由传统的通信行业转向了物联网行业2，而与物联网密切关联，基于大量具有通信功能的微型传感器构成的无线传感器网络也成为了国
12、内外关注的热点。WSN是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域被感知对象的信息，并发送给观察者。随着微电子和微系统(Micro-Electro-Mechanism System，MEMS) 、片上系统（System on Chip，SOC）、无线通信以及低功耗嵌入式技术的快速发展，无线传感器网络（WSN）在军事应用、目标追踪、环境监测、医疗保健、空间探索等领域都得到广泛的应用，为信息感知带来了一场新变革，使得物与物、人与物、人与人之间，甚至人身的交互感知更方便2。传感器节点是无线传感器网络（W
13、SN）的基本单位，节点的位置信息是WSN应用的基础，不能确定位置信息的节点所得到的监测数据是没有任何意义的，因而节点定位技术在WSN中具有举足轻重的地位。由美国国防部领导下的卫星导航联合计划局（JPO）主导研究的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）是目前应用最广泛和成功的定位技术。GPS在许多嵌入式系统中被用于定位服务，如手机、导航系统或笔记本电脑等。虽然GPS能提供高精度的位置信息，但对于大多数的WSN应用并不适用。首先，现有的GPS部件非常昂贵。其次，GPS耗能高，将有可能对WSN生存期产生额外的约束。另外，WSN通常是静止的，定位协议可能只需要在网络
14、初始化周期执行。因此，GPS可能不能实现有效的成本效益3。GPS主要应用于船舶、汽车、飞机等运动物体进行定位导航，只适合于在户外使用。在室内场合，由于建筑布局复杂、场景特定、再加上人员活动等不确定随机因素，存在着多径效应和非视距传输的影响，使得室内信道环境复杂，微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS并不适用。而基于IEEE 802.11协议的无线局域网（Wireless Local Area Network，WLAN）的定位技术已经取得了巨大的研究成果，尤其是近年来基于多种简单定位机制和算法，技术相对简单，低成本、低功耗、自组织的WSN定位技术得到了科研人员的重视和大量研究，具有很好的应用前景。
15、图1-1列举了WSN的主要应用3。无线传感器的网络应用军事智能微粒螺旋侦察狙击手侦测系统环境洪水、火山、森林火灾等监控自然栖息地监控医疗人工视网膜病人监护应急响应人体检查药品管理家庭用水监控火灾监控安防智能家居工业定期检修结构健康侦测 图1-1 WSN的应用类别和举例现代社会人们对生产生活中的安防和智能化的需求越来越高，精确的定位技术在许多室内场景的实用性和必要性已经日趋显著4。在一些公共场所，例如购物超市、展览厅、办公室、图书馆、地下停车场、监狱等，人们都需要精确的定位信息2。精确的室内定位信息能够实现高效的空间利用，为人们的生活带来了诸多便利。例如在医院进行医护人员与患者监控管理，药品和医
16、疗设备管理。如果有病人发生意外，定位系统就可以确定患者位置并通知最近的医护人员，进行紧急处理；在图书馆布置带有温度和烟雾浓度的感知系统，如果发生火灾系统能够及时向监控中心报告火灾的具体位置；在超市，可以通过对消费情况的监控来对商品优化摆放，减少消费者寻找时间以及减轻拥堵情况4等等。因此，室内定位技术应用前景广阔，具有极大的研究价值和市场需求。1.2 研究背景1.2.1 国内外研究状况无线传感器网络的研究最初起源于美国军方，其研究的项目包括CEC、REMBASS、TRSS、Sensor IT、WINS、Smart Dust、SeaWeb、AMPS、NEST等5。美国国防部远景计划研究局已经投资几
17、千万美元，帮助无线传感器网络技术的研发。美国国家自然基金委员会（NSF）也开设了大量与其相关的项目，如：2003年制定了无线传感器网络研究计划，每年拨款3400万美元支持相关研究项目，并在加州大学洛杉矶分校成立了传感器网络研究中心；2005年对网络技术和系统的研究计划中，主要研究下一代高可靠、安全的可扩展的网络、可编程的无线及传感器系统的网络特性，资助金额达4000万美元。此外，美国交通部、能源部、美国国家航空航天局也相继启动了相关的研究项目。美国所有著名的院校几乎都从事传感器网络相关技术的研究，如加州大学洛杉矶分校、康奈尔大学、麻省理工学院和加州伯克利分校等都先后开展了传感器网络方面的研究工
18、作。加拿大、英国、德国、芬兰、日本和意大利等国家的研究机构都先后开始了无线传感器网络的研究。欧盟第6个框架计划将“信息社会技术”作为优先发展的领域之一，其中多处涉及对无线传感器网络的研究。日本总务省在2004年3月成立了“泛在传感器网络”调查研究会。韩国信息通信部制定了信息科技839战略，其中“3”是指IT产业的3大基础设施，即宽带融合网络、泛在传感器网络、下一代互联网协议。企业界中欧盟的Philips、Siemens、Ericsson、ZMD、France、Chipcon等公司，日本的NEC、OKI、Skyleynetworks、世康、欧姆龙等公司都开展了无线传感器网络的研究。我国对无线传感
19、器网络的研究起步较晚6，首次正式启动出现于1999年中国科学院知识创新工程点领域方向研究的“信息与自动化领域研究报告”中，无线传感器网络是该领域的五大重点项目之一。2001年，中国科学院依托上海微系统与信息技术研究所成立微系统研究与发展中心，旨在引领中国科学院无线传感器网络的相关工作。在一份我国未来20年预见技术的调查报告中，信息领域157项技术课题中有7项与传感器网络直接相关6。2006年初发布的国家中长期科学与技术发展规划纲要为信息技术定义了三个前沿方向，其中两个与无线传感器网络的研究直接相关，即智能感知技术和自组织网络技术。我国2010年远景规划和“十五”计划中，就已经将无线传感器网络列
20、为重点发展产业之一2,7。2012年教育部也将无线传感器网络纳入科研重点项目7。近年来，国家自然科学基金委员会对无线传感器网络相关的研究课题给予了大力资助，大量关于无线传感器网络的国家自然科学基金研究项目赫然在列。国家863高技术发展也设立了专项基金，以资助无线传感器网络技术的研究工作。从20世纪90年代起，国内外许多高校和研究机构开始了室内定位技术的研究，也出现了一些成熟的室内定位系统。例如Active Badges11、Active Bats、Cricket12、RADAR13等。Active Badges与Active Bats定位系统都是由AT&T研发的。Active Badges定位
21、系统采用红外通信技术来定位，但红外信号存在直线视距和传输距离较短等缺点，另外系统需要布置多个基站，这提高了系统的复杂度和维护成本，降低了系统的可扩展性。而Active Bats定位系统使用超声波（time of flight，TOF）技术来实现定位，相对于Active Badges定位系统其精度更高，可扩展性较好，且易于部署，但成本较高。由MIT提出的Cricket系统采用了超声波技术并根据TDOA（Time Difference Of Arrival）原理来实现定位，其定位精度高，但需要昂贵的硬件设备来支持，并且系统功耗大。RADAR系统是由Microsoft公司开发的，它是基于IEEE 8
22、02.11 WLAN的室内无线射频定位系统，采用经验测试和信号传播模型相结合的定位系统。RADAR系统易于安装，基站少，但定位系统必须处于无线局域网中，这样，在网络的规模和电源功能方面将是一大限制2。1.2.2 室内定位技术随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。随着无线通信技术的发展，新型的室内定位技术，如红外射线技术（Infrared Ray，IR）、无线射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）、无线蓝牙技术（Wireless Blue
23、tooth）、ZigBee、超宽带技术（Ultra Wideband，UWB）、超声波技术（Ultrasound）、WLAN/Wi-Fi、蜂窝系统移动定位技术（Cellular System）等。下图1-2是对定位技术的比较2。ScaleUWBProprietary microwave solutionsAOATDOARTOFRF&IRRF&Ultrasonichybrid methodsWLANBluetoothDECTZigbeeHome RF positioningRSSTDOATOAAOAGPSDGPSWireless AssistedGPSAutomation/control etc
24、guiding，trackingrouting，etc.GSMCDMA/3GMobile cellular networkCell-IDTOATDOAE-OTDRSSWide signal-strengthfingerprintResolution0.1meter10meter1meterRural&RemoteOutdoorLocally&UrbanIndoors 图1-2 室内定位技术（一）红外射线技术（IR）8红外线室内定位技术定位的原理是，红外线IR标识发射调制的红外射线,通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较高的室内定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外
25、射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个房间、走廊安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离传播，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在精确定位上有局限性。（二）无线射频识别技术（RFID）9RFID，又称为电子标签，是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，作为条形码的无线版本存在。RFID的主要核心部件是读写器（reader）和电子标签(tag)，通过相距几厘米到几米距离的读写器发射的无线电波来读取电子标签内存储的信息，识别电
26、子标签代表的物品、人和器具的身份。 RFID电子标签分为无源标签（Passive Tag）和有源标签（Active Tag）两种， 无源标签由感应到的电磁波反馈电能，有源标签需要电池供电，用来存储被识别对象的数据信息。RFID读写器通过天线与RFID电子标签进行无线通信。目前RFID已经被广泛用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多领域。（三）无线蓝牙技术（Wireless Bluetooth）10蓝牙（Bluetooth）技术是由爱立信、诺基亚、Intel、IBM和东芝五家公司于1998年5月共同提出开发的。蓝牙技术的本质是设备间的无线连接，主要用于通信与信息设备。近年来，在电声行
27、业中也开始使用蓝牙技术。一般情况下，蓝牙的工作范围在10m半径之内，在此范围内，可进行多台设备间的互联。蓝牙技术的特点主要有： 采用调频技术，数据包短，抗信号衰减能力强； 用快速跳频和前向纠错方案以保证链路稳定，减少同频干扰和远程传输噪声； 使用2.4GHz ISM频段，无需申请许可证； 可同时支持数据、音频、视频信号； 采用FM调制方式，降低了设备的复杂性。蓝牙技术最大的优点是设备小2，易于集成在PDA、电脑和手机中，所以它很受欢迎。但是由于蓝牙传感器不能在10s的循环工作模式中保持5s的查询模式，所以非专门设计的蓝牙设备不适合实时定位。并且蓝牙器材和设备比较昂贵，对于复杂的室内环境，蓝牙系
28、统的稳定性稍差，受噪声干扰大。（四）ZigBee8ZigBee是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术，它介于无线射频识别技术和无线蓝牙技术之间，也可以用于室内定位。应用ZigBee技术的室内定位系统是通过在传感器网络中布置参考节点和移动节点。参考节点为静态节点，他们发送位置信息和RSSI给移动待测节点，该节点将数据写入定位模板，分析计算得到自身位置。该系统常采用分布式节点设置，可以减少网络数据的工作量和通信延迟的问题。ZigBee最显著的技术特点是它的低功耗和低成本。（五）超宽带技术（Ultra Wideband，UWB）2超宽带技术是一种全新的、与传统通信技术有极大差异的通信新技术。它不需要
29、使用传统通信体制中的载波，而是通过发送和接收具有纳秒或以下的极窄脉冲来传输数据，从而具有GHz级的宽带。超宽带可用于精确定位，例如战场士兵位置发现、机器人轨迹追踪等。超宽带系统与传统的窄带系统相比，具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点。因此，超宽带技术可以应用于室内静止或者移动物体以及人的定位跟踪与导航，且能提供十分精确的定位精度。（六）超声波技术（Ultrasound）8 超声波定位目前大多数采用反射式测距法。系统由一个主测距器和若干个小电子标签组成，主测距器可放置于移动机器人本体上，各个电子标签放置于室内空间的固定位置。定位过程如下：光由上位
30、机发送同频率的信号给各个电子标签，电子标签接收到后又发射传输给主测距器，从而可以确定各个电子标签到主测距器之间的距离，并得到定位坐标。超声波定位的精度比较高，但由于多径效应和非视距传播的影响，超声波在传输过程中衰减较大。为避免此情况则需要大量底层硬件基础设施投资，这大大地提高了成本。（七）WLAN/Wi-Fi10Wi-Fi是一种可以将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术。Wi-Fi无线网络是由AP（Access Point）和无线网卡组成的无线网络。在开放性区域，其通信距离可达305m；在封闭性区域，其通信距离为76122m。Wi-Fi方便与现有的有线以太网络整合
31、，组网的成本更低。它具有无线电波覆盖范围广、速度快、可靠性高、无需布线、健康安全等优点。1.2.3 无线传感器网络操作系统随着无线传感器网络的深入发展，目前已经出现了多种适合于无线传感器网络应用的操作系统9，如Tiny OS21,22,26、Mantis OS22,30,31、Contiki OS23,32等。Tiny OS是一个典型的无线传感器网络操作系统。它采用一种基于组件（component-based）的开发方式，能够快速实现各种应用。 Tiny OS系统、库程序和应用服务均由nesC语言编写。Tiny OS的很多特性，如并发模型、组件结构等都是由nesC语言体现的。nesC是一种开发
32、组件式结构程序的语言，采用C语言风格的语言，其语法是对标准C语法的扩展。nesC除了支持Tiny OS的并发模型，也使得组织、命名和连接组件称为健壮的嵌入式网络系统的机制9,15。Mantis OS是一种无线传感器网络系统，它的内核和API采用标准C语言，提供Linux和Windows开发环境，易于用户使用。Mantis OS提供抢占式任务调度器，采用节点循环休眠策略来提高能量利用率。它提供集成的硬件和软件平台，适用于广泛的传感器网络应用程序，是一个多模型系统，可以进行频率通信，适合多任务传感器节点，可以动态地重新编程9,25。Contiki OS是一个开源的、高度可移植的多任务操作系统，适用
33、于联网嵌入式系统和无线传感器网络，是由瑞典计算机科学学院研究开发出来的。它支持IPv6，可以很方便地和已有网络互联，并且支持的架构广泛，功能强大，可以满足复杂应用的需求19。Contiki OS完全采用C语言开放，可移植性非常好，对硬件的要求极地，能够运行在各种类型的微处理器及电脑上。近年来，作为物联网开发领域三大开源软件平台之一的Arduino被广泛地运用于传感器节点的设计中。Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型台，它包含硬件（各种类型的Arduino板）和软件（Arduino IDE）。Arduino不仅仅是全球流行的开源硬件，也是一个优秀的硬件开发平台，更是硬件开发的趋势
34、。Arduino简单的开发方式使得开发者更关注创意与实现，更快的完成自己的项目开发，大大节省了学习的成本，缩短了开发的周期。并且Arduino有着众多的开者和用户，你可以找到他们提供的众多开源的示例代码、硬件设计。因为Arduino的种种优势，越来越多的专业硬件开发者已经或者开始使用Arduino来开发他们的项目、产品；越来越多的软件开发者使用Arduino进入硬件、物联网等开发领域。本文采用Smeshlink公司的集成Elipse来开发Arduino的程序。Eclipse是当前最强大的开源IDE编程环境，并已经有了对应的Arduino for Eclipse插件，开发比较简单。Smeshli
35、nk公司集成Eclipse的开发平台SMeshStudio，如图1-3所示。图1-3 集成开发平台SMeshStudio1.3 论文章节安排本文共分为五个章节，各章主要内容如下：第一章：绪论。主要阐述了本课题的背景及研究目的与意义，简单介绍了该课题研究的国内外情况，从而引出无线传感器网络在室内定位中的重要价值，以及本文研究要用到的Arduino开发平台。第二章：无线传感器网络定位技术。从基本结构开始，对网络体系结构，节点构成和网络协议栈进行了简单的介绍。然后，较为充分地阐述了已有传统的测距技术和室内节点定位算法的原理。最后简单分析了定位算法的评价标准。第三章：基于RSSI的室内定位模型分析及算
36、法设计。本章节着重分析了无线传感器网络中无线信号传播衰减模型理论，并在设定的监测室内环境进行多次实验，通过计算及均值处理德国方法确定模型参数，建立合适的所选室内环境的数学模型。然后根据基于RSSI的三边定位算法原理简化定位算法，并深入分析了双边定位算法的理论原理。第四章：基于iDuino节点的室内定位系统实现。本章主要任务是在Arduino开发平台上实现第三章简化的定位算法，并利用iDuino传感器节点在设定的环境中进行定位实验。首先简要说明了iDuino传感器节点的结构及其功能特点。接着在实验监测环境进行适当的iDuino传感器节点，根据对算法的程序设计，最终在开发平台上通过电脑串口展示实验
37、结果，并对定位结果根据第二章定位算法评价标准进行评测分析。第五章：总结与展望。主要总结了本论文完成的工作项目，并对研究中不够详细的方面进行了展望。 第二章 无线传感器网络定位技术 2.1 无线传感器网络结构2.1.1 无线传感器网络体系结构一个典型的无线传感器网络结构如图2-1所示，其中包括传感器节点、汇聚节点、互联网或通信卫星和管理节点等5,9。汇聚节点卫星、Internet、移动通信网络任务管理节点监测区域传感器节点图2-1 典型的无线传感器网络结构在图2-1中，大量传感器节点随机部署在被监测区域中，通过自组织方式构成网络。传感器节点通过多跳中继方式将所探测到的数据传到汇聚节点，然后经卫星
38、、互联网或是移动通信网络等途径到达最终用户所在的任务管理节点。2.1.2 无线传感器节点结构传感器节点是无线传感器网络的基本单位，典型的传感器节点由传感单元、处理单元、无线通信单元和电源单元组成，结构如图2-2所示2,4,5。传感器ADC存储器处理器网络收发器MAC传感单元处理单元无线通信单元电源单元图2-2 无线传感器网络节点结构各个单元的基本功能：l 传感单元：由传感器和模数转换器组成，用于感知、获取监测区域内的信息；l 处理单元：由嵌入式系统构成，包括处理器、存储器等。负责控制和协调节点各部分工作，存储和处理自身采集的数据以及其他节点发来的数据；l 无线通信单元：由支持相应无线通信协议的
39、无线数据收发器组成，负责传感器节点之间的通信，交换控制信息和收发采集数据；l 电源单元：通常采用微型电池，负责为传感器节点提供正常所必需的能源。本论文研究中采用的是移动电源。2.1.3 无线传感器网络的协议栈随着人们对传感器网络研究的不断深入，研究人员提出了多个传感器节点上的协议栈9,14。图2-3所示的是研究人员早期提出的一个协议栈，该协议栈包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。另外，该协议栈还包括能量管理平台、移动管理平台和任务管理平台。这些管理平台使得传感器节点能够按照能源高效的方式协同工作，在节点移动的无线传感器网络中转发数据，并支持多任务和资源共享。应用层传输层网络层数据链
40、路层物理层能量管理平台移动管理平台任务管理平台 图2-3 无线传感器网络协议栈各层的功能如下9：u 物理层：实现信道选择、无线信号监测、信号发送与接收等功能，设计目标是以尽可能少的能量损耗获得较的链路容量；u 数据链路层：负责数据成帧、帧检测、媒体访问和差错控制。该层又可以细分为媒体访问控制（medium access control，MAC）子层和逻辑链路控制（logical link control，LLC）子层，其中媒体访问控制子层规定了不同的用户如何共享可用的信道资源，逻辑链路控制子层负责向网络提供统一的服务接口；u 网络层：主要负责路由生成与路由选择，主要功能包括分组路由、网络互联、
41、拥塞控制等。路由协议的功能是在传感器节点和汇聚节点之间建立路由，可靠地传递数据；u 传输层：负责数据流的传输控制，现阶段对传输控制的研究主要集中于错误恢复机制，但是目前还没有专门适合无线传感器网络的协议提出；u 应用层：主要负责获取数据并进行初步处理，包括一系列基于检测任务的应用软件。2.2 无线传感器网络的定位机制在无线传感器网络中确定传感器节点自身位置是确定事件发生位置的前提，只有在传感器节点自身位置得到正确的估计后，才能确定事件发生的具体位置4。无线传感器网络中节点分为两种类型，已知自身位置的信标节点和待定位的未知节点。节点定位就是根据网络中少数的信标节点，按照某种方法来推算出未知节点的
42、位置。信标节点的位置可以通过携带GPS等定位装备来确定或者是人工布设在已知位置。信标节点在很多的书中又被称为参考节点，一般在网络中数量很少，下文统一称为参考节点。一般来说，无线传感器网络节点定位算法应具备以下特点6： 自组织能力不依靠外部的基础设施； 鲁棒性，即能容忍一定的物理测量误差及单个节点的实效，能快速适应网络的拓扑变化； 资源节省要求较少的通信开销、计算处理和存储能力。目前对无线传感器网络节点定位技术的研究主要集中在以下两个方面6：一是算法精度，设计具有足够精度的定位算法，需要多大的精度依赖于不同的应用需求；二是误差分析，分析无线传感器网络定位的误差特征。无线传感器网络的节点定位算法大
43、致分为两大类：基于测距（range-based）的定位机制和与距离无关（range-free）的定位机制。前者需要测量节点间距离或方位角度信息。而后者不需要。2.2.1 基于测距的定位技术基于测距的定位技术要求待定位节点与参考节点间具有直接或者间接测量相互距离或者角度的能力。一般来说，基于测距的定位技术实现主要有以下步骤5,6：u 测距/测角：测量估计两节点间的距离或者角度信息；u 定位估计：采用定位方法来获取节点的相对位置或绝对位置；u 位置校正：利用与相邻节点间的连通信息及其位置信息来校正待定位节点的位置。记录测距度量值测距度量值转化为d或者方位定位算法显示系统无线信 号位置坐标（x，y）
44、测距度量值：TOAAOATDOARSSI 图2-4 基于测距的定位原理框图基于测距的定位原理如图2-4所示4，先由未知节点硬件接收外部参考节点发射的无线信号并记录测距度量值，如TOA（time of arrival）、TDOA（time of different of arrival）、AOA（angle of arrival）、RSSI（received signal strength indicator）等，接着将测距度量值转化为未知节点到参考节点的距离d或者方位，然后在采用相关算法来计算未知节点的位置，并最后显示出来。常用的基于测距的定位算法有三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等，将
45、在2.3节中详述。(1)TOA测量法一般是根据已知信号的传输速率及信号在两节点间的传播时间来计算两节点间的距离，然后利用已知的定位算法计算出节点的位置。基于TOA的定位能够获得很高的精确度，但一般需要昂贵的硬件，并且接受器耗能高。(2)TDOA测量法与TOA测量法都是基于时间的测距技术，两者很相似。但TDOA是通过记录发射信号在两节点间的到达时间差信息，并根据已知的信号传播速率来计算两个节点间的距离差，再通过已有的定位算法计算出未知节点的位置。Cricket系统就是基于TDOA原理的4。(3)基于AOA的定位是接收点通过天线阵列或多个接收机来估算发射节点信号到达方向（DOA），从而计算出接收节点和发射节点之间的相对方位或者角度信息。未知节点的位置可以通过一组测量装置之间的方向线的交点来确定，其定位原理如图2-5所示。NAB图2-5 基于AOA的定位原理基于AOA的定位原理简单，但在室内环境，容易受到噪声、多径效
