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基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型

更新时间：2019-12-10 21:27:44 大小：630K 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：无线传感器物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

无线传感器网络是物联网(Internet of Things)的重要组成部分,利用其实现物联网中目标的定位技术已成为研究热点之一.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,传感器节点所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.尽管已发展出了众多定位算法和模型,但针对错误数据实现定位的研究还较罕见,尤其在国内,几乎是空白.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.与现有同类典型方法在真实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.

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算

机

v01．33 No．9

Sept．2010

第33卷第9期

2010年9月

计

学

CHINESE JOURNALOF COMPUTERS

报

基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型

顾晶晶陈松灿庄毅

(南京航空航天大学计算机科学与工程系南京 210016)

摘

要无线传感器网络是物联网(Internet Things)的重要组成部分，利用其实现物联网中目标的定位技术已

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，传感器节点所采集的数据易产

生较大误差，形成错误数据，从而对定位造成严重影响．尽管已发展出了众多定位算法和模型，但针对错误数据实

现定位的研究还较罕见，尤其在国内，几乎是空白．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．与现有同类典型方法在真实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．

关键词物联网；无线传感器网络；定位；拓扑结构；错误数据；鲁棒性

中图法分类号TP393

DOI号：10．3724／SP．J．1016．2010．01548

Wireless Sensor Network—Based

Things

Structures for the Internet of

Topology

Localization

CHEN _Song—Can

ZHUANGYi

Jing—Jing

Science and

Aeronautics and

Astronautics，Na幻ing

210016)

(Departmentof Computer

Engineering，Nanjing University of

Abstract

Wireless Sensor Network—based localization

one fundamental

technique．as component

of the Internet of

attracted more and more attentions．However，some of the collect—

Things，has

biases due to

ed data

result in

data with

the network

obstacles，

attacks，large

easily

faulty

large

network

and hardware

10—

for localization．The

environments

errors，which

brings big challenge

calization

in such scenario iS still

few．The authors

a novel 10一

research

relatively

try

develop

to solve this

the

density

information of data distri—

problem，by characterizing

algorithm

bution with

tion—Robust

structures in WSN，and name it as Location Estima—

exploiting topology

sufficiently

Canonical Correlation

Locality Preserving

Analysis(LE—RLPCCA)．Experimental

results in realistic environments show that LE—RLPCCA achieves

robust and

for

stability

higher

available advanced

data than other

localization

algorithms．

faulty

publicly

sensor

Internet

structures；

Keywords

Things；wireless

network；localization；topology

data；robust

faulty

识、感知和智能处理能力的物体，借助通信技术互连

而成的网络．这些无需人工干预即可实现协同和互

动，目的在于为人们提供智能服务‘卜引．由于物联网

可广泛应用于各种自然灾害的监测、医疗卫生、电力

引

言

Internet of

物联网(The

Things)是把具有标

收稿日期：2010—04—25；最终修改稿收到日期：2010—08—17．本课题得到航天创新基金(2009—042一004)、国家“八六三”高技术研究发展计划

项目基金(2008AA706103)、国家自然科学基金(60773061)和江苏省自然科学基金(BK2008381)资助．顾晶昌，女，1983年生，博士研究

生，主要研究方向为无线传感器网络定位研究、模式识别．E-mail：．edu．erl．陈松灿，男，1962年生，教授，博士生导师，主

要研究领域为神经计算、模式识别、数据挖掘．庄毅，女，1956年生，教授，博士生导师，主要研究领域为信息安全、分布计算、计算机网络．

万方数据

1549

9期

顾晶晶等；基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型

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．

然而，在大规模物联网中，由于受硬件错误、网

络攻击、能量不足、恶劣天气等实际环境因素的影

响，所采集的数据常含较大误差，从而严重影响定位

结果，在本文中，我们称这种数据为错误数据，这不

同于含有一些误差和噪声的普通数据．上述介绍的

所有定位算法或模型虽然可作用于含有一定误差的

非理想数据，然而当错误数据存在时，它们的效果不

尽如人意．虽然可以通过某种手段预先检测出它们，

并加以剔除，但因WSN对传感器节点能量、存储量

等都有严格的限制和要求，并且简单的检测算法也

无法保证能全部消除这些错误数据，因此无需网络

检测工具、且又具有较好鲁棒性的错误容忍技术D3]

可发挥更有效的作用．即由于物联网自身的脆弱性，

采用鲁棒模型和算法，以最大限度地降低错误数据

对网络的影响程度．本文就是针对该问题，在我们先

前提出的LE-LPCCA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，提出了具有较好

鲁棒性的LE-Robust LPCCA(LE—RLPCCA)定位

模型，使其在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．

随着物联网的发展，传感器技术已开始得到广

泛关注和应用，通过它构成的无线传感器网络

(Wireless Sensor

Network，WSN)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于

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、军事目标的定位与跟踪等方面．在

各种应用中，位置信息对物联网的监测活动至关重

Posi-

要，虽然可以通过全球定位系统GPS(Global

tion

System)实现定位，但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[3]．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

络可很好地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，典型的WSN定位技术有基于接收信号强

本文在第2节介绍基于WSN的物联网定位机

制结构；第3节简要回顾LE_LPCCA定位模型；第

4节详细介绍LE—RLPCCA算法的设计思想和定位

Indicator，RSSI)L4J、

度指示(ReceivedSignal Strength

基于到达时间(Time of Arrival，TOA)[5]、基于到达

Difference on

时间差(Time

Arrival，TDOA)L61和基

模型；实验结果及分析在第5节中给出；最后，第6

节进行全文总结．

于到达角度(Aangle

Arrival，AOA)[71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，故得到了更广泛的应用．

然而基于RSSI的定位结果常不稳定[8]，故应

用性受到一定限制．为了解决这一问题，研究者们已

提出了众多改进策略和算法睁11]．近年来，借助机器

学习对定位机制进行建模和算法设计已成为一个研

究热点之一[9以2】．该类方法的实质是将传感器定位

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，在最近的工作[123中，

作者发展出了一个联合充分利用信号空间和物理空

间局部拓扑结构信息的无线传感器网络定位模型：

基于局部保持的典型相关分析的定位(Location

2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4层：传感

器网络层、接入网络层、中间件层和应用层[1]．传感

器网络层处于最底层，它将各种设备上的传感器联

结起来形成一个信息采集与控制的网络．由图1可

见，定位机制涉及到物联网的4个层次：首先，在最

低层由传感器采集各类监控信号，经过WSN的汇

聚节点或基站传输到上一层网络空间；其次，在网络

层对数据进行融合(预处理)，通过网桥、网关、路由

等网络设备接入核心网络；接着，在中间件层，传输

来的数据被存储在相应服务器中，并由定位模型或

算法进行定位；最后，定位结果一方面在应用层呈现

给管理员，另一方面根据应用需求，反馈给物联网底

层，实现对应的控制．本文的重点在中间件层，研究

如何根据已知节点的信号强度和物理坐标，建立定

位模型．

Canonical Correla—-

Estimation—-Locality Preserving

tion

Analysis，LE-LPCCA)．与目前同类方法相比，

其定位精度和稳定性显著提高．

万方数据

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