引言

　　無線傳感器
傳感器

　　凡是利用一定的物性（物理、化學、生物）法則、定理、定律、效應等把物理量或化學量轉(zhuǎn)變成便于利用的電信號的器件。傳感器是測量系統(tǒng)中的一種前置部件，它將輸入變量轉(zhuǎn)換成可供測量的信號”。按照Gopel等的說法是：“傳感器是包括承載體和電路連接的敏感元件”，而“傳感器系統(tǒng)則是組合有某種信息處理(模擬或數(shù)字)能力的系統(tǒng)”。傳感器是傳感系統(tǒng)的一個組成部分，它是被測量信號輸入的第一道關(guān)口。 [全文]

網(wǎng)絡的應用中，位置信息是節(jié)點采集數(shù)據(jù)時不可缺少的部分，沒有位置信息的監(jiān)測信息通常是毫無意義的。確定事件發(fā)生的位置或采集數(shù)據(jù)的節(jié)點位置是無線傳感器網(wǎng)絡最基本的功能之一。為了能夠提供有效的位置信息，隨機布置的傳感器
傳感器
　　凡是利用一定的物性（物理、化學、生物）法則、定理、定律、效應等把物理量或化學量轉(zhuǎn)變成便于利用的電信號的器件。傳感器是測量系統(tǒng)中的一種前置部件，它將輸入變量轉(zhuǎn)換成可供測量的信號”。按照Gopel等的說法是：“傳感器是包括承載體和電路連接的敏感元件”，而“傳感器系統(tǒng)則是組合有某種信息處理(模擬或數(shù)字)能力的系統(tǒng)”。傳感器是傳感系統(tǒng)的一個組成部分，它是被測量信號輸入的第一道關(guān)口。

節(jié)點在網(wǎng)絡部署完成后必須能夠確定自身所在的位置。一般的定位算法分類為基于距離定位算法和距離無關(guān)定位算法。基于距離的定位能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點的精確定位，但往往對節(jié)點的硬件要求較高。出于硬件成本、能耗等方面的考慮，使用距離無關(guān)(Range-free)的節(jié)點定位技術(shù)可不需要測量節(jié)點之間的絕對距離或者方位，降低了對節(jié)點的硬件要求，但定位誤差相應有所增加。

　　無線傳感器網(wǎng)絡
無線傳感器網(wǎng)絡

　　無線傳感器網(wǎng)絡作為計算、通信和傳感器三項技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,是一種全新的信息獲取和處理技術(shù)。由于近來微型制造的技術(shù)、通訊技術(shù)及電池技術(shù)的改進,促使微小的傳感器可具有感應、無線通訊及處理信息的能力。此類傳感器不但能夠感應及偵測環(huán)境的目標物及改變,并且可處理收集到的數(shù)據(jù),并將處理過后的資料以無線傳輸?shù)姆绞剿偷綌?shù)據(jù)收集中心或基地臺。這些微型傳感器通常由傳感部件、數(shù)據(jù)處理部件和通信部件組成,隨機分布的集成有傳感器、數(shù)據(jù)處理單元和通信模塊的微小節(jié)點通過自組織的方式構(gòu)成網(wǎng)絡。借助于節(jié)點中內(nèi)置的形式多樣的傳感器測量所在周邊環(huán)境中的熱、紅外、聲納、雷達和地震波信號,從而探測包括溫度、濕度、噪聲、光強度、壓力、土壤成分、移動物體的大小、速度和方向等眾多我們感興趣的物質(zhì)現(xiàn)象。在通信方式上,雖然可以采用有線、無線、紅外和光等多種形式,但一般認為短距離的無線低功率通信技術(shù)最適合傳感器網(wǎng)絡使用,一般稱作無線傳感器網(wǎng)絡。

的節(jié)點定位策略通常使用少量位置已知的信標節(jié)點．其它位置未知的普通節(jié)點從它們接收到的信息估計自己所處的位置?，F(xiàn)有節(jié)點定位方法大多采用上述策略，典型的Range-free定位算法主要包括：質(zhì)心定位、A-morphous、SPA(self-positioning algorithm)、凸規(guī)劃、APS(adhoc positioning system、APIT等。然而這些方法都沒有考慮節(jié)點(包括普通節(jié)點和信標節(jié)點)具有位置移動性的網(wǎng)絡情形。節(jié)點的移動性會導致定位過程變得更加困難而且復雜。本文使用Monte Carlo定位(MCL)算法來解決節(jié)點具有移動性的無線傳感器網(wǎng)絡
傳感器網(wǎng)絡
　　通信技術(shù)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，人類社會已經(jīng)進入了網(wǎng)絡時代。智能傳感器的開發(fā)和大量使用，導致了在分布式控制系統(tǒng)中，對傳感信息交換提出了許多新的要求。 單獨的傳感器數(shù)據(jù)采集已經(jīng)不能適應現(xiàn)代控制技術(shù)和檢測技術(shù)的發(fā)展，取而代之的是分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成的傳感器網(wǎng)絡，傳感器網(wǎng)絡可以實施遠程采集數(shù)據(jù)，并進行分類存儲和應用。

的節(jié)點定位問題，并針對MCL算法的一些應用限制進行了改進。

　　l MCL定位算法

　　MCL算法的核心思想是利用一系列加權(quán)采樣值表示可能位置的后驗概率分布，目的在于確定節(jié)點所在可能位置的后驗概率分布。算法每一步都包括位置預測和位置更新兩個階段。位置預測階段是利用m個加權(quán)采樣值對后驗概率分布進行描述的過程，位置更新階段則是通過重要性采樣操作對其進行及時不斷更新，采樣值的權(quán)重值從O和l中取值。

　　MCL，定位算法的基本步驟：

　　1．1 位置估計

　　無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的移動定位問題可以在如下狀態(tài)空間內(nèi)描述。以￡表示離散時間，lt表示f時刻節(jié)點的位置分布，Dt表示節(jié)點在t-1t時刻到t時刻之間接收到的來自信標節(jié)點的觀測值。轉(zhuǎn)換方程p(lt|lt-1)表示基于節(jié)點先前位置對其當前所在位置的估計。觀測方程p(lt，Ot，)表示在給定觀測值的情況下節(jié)點位于位置lt的概率。算法的目標是對節(jié)點位置的濾波分布p(lt|O0,O1,…，Ot)隨時間進行反復估計。用一組采樣值Lt(N個)表示節(jié)點的位置分布lt，而且每一時間段內(nèi)算法要對采樣序列進行反復計算，由于Lt-1是對先前所有觀測值的一個集中反映，因此僅使用Lt-1和Ot就可以計算出lt。

　　位置估計算法的實現(xiàn)流程：

　　(1)初始化。節(jié)點最初不具備任何關(guān)于其自身所在N個位置的先驗知識，需要對其進行初始化操作(N表示算法執(zhí)行過程中所要維持的采樣數(shù))。

　　L0=[節(jié)點部署區(qū)域內(nèi)隨機選擇的N個可能位置]

　　(2)循環(huán)計算。根據(jù)Lt-1、上一時間段內(nèi)節(jié)點的可能位置序列以及新的觀測值Ot計算出節(jié)點新的可能位置Lt。

　　預測：

　　在算法起始階段節(jié)點對其所在的位置沒有任何先驗知識。因此可由質(zhì)心算法估計初始位置。質(zhì)心算法的核心思想是：普通節(jié)點以所有在其通信范圍內(nèi)的信標節(jié)點的幾何質(zhì)心作為自己的估計位置。其實現(xiàn)過程非常簡單：信標節(jié)點向鄰居節(jié)點廣播一個信標信號，信號中包含有信標節(jié)點自身的ID和位置信息。當位置未知的普通節(jié)點接收到來自信標節(jié)點的信標信號數(shù)量超過某一個預設的門限值后，該節(jié)點認為與此信標節(jié)點連通，并將自身位置確定為所有與之連通的信標節(jié)點所組成的多邊形的質(zhì)心。

　　初始位置確定后的每一時間段內(nèi)．位置序列都會根據(jù)節(jié)點的運動和新的觀測信息進行更新。節(jié)點位置的估計可以通過計算集合L內(nèi)節(jié)點的所有可能位置的平均值獲得。