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一个高效的室内定位的移动节点小说合作算法

Anitha.L1,Amarnath Prabhakaran.A2
  1. M。E学者,ECE、Muthayammal工程学院,Namakkal、印度
  2. 助理教授、ECE、Muthayammal工程学院Namakkal,印度
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文摘

本文提出一种新颖的合作使用无线网络移动节点定位算法。定位技术的最新进展为移动设备提供实时位置信息。安全性是这些网络的重大问题。本文的算法在移动节点检测包下降。唯一的静态节点作为参考点定位频率可以从电池减少免费跟踪质量的权力和责任。额外的工作在移动ad hoc网络安全这个方法将达到足够的精度和能源效率。

关键字
合作定位算法、能源效率、移动ad hoc网络,移动节点运动状态和

介绍
移动ad hoc网络(MANET)是一个连续的自配置,infrastructure-less网络的移动设备连接。每个设备在马奈在任何方向独立自由移动,因此改变其链接到其他设备习惯性。每个必须转发流量无关自己的使用,因此发送指定的路线。构建MANET的主要挑战是装备每个设备,不断保持正常所需的信息通道。这种网络可能操作本身或连接到网络层。它们可能包含一个或多个不同的收发器的移动节点。这个结果在一个高度动态拓扑自主。
马奈是一种无线ad hoc网络,通常有一个最高可路由的网络环境对ad hoc网络中链路层的一部分。移动ad hoc网络由一个点对点;自然得很深,自凝网络与网状网络有一个中央控制器。马奈通常在无线电通信频率(30 mhz-5ghz)。
个人电脑的发展和802.11 / wi - fi无线网络使得马奈自1990年代的一个热门研究课题。许多学术论文评价协议和能力承担不同程度的不同速度在一个有限的区域通常与所有移动节点在几跳的每一个人。不同的协议然后评估基于丢包率等措施;路由算法引入的开销,点对点包延迟、网络性能和规模的能力。
他们介绍具体的安全问题漏洞链接攻击包括被动恶意节点,勤劳的干扰和神秘的泄漏信息,干扰数据,模拟,信息回复界面,信息失真和拒绝服务。一个额外的问题在manet路由协议的安全漏洞。
合作定位是无线设备的位置估计的网络使用测量由许多成对的节点之间。虽然许多本地化方法特别鼓励之间测量知识节点之前不管每个节点的位置。然后合作定位算法同时使用测量的网格估计所有节点的坐标。一个可能的解决方案是合作本地化相邻节点之间的距离信息用于评估他们的位置。这个计划一直在评估其性能通过实现网络上的模拟器ns-2。
论文的其余部分安排如下。第二部分介绍了作为一个未指明的相关工作。第三部分描述精心拟议的框架。第四部分介绍了仿真结果和解释。第五部分是结论。

相关工作
很多作品已经完成合作本地化的相邻节点的估计位置和检测包本节提到的一些作品。
一些其他方法使用邻近节点的估计位置。在海豚[1]每个节点使用两种锚和邻近节点这些已经本地化为参考点。这些节点会立即评估他们的位置和距离信息从一个足够数量的参考点。在[2],[3]介绍了估计位置的信心提高位置精度。他们不考虑节点移动性但位置错误的集合。
一些合作定位方法为全分布移动ad hoc网络设计。贸易[4]提出了实时定位是完全分布式的方式在移动节点。这种方法估计和更新的位置信息在邻近的节点和无线连接的信息。[5]提出了一种基于Sequenital蒙特卡罗方法的分布式算法的估计位置一个关于概率分布表示为参考点的集合。肯定不知道估计位置由于噪声测量估计方差的参考点和有用性减轻误差传播信息到其他.WMCL[6]也提出了一个连续的基于蒙特卡罗技术算法利用邻居节点的估计位置,减少计算成本和跟踪移动节点的能力,但它是高定位频率。
定位有限的基础设施网络本地化一直被视为在无线传感器网络中,移动ad hoc网络和车载网络。一些方法如[7],[8]创建一个点的位置估计网络信息。SISR[9]提出了一种容错定位算法引入一种改进的其他函数的最小二乘方法。这种集体的方法信息成本和延迟高所以不用于实时各种频率移动节点的位置估计。
室内定位大多数技术依赖固定的基础设施。比如rfid标签使用[10],[11]。他们是有限的无线电范围和数量的标签已经被嵌入。一些方法使用基于签名的无线电信号wi - fi的方法[12],[13]一直学习信号强度从每个位置记录电台地图和身份移动节点的位置找到最匹配的定位。基于移动电话的方法如Calibree[14]利用GSM基站的连接和信号强度提供合理的成本在一个可接受的相对位置。Calibree估计基于不同的GSM移动节点之间的相对距离的签名。
在安全架构[15]马奈涉及移动节点。这种方法多个传感器放置在整个网络收集数据和检测包丢失,但计算成本很高。解决的问题减少包下降在MANET这些方法两个附加组件的动态源路由协议(域)这个计划已经被几个缺点。

拟议的框架
本节介绍了该方案的细节。二维定位至少三个参考点需要从距离信息。获取信息从许多锚节点的距离使用邻近节点的估计位置。用于范围测量本文假定到达时差(辐射源脉冲)技术。一个节点同时传输射频和超声波音频信号接收器节点好使用两个信号的时差估计的距离信息。在这种方法中提供准确的测距功能,超声波测距提供了准确的信息,有力的室内定位和这种方法常用于室内定位方法。马奈的同时保持安全的信息发送到源节点到目标节点的假设包落在你的邻居节点。找到源节点发送信息的行为不端的节点将被停止在行为不端行为不端的节点和移动速度减少节点。源节点选择另一个相邻节点发送信息在目标节点数据将在室内定位是安全的。
该方法有效地减少定位频率保持每个节点的估计位置信息,速度和状态。这些国家是静态的,移动和未知。图1显示了定位法估计的距离和速度信息。A1, A2, A3和A5是静态和A0, A4正在状态。

仿真和结果
模拟环境:
建议的机制已经在网络中实现模拟器ns-2。在模拟所有的链接都认为是双向的。仿真将发生在包下降的解决问题的方法。模拟表解释的有多少个节点创建时间和持续时间。什么样的无线通信中使用的移动节点和哪种类型的路由协议用于仿真。这个表提到在源和目标节点和功率不同的通信流程。其它仿真参数表1提及。
b .结果:
该算法的性能仿真结果图。这个评价该方法的估计精度与各种运动节点。图2显示包下降15节点和解释图创建节点和移动节点的数量在所有方向移动ad hoc网络。移动节点的数据包从15日开始下降。图3显示了在源节点选择的邻居和解释来源的图数据传输到目标节点的选择这个方法到邻近的节点。
图4显示了平均定位误差。这图解释静态作为伪锚节点位置误差小,运动的传播概率增加,也增加了定位误差。图5显示了检测速度。这图解释检出率是取决于节点移动性。节点移动性增加也减少检出率。
图7显示了平均本地化间隔与每个节点动作。这一结果表明,该方法能有效降低本地化的频率随着节点运动。它评估跟踪错误不同节点的数量。图7显示了平均跟踪误差。这图解释跟踪误差小的节点数量相信水平但跟踪误差逐渐增加节点级别的特定范围。因为更高的节点密度将会延长隐藏本地化这么多节点同时试着定位。
Fig.8显示本地化和跟踪误差与k。这图解释了测量误差的范围(k)将增加,也增加了定位和跟踪误差。Fig.9显示本地化和跟踪误差最大的参考点。这个数字说明了定位和跟踪误差增加少量的移动节点的密度。移动节点的最大密度增加,也减少了定位和跟踪误差。

结论
每个移动节点假定有一个超声波等或类似设备以及无线通信能力允许距离测量和移动临时节点之间的通信。这些节点可以根据距离估计他们的位置信息和合理的锚。这也是有效减少定位频率远离电池跟踪质量的权力和责任。这种方法检测在移动节点的数据包下降。额外的工作安全移动ad hoc网络要达到足够的精度和能源效率。
未来工作计划扩展方法如基于rss的本地化技术后,嘟——嘟声系统范围,RTS-CTS机制来避免碰撞,基于测量的传感器模型和多数投票算法。这些移动节点中提供充分的安全使用其他各节点移动分组算法。

表乍一看
表的图标
表1

数据乍一看
图1 图2 图3 图4 图5
图1 图2 图3 图4 图5
图1 图2 图3 图4
图6 图7 图8 图9

引用
















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