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在无线传感器网络中,节点定位技术:审查

Lovepreet辛格1,Sukhpreet考尔2
  1. 先生大师《什世界大学研究员Fatehgarh大人,印度旁遮普。
  2. 世界大学助理教授,先生大师《什Fatehgarh大人,印度旁遮普。
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文摘

无线传感器网络(网络)广泛应用于许多环境和不利的地形。无线传感器网络技术的常见的问题是定位的问题。大多数的应用程序中,网络收集数据,没有位置信息不是很有用。位置信息起着至关重要的作用在这两个网络和无线传感器网络的其他领域。本文回顾对定位算法和基于基本特征的不同分类。作为无线传感器网络正在成为一个新兴的技术,它被用在许多应用程序中。我们也回顾了重要和基本因素可以验证节点定位技术的性能。

关键字
无线传感器网络;定位算法;学习;的范围内。

介绍
无线传感器网络无线传感器网络是一种明显的技术被用于各种各样的应用程序。监控物理现实世界实体通过沟通没有设备如无线传感器节点。传感器网络技术用于创建定位传感器节点通过引用和信标节点的帮助。信标节点的节点知道自己的位置协调[10]。其他节点局部通过测量距离,到达时间(ToA),到达时差(辐射源脉冲),到达角(AoA),到达方向(DoA) [11]。然而,位置计算技术multilateration得到用于计算一个节点的位置。因此,一些定位算法或技术用于WSN节点定位。有很多场景的网络应用程序包括军事目的,工业用途,家庭工作,医学应用、自然灾害监测、和其他紧急情况。[4]
图像

本地化
由于WSN的概念被引入,传感器节点定位和位置跟踪应用程序一直是重要的研究。现在很多技巧和技术已经发展到现在的现成的系统位置。系统可以更具体的位置精度等满足不同的需求和环境,室内/室外环境,位置技术,包括方案、安全、设备可用,传感器网络部署限制,网络扩展,实现成本和健康的考虑。位置分类系统分为树结构从技术的观点。如下图1.2所示
图像
本地化是最突出的研究领域在无线传感器网络(WSN)的过程通常是定义为测定目的节点的位置未知节点通过一些已知的节点称为锚节点的信息依赖于测量距离,到达时间(TOA),到达时差(辐射源脉冲)和到达角(AOA)。WSN要求传感信息的意识是导致本地化的问题最近提议在大多数的应用程序。本地化的评估方法是一个两步的过程:
1。包括步骤:在等步骤中,应该评估他们的锚节点利用信号传播时间或接收信号的强度。有需要测量的参数精确的这是不可能的,因为噪音和一些其他因素;因此他们的后果是定位算法不准确的[1]。
2。职位评估步骤:在位置估算步骤中,它使用范围信息。这可以通过求解一组联立方程或与任何优化技术,将减少定位问题。这是一个重复的方法,即锚和某些节点定位过程是迭代,除非所有节点都定居或没有更多可以本地化。

定位技术

粒子群优化(PSO):
算法是一个弹性的随机优化方法,依赖于运动和成群的逻辑。粒子群优化社会互动的基本概念,解决这个问题。算法开发了1995年由詹姆斯·肯尼迪进行(社会心理学家)和拉塞尔·埃伯哈特(电子工程师)。数量的代理即粒子,由一群移动在搜索空间并找到最好的解决方案。每个粒子跟踪的解空间中坐标与最好的最优解(健身),通过特定的粒子。这个值被称为个人最好即pb。最好的价值正在追踪的算法是最好的价值,他们迄今任何粒子和粒子在接下来的这个值称为gb。PSO的关键概念在于每个粒子的加速pb和gb的立场,与一个随机加速度在每一个时间槽[1]。

b . Biogeography-based优化:
Biogeography-based优化(偏硼酸钡)是一种进化算法(EA)将优化由随机函数或活动,不断提高候选解决方案对于一个给定的测量标准或适应度函数。基于生物地理学优化所有metaheuristics的类,它包括很多变化和不做任何假设的情况,因此它将被应用到一个巨大的类的情况。偏硼酸钡基本上是用于优化许多定向实际价值功能或活动,但它从来没有使用函数的梯度,这意味着没有需求函数根据需要不同的经典优化技术梯度下降法和拟牛顿方法。因此可以使用偏硼酸钡不连续函数。
基于生物地理学优化是优化问题的维护人口或扩大候选人的解决方案,并创建当前的候选解决方案的组合可用相应的用一个简单的公式。因此,目标函数是作为一个黑盒,提供一个从给定候选解决方案的质量,大小和函数的梯度不是必需的。像许多其他东亚峰会,偏硼酸钡的灵感来源于一个自然的过程,也偏硼酸钡提出的想法通过生物地理学是研究不同生物物种的分布在不同的时间和空间。偏硼酸钡最初促使2008年丹•西蒙。[1]

c .三边测量法
广泛使用三边测量法用于本地化。这种方法的主要原则是使用三个或三个以上的锚节点。评估和计算距离已知指向未知实体被称为这些圆圈的半径。这三个圆的交点是未知的实体和十字路口的位置或截面圈不能三边测量方法的一个点和修改是必要的。[4]基本三边测量的方法测定点的绝对或相对位置的测量距离。

d .蜜蜂优化算法
蜜蜂优化算法(BOA)是用于本地化的节点无线传感器网络(WSN)是调查。下是不同的传导测试来自不同拓扑是基于正常分配到达时间(TOA)测量和接收信号强度(RSS)测量。美国银行之间有一个比较算法的性能和Cramer-Rao绑定(CRB),这是发现附近的估计位置或位置误差的CRB。[4]

大肠接收信号强度指示(RSSI)
RSSI-based定位算法等相关方法,消耗的RSSI电路涉及到传感器的收发器芯片[3]。此外,RSSI技术是光的测量通常需要计算不导致传感器节点的处理能力。因此,这是非常合理的和成本有效的本地化技术变得越来越接受作为一个简单的技术来解决定位问题。[2]

相关工作
Satvir[1](2013)等人在报纸上有解决的应用不同的迁移变体Biogeography-Based优化(偏硼酸钡)算法和粒子群优化(PSO)分布的最优定位随机部署的传感器。生物地理学是学习地理的生物粒子的集合。这个算法有一个新的包容性的活力是基于生物地理学的研究,运用迁移算子不同的地方或栖息地之间的分配信息,即问题解决方案。算法模型快速收敛,但不太成熟。一项调查对分布式迭代定位。因此将本地化的节点重复作为锚节点。在这篇文章中,他们比较了算法的性能和不同的迁移的变种与局部的节点数量偏硼酸钡;定位精度和计算时间。
玛丽[2](2013)等人在论文中提出了RSSI(接收信号强度指示器)范围建立本地化模式将依赖于接收到的信号强度的测量指标估计距离。在这工作,实验已经在室外和室内环境进行派生路径损耗模型。结论显示,户外环境有良好的距离估计比室内环境。因此他们调查的原因不同锚节点密度对定位误差。
Asma[3](2013)等人在报纸上做了分类定位方法的无线传感器网络(网络)获得了科学界的观察。小和合理的设备能耗低和有限的计算资源被采用在不同的应用场景,包括环境监测、目标跟踪和生物医学健康监测。在这些应用中,节点定位本质上是系统的参数。本地化过程是非常重要的报告事件的身份验证,路线和回答问题的网络覆盖,协助集团查询的传感器。本地化计划有两类:基于范围和rangefree。因此,很难分类混合解决方案基于范围或range-free容易,基于范围计划和range-free计划分为两种类型:完全方案和混合动力方案。此外,他们所做的比较有用的定位算法,讨论了未来空间无线传感器网络定位方案。
Avinash[4](2012)等人在报纸上了古典方法找到网络中一个节点的位置。在这篇文章中,他们已经开发出三个阶段优化技术,他们提出了减少估计错,然后会发现网络中一个节点的位置。无线传感器网络(WSN)申请追捕目标、环境监督和数据收集腐殖质等因素,温度和压力。这些网络被广泛使用在许多应用程序中,因为他们的成功很大程度上取决于传感器节点位置称为网络部署。传感器节点的位置的确定是关键的目标部署网络,直接根据有关地区的覆盖率。定位传感器、全球定位系统所使用的传感器,了解相关情况。这个方法不可行的经济问题。所以只有一小部分网络的实惠可以配备全球定位系统(GPS),和一个自动定位过程需要网络中其他节点。他们估计随机寻找最好的解决方案和应用技术在所有可行的解决方案。在某些情况下,假设是满足,这些是非常有效的技术。
Amitangshu[5](2010)等人在报纸上有一些新的解决方法在传感器网络定位节点的发现。不同学者提出的方法提高无线传感器网络的定位。他们还讨论了未来空间改善了网络的节点定位。最新的广播和嵌入式系统的发展也使得无线传感器网络。这些网络也被用于不同的平台执行许多监视任务像搜索、营救、灾害救援、目标跟踪和一些其他任务智能平台。局部节点的系统参数。节点定位需要通知的事件开始,协助集团传感器查询。主要的挑战是无线传感器网络的节点定位。
雪[6]等人的论文研究了跟踪系统,是基于汽车回归移动平均(ARMA)模型分布在点对点信号处理框架。在这个框架中,无线传感器节点是作为同行,执行目标检测,特征提取,分类和跟踪,以防无线传感器节点之间的协作所需的目标定位为提高网络的准确性和鲁棒性。进一步,累进视点定位算法在分布式P2P信号处理框架,将考虑准确性和能源消耗之间的权衡。最后,一个现实世界中目标跟踪实验有一些插图。一些实现的结果表明,这一目标跟踪系统依赖于分布式P2P信号处理框架是经济利用稀缺的能源和通信资源和实现目标跟踪。
施[7](2006)等人在论文中提出了一个应用本地化模型通过使用线性估计位置的十字路口和做一些相关的实验计算算法。通过了解位置的节点在无线传感器网络(WSN)对许多有用的优势就变得非常重要。传感器网络中的节点数量的能力和开发能力的一个或多个会帮助解决定位问题。他们还假定每个节点测距的基础上有能力也提出了分配计算技术也称为线性路口节点定位。

参数定位
我。准确度和精密度:定位技术的最重要的参数的准确性和精度。我们可以定义精度估计的位置偏离了多少真正的位置。精度表明我们常常希望得到至少给定的精度
二世。可伸缩性:这就是所谓的响应或采样和被定义为位置系统输出位置信息的速度有多快。
三世。自组织:这意味着,系统可能会或可能不需要的帮助中心实体元素的监视和控制活动。
四、成本:我们可以评估的成本位置传感系统以不同的方式;包括安装的时间成本花费钱,计算或能量。

结论
无线传感器网络是一个新兴的技术,它有许多应用程序。在本文中,我们讨论了一些定位技术和定位算法是基于不同的关键功能,如学习讨论,锚的存在,运动在网络等。这项调查是可用的理解不同定位的操作方法也可用于谁想实现一个新的定位算法。有需要调查的影响不同的锚节点密度与最小数量的锚节点定位误差从而提高网络的准确性。本文研究了不同的技术来提高定位网络中。

引用
  1. Satvir辛格Shivangna Etika米塔尔,“基于范围的无线传感器节点定位使用PSO和偏硼酸钡及其变体”,通信系统和网络技术国际会议,2013。
  2. 玛丽Livinsa z s Jayashri博士“性能分析不同网络环境的基于RSSI的定位算法”,学报2013年IEEE会议在信息和通信技术,信息与通信技术2013。
  3. 负责人wafez Asma Mesmoudi,穆罕默德Feham早Labraoui”,无线传感器网络定位算法:一个全面的调查”,国际期刊《计算机网络与通信(IJCNC)第5卷,没有。2013年11月6日。
  4. Avinash考尔,Sonu Agrawa”,位置检测的无线传感器网络使用经典优化方法”,IJCST 3卷,问题1,2012年1月- 3月。
  5. Amitangshu朋友”,在无线传感器网络的定位算法:当前方法和未来的挑战”,网络协议和算法,卷2,没有。1.2010。
  6. Dao-Wei盛雪Wang Wang Bi和《妈,“无线传感器网络分布式点对点目标跟踪”,www.mdpi.com/1424- 8220/7/6/1001 / pdf .June 2007。
  7. 李Qin-Qin1,霍Hong1方Tao1 De-Ren,“使用线性交叉在无线传感器节点位置计算networks1”,卷。32岁,6号,2006年11月。
  8. 阿德尔·优素福Ashok Agrawala穆罕默德·尤尼斯,“准确anchor-free在无线传感器网络中,节点定位”,24日IEEE国际性能、计算、和通讯会议,2005。IPCCC,第470 - 465页,2005年4月7 - 9日。
  9. 凯撒Alippi Giovanni Vanini”RSSI-based和校准集中的无线传感器网络定位技术”,第四IEEE国际研讨会论文集在普适计算和通信车间(PERCOMW ' 06)、比萨、意大利,页301 - 305,2006年3月。
  10. Anushiya Kannan,提供关于毛泽东和Branka Vucetic,“基于模拟退火的无线传感器网络定位”,计算机学报,1卷,2号,2006年5月,第15 - 22页。
  11. t .他黄c, b .布卢姆,j .斯坦科维奇和t . Abdelzaher“大规模传感器网络Range-free本地化计划”,在《第九次年度移动计算和网络国际会议(MobiCom ' 03)、圣地亚哥、钙、美国,第95 - 81页,2003年9月。
  12. j . Bachrach r . Nagpal m . Salib和h . Shrobe”实验结果和理论分析自组织的全球坐标系统从特设传感器网络”,电信系统日报》26卷,2 - 4号,第233 - 213页,2004年6月。