马永涛,唐有朋,刘伟伟

(天津大学微电子学院,天津 300072)

随着无线传感技术的发展,无线传感器节点定位广泛应用在导航、监测、搜救等领域[1]。根据接收信号的不同特征参数,室内定位算法主要有基于信号到达时间TOA(Time-Of-Arrival)[2]、信号到达时间差TDOA(Time-Difference-Of-Arrival)[3]、信号到达角度AOA(Angle-Of-Arrival)[4-5]和接受信号强度RSS(Received Signal Strength)[6]。而无线传感器网络通常由位置信息已知的锚节点(Anchor)和位置信息未知的代理节点(Agent)构成。在二维场景中,确定目标节点的位置至少需要3个不同的锚节点。为了获得较高的定位精度,可以增大锚节点的功率或者增加锚节点的布置密度。但由于系统成本和实际环境的限制,室内协作定位的研究逐渐受到重视[7-8]。

协作定位可以避开锚节点大功率和高密度的要求,通过邻近节点的位置信息交换来确定目标节点的位置[9]。尽管节点协作可以提高定位性能,但信息的交换与融合也会造成计算复杂度的增加,减少辅助节点的数目可以节约系统成本,如电池能源、信道资源、计算资源等[10]。况且有些应用只需要达到适当的定位精度即可,例如在一个房间里达到米级的定位精度就足够了。在全球定位系统GPS(Global Positioning System)中早已应用了卫星选择,并且在这个领域里投入了大量的研究[11-13]。

在这篇论文里,介绍了几个常用的邻近节点选择算法,并提出基于EFIM和距离协作的节点选择算法。首先,介绍EFIM的概念并分析EFIM分别沿着不同的到达角度对位置估计的影响。接下来,详细地描述目标节点分别接收到锚节点和代理节点的位置信息后EFIM的更新变化。……