基于OMNeT++的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究背景及意義隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的重要問(wèn)題，其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，比如環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)、地質(zhì)勘探等等。傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的部署、覆蓋范圍、能耗等方面都非常關(guān)鍵。因此，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。二、研究現(xiàn)狀目前，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法主要可以分為以下幾類：1、基于距離測(cè)量技術(shù)的定位算法該類算法主要是通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)之間的距離來(lái)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的定位，包括三角定位法、多普勒定位法、時(shí)間差定位法等。但是這種方法需要節(jié)點(diǎn)具備測(cè)距能力，而且精度很大程度上受到環(huán)境影響。2、基于角度測(cè)量技術(shù)的定位算法該類算法主要是通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)與參考點(diǎn)之間的角度來(lái)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的定位，包括AOA（angleofarrival）定位法、TDOA（timedifferenceofarrival）定位法等。相比于距離測(cè)量法，這種方法對(duì)于節(jié)點(diǎn)自身的硬件要求較小，但是需要參考節(jié)點(diǎn)的存在。3、基于信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量技術(shù)的定位算法該類算法主要是通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度來(lái)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的定位，包括RSSI（receivedsignalstrengthindication）定位法、TOA（timeofarrival）定位法等。這種方法需要節(jié)點(diǎn)能夠獲取周圍節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，并對(duì)信號(hào)強(qiáng)度變化曲線進(jìn)行處理，從而對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。針對(duì)上述現(xiàn)有的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法，一方面存在準(zhǔn)確性和精度的問(wèn)題；另一方面，針對(duì)不同的算法，需要滿足不同的硬件要求，在某些場(chǎng)景下不可行。因此，提出一種高精度、低成本、實(shí)用性強(qiáng)的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法具有重要的研究意義。三、研究目標(biāo)及內(nèi)容本文旨在研究基于OMNeT++的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法，具體研究目標(biāo)和內(nèi)容如下：1、建立無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)?；贠MNeT++建立無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模型、通信模型等組成的整體仿真環(huán)境。2、提出一種改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)定位算法。通過(guò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)分布方式、增設(shè)邊緣節(jié)點(diǎn)等方式，提高節(jié)點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性和精度。3、驗(yàn)證算法效果。通過(guò)在建立的仿真平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)提出的改進(jìn)算法進(jìn)行性能測(cè)試和對(duì)比，驗(yàn)證其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。四、進(jìn)度安排本課題的進(jìn)度安排如下：1、第一周：完成研究背景和意義的調(diào)研和分析，明確研究目標(biāo)和內(nèi)容。2、第二周-第四周：學(xué)習(xí)和掌握OMNeT++建模和仿真技術(shù)，建立無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)。3、第五周-第八周：研究改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)定位算法，完成算法設(shè)計(jì)和初步實(shí)現(xiàn)。4、第九周-第十周：在建立的仿真平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)算法并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)算法進(jìn)行性能測(cè)試與對(duì)比分析。5、第十一周-第十二周：總結(jié)本次研究的成果和不足之處，并進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。編寫并提交論文初稿。六、參考文獻(xiàn)[1]王飏，張雪，陳洋等.一種改進(jìn)的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2018(12):133-135.[2]王小雷，馬浩田，劉成杰等.一種分布式定位算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2019,45(12):120-123.[3]丁麗麗，田楊，高兵等.一種基于RSSI的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法[J].中國(guó)應(yīng)用科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2019，36(1):114-118.[4]張子楓，李帥，李文靜等.一種新的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2020,47(1):100-103