基于跨层时钟同步的超宽带无线传感器网络分布式协同定位研究

目前无线传感器网络的定位方法大都基于测距定位算法或非测距定位算法，但这两类算法都不能兼顾算法复杂度与定位精度。超宽带无线传感器网络利用超宽带信号的极高时间分辨率实现定位，在不增加算法复杂度的前提下，将极大程度地提高网络的定位精度，然而，这种定位系统对网络时钟同步要求较高。本课题创见性地从网络区域划分与节点分级、定位前时钟同步和定位这三方面入手，研究超宽带无线传感器网络协同定位方法，建立一种可动态拓展的节点分级结构，针对不同程度的时钟偏移，在MAC层与网络层分别提出了运行于分级结构之上的同步算法，实现兼顾同步误差与网络能耗的跨层同步；提出了利用Voronoi多边形建立位置序列的协同超宽带TOA定位方案，有效结合了测距与非测距定位算法的优点。这种完整的定位体系将实现定位精度与算法复杂度的合理折中。

无线网络通信技术是社会生活智能化历程中不可或缺的关键技术，无线定位作为无线通信技术的关键技术与主要应用形式，直接影响着未来无线通信技术，乃至物联网技术的发展与应用。本项目立足于基于超宽带的无线传感器网络定位技术的研究，利用超宽带技术的低功耗与极高时间分辨率，提出了基于跨层时间同步的超宽带无线传感器网络协同定位的研究主题。. 项目组将研究任务划分为网络区域划分与节点分级、跨层同步、协同定位三方面，首先建立了基于Voronoi多边形的可动态拓展的节点等级结构；在此基础上，针对无线传感器网络定位精度和跨层时钟同步的需求，在MAC 层与网络层分别提出了运行于分级结构之上的同步算法，放弃RBS算法中对局部节点时钟漂移的估计，只针对各个节点偏移进行估计，实现局部子网的二次同步，在降低同步误差50%；提出了基于极性识别的物理层同步捕获，实现了兼顾同步误差与网络能耗的跨层同步，同步捕获概率高达98.98%，精确同步概率高达95.92%；定位方面，提出了利用Voronoi 多边形建立位置序列的协同超宽带TOA 定位算法，基于跳距修正粒子群优化的WSN定位算法，基于双通信半径的传感器网络DV-Hop定位算法、MRDF算法等定位方案，定位精度均有显著提高。. 截止目前，项目组在基金的资助下在国内外权威刊物或会议发表和录用SCI/EI检索的学术论文达38篇，三年内引用率100余次，申请发明专利2项，已授权1项，培养博士生10人，硕士生17人。项目负责人钱志鸿教授作为大会主席组织召开CSIE-2011和ITA-2013等国际学术交流大会，并在U-World-2011、ISEEIP2012、中日下一代移动通信技术及应用研讨会2012和2013、ITA-2013等5个国际学术交流大会上做主题报告（Keynote Speech）。. 项目组在研究年限内完成了预期研究计划，在关键科技问题的解决、预期成果的完成，以及学术交流与人才培养等方面均超出项目预期，提升了项目组综合科研能力。在研究过程中项目组所发现并提出的新的科学问题，也为超宽带无线传感器网络的更深入的研究提供了可行方案。