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摘要定位技术是一直以来的研究热门。采集的数据要在相应的地理位置信息获得的背景上才有意义。在这篇论文中，我们先介绍传统的定位技术（例如AOA、TDOA、RSS），然后重点探讨免测距定位技术。该类技术利用节点间的连通性来进行定位：一些传感节点（称为锚节点）总是知道本身的位置。其他节点通过与自己的“邻居”交换数据来计算位置。本论文还旨在研究此类技术的定位误差下界。免测距定位技术的分辨率下界在Nagpal et al ,2003 中被提出。此外，S.Maclean and S.Datta，2008也提出了一种求解下界的新思文。在这篇论文中，我们将说明Nagpal的下界不够精确，S.Maclean 的下界不够实际，并提出新的优化下界。我们将计算出的理论下界用MATLAB进行仿真，最终仿真结果也证实我们的下界更为优化和严谨。33153
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关键词 定位技术 免测距定位 定位误差下界 优化下界
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Analysis on the Lower Bound of Range-free Localization Techniques in the Internet of Things
Abstract
Localization techniques are always hot research,because the gathered data would be meaningless without acquiring the corresponding geographical location message. In this paper, We firstly introduce some conventional localization techniques(such as AOA,TDOA,RSS),and then put emphasis on studying the range-free localization techniques. These techniques locate nodes by using the connectivity between nodes that a fraction of the sensor nodes(called anchors) know their location all the time and other nodes can locate themselves by exchanging information with their neighborhood. This paper also analyzes the lower bound of range-free localization error. The resolution lower bound on it has been proposed in Nagpal et al ,2003. Furthermore,a new vision on computing the lower bound was presented in S.Maclean and S.Datta，2008. In this work,we will prove that the Nagpal’s bound is not that precise and the S.Maclean’s bound is not that practical. Finally, we propose an optimized lower bound which can be verified from MATLAB simulation. The simulation data tells that our lower bound is indeed the optimized and rigorous one.
Keywords localization techniques range-free localization
lower bound of localization error optimized lower bound
目 次
1 引言 1
2 免测距定位技术及其误差下界 2
2.2 免测距定位技术 9
2.3 免测距定位误差的下界 16
3 免测距定位误差下界的优化 19
3.1 关于Nagpal与S.Maclean两个下界的悖论的讨论 19
3.2 针对Nagpal提出的下界的优化 20
4 免测距定位技术优化下界的仿真和结果分析 24
4.1 免测距定位技术优化下界的仿真过程 24
4.2 免测距定位算法优化下界的仿真结果分析 28
结论 30
致谢 31
参考文献 32
1 引言
本论文致力于研究物联网中所有免测距定位算法的定位误差下界。在研究定位误差以及误差下界之前,我们阅读大量关于免测距定位算法的文献以对此类新兴定位算法有宏观的了解。在了解之后，我们将深入探讨各种免测距算法的基础理论和相对应的误差下界。
物联网中一个非常重要的问题就是定位，或者说传感节点的地理位置的确定。定位技术被应用在很多领域中，包括路由选择、拓扑文护、事件勘测和定位、数据融合和建构传感图。而且，在诸如丛林火灾监控、水质监测、精准农业此类环境控制的应用中，如果不知测量数据自身位置信息的话，这些数据将毫无意义[1]。而假如每个节点配备定位硬件（GPS），那么该系统在花费和能耗方面是昂贵的。所以，对于定位问题的一个更加合理的解决方案就是允许某些节点（叫做“锚节点”）一直知道自己的位置，并且允许其他的节点在网络中通过信息交换来推算它们的位置[2]。传统的定位技术（非免测距定位算法）有AOA、TDOA、RSS等，我们在这些算法以外深入研究免测距定位算法（DV-HOP、CPE、Centroid等），并将彼此特点进行比较。如今很多学者研究具体的免测距算法，很少有人把重心放在误差下界的研究。我们的论文旨在研究所有免测距定位技术的通用下界从而为某些具体的算法的优化建立目标。
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