无线传感器网络第4章传感器网络的支撑技术ppt课件.ppt
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1、1,第4章,传感器网络的支撑技术,2,传感器网络的支撑技术主要包括:时间同步机制定位技术数据融合能量管理安全机制,第4章 传感器网络的支撑技术,3,4.1 时间同步机制,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,1、传感器网络时间同步的意义,在分布式的无线传感器网络应用中,每个传感器节点都有自己的本地时钟。不同节点的晶体振荡器频率存在偏差,以及温度、湿度和电磁波的干扰等都会造成网络节点之间的运行时间偏差。 无线传感器网络时间同步机制的意义和作用主要体现在如下两方面: (1)传感器节点通常需要彼此协作,去完成复杂的监测和感知任务。数据融合是协作操作的典型例子,不同的节点采集的数据最终融合形成了一个有
2、意义的结果。 (2)传感器网络的一些节能方案是利用时间同步来实现的。,4,在分布式系统中,时间同步涉及“物理时间”和“逻辑时间”两个不同的概念。 “物理时间”用来表示人类社会使用的绝对时间;“逻辑时间”体现了事件发生的顺序关系,是一个相对概念。 分布式系统通常需要一个表示整个系统时间的全局时间。全局时间根据需要可以是物理时间或逻辑时间。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,5,时钟同步模型节点本地时钟通常用晶体振荡器脉冲来度量 本地时钟f(速率,初始相位)因温度、压力、电源电压等外界环境的变化,往往会导致晶振频率产生波动,因此,构造理想时钟比较困难。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,6
3、,3种时钟模型:速率恒定模型 假定时钟速率是恒定的,即晶振频率没有波动发生。当要求的时钟精度远低于频率波动导致的偏差时,该模型的假定应该是合理的。漂移有界模型 该模型在工程实践中非常有用,常用来确定时钟的精度或误差的上下界。漂移变化有界模型 该模型假定时钟漂移的变化是有界的,时钟漂移的变化主要是温度和电源电压等因素发生变化所引起的,一般变化速率相对缓慢,可以通过适当的补偿算法加以修正。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,7,通信模型节点时间校正技术是WSN时间同步的核心和基础。目前主要的时间校正技术有单向报文传递、双向报文交换、广播参考报文等技术。单向报文传递如果知道d的上界和下界,则 d
4、 = (dmax + dmin) / 2这种时间校正技术的精度最低,因为它假设报文传递过程中只有传播延时,忽略了无线信道的许多不确定因素的影响。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,8,双向报文交换设报文的往返时间为D=Tib-Tia ,报文的传递时延d在0D之间。如果知道d的上界dmax和下界dmin,节点j可以确定d在D dmax 到 D - dmin 之间。双向报文交换是应用很广泛的一种时间校正技术,精度比较高。但是网络负载比较大,耗能较高,而且需要周期性地执行同步过程。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,9,广播参考报文 利用第三个节点k作为参考节点,发送时间同步参考广播报文给相
5、邻的节点i和节点j。假设这个参考广播报文到达节点i和节点j的时间延迟相等 Tia = Tja。节点j收到参考广播报文后,立即发送包含有Tja 信息的报文给节点i,于是节点i就可以计算收到两条报文的时间间隔D为Tib Tia。广播参考报文的方法只能使节点间的时钟保持相对同步。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,10,时钟同步的误差来源同步信息的时延包括协议发送时延接入时延发送时延传播时延接收时延接收处理时延,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,11,2、传感器网络时间同步协议的特点价格限制,无法使用高精度本地振荡器能量有限,同步时通信开销不能太大不能照搬有线网络上成熟的NTP时间同步协议,
6、原因是:WSN链路通信质量难以保证,WSN网络拓扑结构不稳定没有相应的基础设施支持WSN的时间同步协议不能消耗过多的能量和占用较多的带宽,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,12,目前已有几种成熟的传感器网络时间同步协议,其中RBS、Tiny/Mini-Sync和TPSN被认为是三种最基本的传感器网络时间同步机制。RBS参考广播同步机制接收者接收者同步机制基本思想是多个节点接收同一个同步信号,然后多个收到同步信号的节点之间进行同步。这种同步算法消除了同步信号发送一方的时间不确定性。这种同步协议的缺点是协议开销大。Tiny-Sync和Mini-Sync是两种简单的时间同步机制。TPSN时间同步
7、协议采用层次结构,实现整个网络节点的时间同步。TPSN协议发送者接收者同步机制。,4.1.1 传感器网络的时间同步机制,13,4.1.2 TPSN时间同步协议,传感器网络TPSN时间同步协议类似于传统网络的NTP协议,目的是提供传感器网络全网范围内节点间的时间同步。在网络中有一个与外界可以通信,从而获取外部时间,这种节点称为根节点。根节点可装配诸如GPS接收机这样的复杂硬件部件,并作为整个网络系统的时钟源。 TPSN协议采用层次型网络结构,首先将所有节点按照层次结构进行分级,然后每个节点与上一级的一个节点进行时间同步,最终所有节点都与根节点时间同步。节点对之间的时间同步是基于发送者-接收者的同
8、步机制。,14,1、TPSN协议的操作过程 TPSN协议包括两个阶段: 第一个阶段生成层次结构,每个节点赋予一个级别,根节点赋予最高级别第0级,第i级的节点至少能够与一个第(i1)级的节点通信; 第二个阶段实现所有树节点的时间同步,第1级节点同步到根节点,第i级的节点同步到第(i1)级的一个节点,最终所有节点都同步到根节点,实现整个网络的时间同步。,4.1.2 TPSN时间同步协议,15,2、相邻级别节点间的同步机制 邻近级别的两个节点对间通过交换两个消息实现时间同步。,4.1.2 TPSN时间同步协议,i-1级,i级,10,5,9,26,?,15,15,16,优点减少同步误差 TPSN同步协
9、议在MAC层消息开始发送到无线信道是才给消息添加时标,消除了访问时间带来的时间同步误差。提高同步精度 考虑了传播时间和接收时间,利用双向消息交换计算消息的平均延迟,提高了时间同步的精度。,4.1.2 TPSN时间同步协议,17,缺点没有考虑根节点失效问题。新的节点加入时,需要初始化层次发现阶段,级别的静态特性减少了算法的鲁棒性。,4.1.2 TPSN时间同步协议,18,使用范围TPSN能够实现全网范围内节点间的时间同步,同步误差与跳数距离成正比。适合实现短期间的全网节点时间同步,若要长时间的全网节点时间同步,需要周期的执行TPSN协议进行同步,间隔时间根据具体情况决定。考虑能耗问题,TPSN可
10、以与后同步策略结合使用。,4.1.2 TPSN时间同步协议,19,4.1.3 时间同步的应用示例,这里介绍一个例子,说明磁阻传感器网络对机动车辆进行测速,为了实现这个用途,网络必须先完成时间同步。由于对机动车辆的测速需要两个探测传感器节点的协同合作,测速算法提取车辆经过每个节点的磁感应信号的脉冲峰值,并记录时间。 如果将两个节点之间的距离d 除以两个峰值之间的时差t,就可以得出机动目标通过这一路段的速度(Vel):,20,4.2 定位技术,4.2.1 传感器网络节点定位问题,1、定位的含义,在传感器网络的很多应用问题中,没有节点位置信息的监测数据往往是没有意义的。无线传感器网络定位问题的含义是
11、指自组织的网络通过特定方法提供节点的位置信息。 这种自组织网络定位分为节点自身定位和目标定位。节点自身定位是确定网络节点的坐标位置的过程。目标定位是确定网络覆盖区域内一个事件或者一个目标的坐标位置。 节点自身定位是网络自身属性的确定过程,可以通过人工标定或者各种节点自定位算法完成。目标定位是以位置已知的网络节点作为参考,确定事件或者目标在网络覆盖范围内所在的位置。,21,位置信息有多种分类方法。位置信息有物理位置和符号位置两大类。 物理位置指目标在特定坐标系下的位置数值,表示目标的相对或者绝对位置。 符号位置指在目标与一个基站或者多个基站接近程度的信息,表示目标与基站之间的连通关系,提供目标大
12、致的所在范围。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,22,根据不同的依据,无线传感器网络的定位方法可以进行如下分类: (1) 根据是否依靠测量距离,分为基于测距的定位和不需要测距的定位; (2) 根据部署的场合不同,分为室内定位和室外定位; (3) 根据信息收集的方式,网络收集传感器数据称为被动定位,节点主动发出信息,用于定位称为主动定位。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,23,2、基本术语,(1) 锚点:指通过其它方式预先获得位置坐标的节点,有时也称作信标节点。网络中相应的其余节点称为非锚点。 (2) 测距:指两个相互通信的节点通过测量方式来估计出彼此之间的距离或角度。 (3) 连接度:
13、包括节点连接度和网络连接度两种含义。 节点连接度是指节点可探测发现的邻居节点个数。网络连接度是所有节点的邻居数目的平均值,它反映了传感器配置的密集程度。 (4) 邻居节点:传感器节点通信半径范围以内的所有其它节点,称为该节点的邻居节点。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,24,(5) 跳数:两个节点之间间隔的跳段总数,称为这两个节点间的跳数。 (6) 基础设施:协助传感器节点定位的已知自身位置的固定设备,如卫星、基站等。 (7) 到达时间:信号从一个节点传播到另一个节点所需要的时间,称为信号的到达时间。 (8) 到达时间差(TDoA):两种不同传播速度的信号从一个节点传播到另一个节点所需要的
14、时间之差,称为信号的到达时间差。 (9) 接收信号强度指示(RSSI):节点接收到无线信号的强度大小,称为接收信号的强度指示。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,25,(10) 到达角度(Angle of Arrival, AoA):节点接收到的信号相对于自身轴线的角度,称为信号相对接收节点的到达角度。 (11) 视线关系(Line of Sight, LoS):如果传感器网络的两个节点之间没有障碍物,能够实现直接通信,则这两个节点间存在视线关系。 (12) 非视线关系:传感器网络的两个节点之间存在障碍物,影响了它们直接的无线通信。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,26,3、定位性能的评
15、价指标,衡量定位性能有多个指标,除了一般性的位置精度指标以外,对于资源受到限制的传感器网络,还有覆盖范围、刷新速度和功耗等其它指标。 位置精度是定位系统最重要的指标,精度越高,则技术要求越严,成本也越高。定位精度指提供的位置信息的精确程度,它分为相对精度和绝对精度。 绝对精度指以长度为单位度量的精度。 相对精度通常以节点之间距离的百分比来定义。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,27,设节点i的估计坐标与真实坐标在二维情况下的距离差值为di,则N个未知位置节点的网络平均定位误差为:,覆盖范围和位置精度是一对矛盾性的指标。 刷新速度是指提供位置信息的频率。 功耗作为传感器网络设计的一项重要指标
16、,对于定位这项服务功能,人们需要计算为此所消耗的能量。 定位实时性更多的是体现在对动态目标的位置跟踪。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,28,4、定位系统的设计要点,在设计定位系统的时候,要根据预定的性能指标,在众多方案之中选择能够满足要求的最优算法,采取最适宜的技术手段来完成定位系统的实现。通常设计一个定位系统需要考虑两个主要因素,即定位机制的物理特性和定位算法。,4.2.1 传感器网络节点定位问题,29,基于测距的定位技术是通过测量节点之间的距离,根据几何关系计算出网络节点的位置。解析几何里有多种方法可以确定一个点的位置。比较常用的方法是多边定位和角度定位。,4.2.2 基于测距的定位
17、技术,30,1、测距方法,(1)接收信号强度指示(RSSI),4.2.2 基于测距的定位技术,31,(2)到达时间/到达时间差(ToA/TDoA),这类方法通过测量传输时间来估算两节点之间距离,精度较好。 ToA机制是已知信号的传播速度,根据信号的传播时间来计算节点间的距离。,4.2.2 基于测距的定位技术,32,(3)到达角(AoA),该方法通过配备特殊天线来估测其它节点发射的无线信号的到达角度。 AoA测距技术易受外界环境影响,且需要额外硬件,它的硬件尺寸和功耗指标不适用于大规模的传感器网络,在某些应用领域可以发挥作用。,4.2.2 基于测距的定位技术,33,2、多边定位,多边定位法基于距
18、离测量(如RSSI、ToA/TDoA)的结果。确定二维坐标至少具有三个节点至锚点的距离值;确定三维坐标,则需四个此类测距值。,4.2.2 基于测距的定位技术,34,3、min-max定位方法,多边定位法的浮点运算量大,计算代价高。Min-max定位是根据若干锚点位置和至待求节点的测距值,创建多个边界框,所有边界框的交集为一矩形,取此矩形的质心作为待定位节点的坐标。,4.2.2 基于测距的定位技术,35,4.2.3 无需测距的定位技术,无需测距的定位技术不需要直接测量距离和角度信息。,1、质心算法,在计算几何学里多边形的几何中心称为质心,多边形顶点坐标的平均值就是质心节点的坐标。 假设多边形定点
19、位置的坐标向量表示为pi= (xi,yi)T,则这个多边形的质心坐标 为:,36,2、DV-Hop算法,DV-Hop算法解决了低锚点密度引发的问题,它根据距离矢量路由协议的原理在全网范围内广播跳数和位置。 已知锚点L1与L2、L3之间的距离和跳数。L2计算得到校正值(即平均每跳距离)为(40+75)/(2+5)=16.42m。假设传感器网络中的待定位节点A从L2获得校正值,则它与3个锚点之间的距离分别是L1=316.42,L2=216.42,L3=316.42,然后使用多边测量法确定节点 的位置。,4.2.3 无需测距的定位技术,37,位置信息有很多用途,在某些应用中可以起到关键性的作用。定位
20、技术的用途大体可分为导航、跟踪、虚拟现实、网络路由等。 导航是定位最基本的应用,在军事上具有重要用途。 除了导航以外,定位技术还有很多应用。例如,办公场所的物品、人员跟踪需要室内的精度定位。 虚拟现实仿真系统中需要实时定位物体的位置和方向。,4.2.4 定位系统的典型应用,38,4.3 数据融合,4.3.1 多传感器数据融合概述,我们将各种传感器直接给出的信息称作源信息,如果传感器给出的信息是已经数字化的信息,就称作源数据,如果给出的是图像就是源图像。源信息是信息系统处理的对象。 源信息、传感器与环境之间的关系:,39,消除噪声与干扰,实现对观测目标的连续跟踪和测量等一系列问题的处理方法,就是
21、多传感器数据融合技术,有时也称作多传感器信息融合(Information Fusion, IF)技术或多传感器融合(Sensor Fusion, SF)技术,它是对多传感器信息进行处理的最关键技术,在军事和非军事领域的应用都非常广泛。 数据融合也被人们称作信息融合,是一种多源信息处理技术,它通过对来自同一目标的多源数据进行优化合成,获得比单一信息源更精确、完整的估计或判决。,4.3.1 多传感器数据融合概述,40,多传感器数据融合是一种多层次、多方面的处理过程,这个过程是对多源数据进行检测、互联、相关、估计和组合,以更高的精度、较高的置信度得到目标的状态估计和身份识别,以及完整的态势估计和威胁
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