近邻表：RSSI 辅助的一维无线传感器网络相对定位

朱小军罗迪军，陈贵海南京大学计算机软件与新技术国家重点实验室 GPS组

CWSN2009，苏州， 10.21， 2009

报告提纲• 问题• 方法• 实验• 总结

问题

一维传感器网络

David Culler et al. IPSN’07

Tian He et al. InfoCom’08

节点的相对次序问题

推导节点相对次序

如何独立推导一跳内节点的相对次序？

原始问题 • 推导相对次序

传统的基于非测距的方法？ • 一跳内的节点无法区分

细化后的问题 • 一跳内节点的次序？

方法

RSSI 的机遇RSSI 随距离的衰减

• 节点相关（节点能量不一）• 方向相关（衰减方式，天线方向）• 定量测距备受争议

新的机遇 • RSSI的相对强弱反映距离的远近

Yunhao Liu, et al, RTSS’08 Tian He, et al, SenSys’09

• 假设不同方向的衰减一样更准确的信息

• 单个节点，从某个方向来看， RSSI随距离递减

RSSI减小

A B

我们利用的信息

近邻表定位

简单！有效？

近邻表 • 按 RSSI排序了的邻居列表• E.g. 节点 1： 1 2 3 4 5

近邻表定位1) 寻找端节点2) 端节点的近邻表即为逻辑次序

如何寻找端节点？ • 端节点处于所有近邻表的末端

1: 1 2 3 4 52: 2 3 1 4 53: 3 2 4 1 54: 4 3 5 2 15: 5 4 3 2 1

实验

实验设计节点布置

• 7个 Iris节点，• 电池电量不一• 排球场，地面

实验方法 • 收集数据后离线分析

距离度量• 程序输出序列和实际序列的距离• 细粒度指标：乱序对

51 2 3 4

真实排列0 6

61 2 3 4

算法输出的排列0 5

161 2 3 4

算法输出的排列0 5

3

算法性能

算法性能

50%小于 3

RSSI<-> 距离

RSSI<-> 距离

RSSI<-> 距离

即使在某一方向， RSSI也有乱序距离越远， RSSI越容易乱序

基本思想 • 尽量利用更可靠的信息• 节点距离越近，越可靠• 集体表决效果• 在本实验的数据上，约 80%完全恢复；优化后可达到约 90%

未来工作：利用可信信息

复杂度<->性能

总结

总结与展望本文中，我们

• 提出使用近邻表进行定位• 在实际环境中进行了实验• 实验发现：较远距离时， RSSI并非单调递减展望• 分布式的算法• 融合在基于非测距的定位算法中

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