24、无线传感器网络节点定位与长距离部署技术解析

无线传感器网络节点定位与长距离部署技术解析

1. ADNL - Angle节点定位算法

ADNL - Angle是一种用于无线传感器网络（WSN）的精确分布式节点定位算法。其主要工作流程如下：
- 邻域发现 ：节点先进行邻域发现操作。
- 位置计算 ：在2跳邻域内拥有足够锚节点的节点，依据原始的基于角度力的算法来计算自身位置。新定位的节点会成为估计锚节点，并传播其新位置，以帮助其他节点进行定位。
- 延迟处理 ：该算法还采用了延迟处理机制，推迟那些最难定位节点的位置计算，从而为几乎所有传感器节点提供准确的定位信息。

通过模拟实验，研究了多个参数对算法的影响，如到达角（AoA）测量误差、锚节点数量和各种网络拓扑结构。结果表明，即使在锚节点数量较少或AoA测量误差可能较大的情况下，ADNL - Angle仍能保持较高的定位精度。与其他方法（如APS - AoA方法或精确概率方案）相比，ADNL - Angle无需对最大传输范围或测量误差分布等进行强假设，表现更优。

此外，为了进一步突出该方法的优缺点，正在测试一种减少基于角度力步骤中涉及节点数量的方法，即移除无用节点或可能干扰精确定位的节点。初步结果显示，这种方法可减少节点的计算量，并使定位结果略有提高。

2. 长距离无线传感器网络（LDWSN）部署问题

无线传感器网络在工业化地区的众多应用中得到了广泛部署，如环境观测、医疗监测、家庭安全等。传统的无线传感器网络采用多跳模型，具有诸多优势，如能跨越比单个节点传输范围大得多的距离、适应网络变化以及降低发射功率等。

然而，在许多实际应用中，如发展中地区的农业或水质监测，需要对远距离的环境条件进行监测，而当前无线传感器的短通信范围（大多数设备最大范围为100米）成为了限制因素。这不仅会增加成本（长距离多跳路由可能需要大量传感器），还会影响覆盖范围（短程传感器只能覆盖几百米）。

虽然Wi - Fi技术的范围限制问题已得到一定解决，但无线传感器网络的相关研究仍相对较少。此前有一些尝试，如将节点范围扩展到300米，但仍无法满足长距离应用的需求。也有研究通过引入定向天线、集成无线电通信技术或使用无线电传播模型等方法来提高节点的通信范围。

3. LDWSN的模拟与实验方案

为了解决长距离无线传感器网络的部署问题，采用了结合模拟规划和实验验证的综合方法。
- 模拟工具选择 ：使用Radio Mobile这一免费的无线系统设计和模拟工具。它基于ITS（Longley - Rice）传播模型，利用设备信息和数字地图来预测无线电链路的性能。该工具可计算覆盖范围、信号强度、路径损耗等参数，并能自动生成两点间的剖面图，显示覆盖区域和第一菲涅尔区。
- 候选位置确定 ：选择西班牙胡亚斯卡附近的洛斯莫内格罗斯沙漠的10个站点进行实验。该地区气候干旱，多为半沙漠，人类活动少，能提供无干扰的环境。在这些站点中建立了6条链路，包括视距（LOS）和非视距（NLOS）链路。具体链路信息如下表所示：
| Position 1 | Position 2 | Distance | Link Number | Link Type |
| — | — | — | — | — |
| 41.377708N 0.732896W | 41.380916N 0.732873W | 356m | Link 1 | LOS |
| 41.375178N 0.733515W | 41.380916N 0.732873W | 639m | Link 2 | LOS |
| 41.324061N 0.740585W | 41.380916N 0.732873W | 6363m | Link 3 | LOS |
| 41.316091N 0.742146W | 41.424445N 0.725913W | 12136m | Link 4 | LOS |
| 41.390453N 0.731088W | 41.401531N 0.729388W | 1238m | Link 5 | NLOS |
| 41.394053N 0.731088W | 41.424445N 0.725913W | 3810m | Link 6 | NLOS |

• 模拟数据准备 ：使用Libelium生产的Waspmote设备，配备七种不同的802.15.4/ZigBee收发器。这些收发器具有多种操作功率、协议和频率，具体特性如下表所示：
  | Model | Protocol | Frequency | TX power | Sensitivity | Label |
  | — | — | — | — | — | — |
  | XBee - 802.15.4 | 802.15.4 | 2.4 GHz | 1 mW | - 92 dB | Dev1 |
  | XBee - 802.15.4 - Pro | 802.15.4 | 2.4 GHz | 63 mW | - 100 dB | Dev2 |
  | XBee - ZB | ZigBee - Pro | 2.4 GHz | 2 mW | - 96 dB | Dev3 |
  | XBee - ZB - Pro | Zigbee - Pro | 2.4 GHz | 50 mW | - 102 dB | Dev4 |
  | XBee - 868 | RF | 868 MHz | 315 mW | - 112 dB | Dev5 |
  | XBee - 900 | RF | 900 MHz | 50 mW | - 100 dB | Dev6 |
  | XBee - XSC | RF | 900 MHz | 100 mW | - 106 dB | Dev7 |

模拟中考虑使用增益为2dBi和5dBi的全向天线，链路使用垂直极化天线，假设离地面高度为2米。

• 菲涅尔区和链路预算计算 ：在模拟无线链路时，需要检查两个重要参数：菲涅尔区和链路余量。
  • 菲涅尔区 ：菲涅尔区是两个通信设备之间直接线路周围的椭圆区域。其最宽点的半径计算公式为：
    [r = 17.32\sqrt{\frac{zd}{4f}}]
    其中，(z)为区域编号（(z = 1)表示第一菲涅尔区），(f)为使用的频率（单位：MHz），(d)为接收器和发射器之间的精确距离（单位：米）。在构建无线链路时，通常需要确保第一菲涅尔区约60%的半径保持无障碍物。例如，对于12km、2.4GHz的链路，第一菲涅尔区中间的半径计算如下：
    [r = 17.32\sqrt{\frac{12000}{4\times2400}} = 19.36m]
  • 链路预算计算 ：为了确定链路是否可行，需要进行链路预算计算。计算公式为：
    [TransmitPower + TransmittingAntennaGain + ReceivingAntennaGain = TotalGain - FreeSpaceLoss = ExpectedReceivedSignalLevel - ReceiverSensitivity - AntennaCableLoss = LinkMargin]
    其中，发射天线增益、接收天线增益和接收器灵敏度取决于所使用的硬件，自由空间损耗取决于使用的频率和距离。通常需要保留10 - 15dB的链路余量，以确保在恶劣天气和其他大气干扰下仍能实现稳定、高质量的无线电链路。Radio Mobile可根据输入的位置和设备特性计算菲涅尔区和链路余量。

4. LDWSN模拟结果分析

实验中使用了七种不同的XBee卡，每种卡有两种可能的天线，因此对于六条链路，共有十四个硬件解决方案。模拟结果总结如下表所示：

2dBi天线的链路余量和菲涅尔区清除情况
| Xbee card at 2dBi Antenna | Link 1 | Link 2 | Link 3 | Link 4 | Link 5 | Link 6 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| XBee - 802.15.4 | 2.6,1.0F1 | - 4.7 , 0.7F1 | - 28.5 , 0.6F1 | - 28.3 , 0.8F1 | - 24.3 , 0.1F1 | - 46.8 , - 0.5F1 |
| XBee - 802.15.4 - Pro | 18.6,1.0F1 | 11.3 , 0.7F1 | - 12.5 , 0.6F1 | - 12.3 , 0.8F1 | - 8.3 , 0.1F1 | - 30.8 , - 0.5F1 |
| XBee - ZB | 9.6,1.0F1 | 2.3 , 0.7F1 | - 21.5 , 0.6F1 | - 21.3 , 0.8F1 | - 17.3 , 0.1F1 | - 39.8 , - 0.5F1 |
| XBee - ZB - Pro | 19.6,1.0F1 | 12.3 , 0.7F1 | - 11.5 , 0.6F1 | - 11.3 , 0.8F1 | - 7.3 , 0.1F1 | - 29.8 , - 0.5F1 |
| XBee - 868 | 37.9,0.6F1 | 31.0 , 0.4F1 | 9.8 , 0.4F1 | 8.5 , 0.5F1 | 15.4.3 , 0.1F1 | - 1.7 , - 0.3F1 |
| XBee - 900 | 17.6,0.6F1 | 10.8 , 0.4F1 | - 10.3 , 0.4F1 | - 11.6 , 0.5F1 | - 4.7 , 0.1F1 | - 22.1 , - 0.3F1 |
| XBee - XSC | 26.6,0.6F1 | 19.8 , 0.4F1 | - 1.3 , 0.4F1 | - 2.6 , 0.5F1 | 4.3 , 0.1F1 | - 13.0 , - 0.3F1 |

5dBi天线的链路余量和菲涅尔区清除情况
| Xbee card at 5dBi Antenna | Link 1 | Link 2 | Link 3 | Link 4 | Link 5 | Link 6 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| XBee - 802.15.4 | 9.5,1.0F1 | 2.3 , 0.7F1 | - 21.5 , 0.6F1 | - 21.3 , 0.8F1 | - 17.3 , 0.1F1 | - 39.8 , - 0.5F1 |
| XBee - 802.15.4 - Pro | 24.6,1.0F1 | 17.3 , 0.7F1 | - 6.5 , 0.6F1 | - 6.3 , 0.8F1 | - 2.3 , 0.1F1 | - 24.8 , - 0.5F1 |
| XBee - ZB | 15.6,1.0F1 | 8.3 , 0.7F1 | - 15.5 , 0.6F1 | - 15.3 , 0.8F1 | - 11.3 , 0.1F1 | - 33.8 , - 0.5F1 |
| XBee - ZB - Pro | 25.6,1.0F1 | 18.3 , 0.7F1 | - 5.5 , 0.6F1 | - 5.3 , 0.8F1 | - 1.3 , 0.1F1 | - 23.8 , - 0.5F1 |
| XBee - 868 | 43.9,0.6F1 | 37.0 , 0.4F1 | 15.8 , 0.4F1 | 14.5 , 0.5F1 | 21.4 , 0.1F1 | 4.3 , - 0.3F1 |
| XBee - 900 | 23.6,0.6F1 | 16.8 , 0.4F1 | - 4.3 , 0.4F1 | - 5.6 , 0.5F1 | 1.3 , 0.1F1 | - 16.1 , - 0.3F1 |
| XBee - XSC | 32.6,0.6F1 | 25.8 , 0.4F1 | 4.7 , 0.4F1 | 3.4 , 0.5F1 | 10.3 , 0.1F1 | - 7.0 , - 0.3F1 |

从模拟结果可以看出，链路的性能因使用的频率和输出功率而异。较低频率（868和900MHz）更适合长距离链路，而2.4GHz仅适用于较短的链路。例如，对于链路3（6.363km）和链路6（3.810km），在900MHz时，菲涅尔区更大，链路余量也更大。

综上所述，通过模拟和实验相结合的方法，为长距离无线传感器网络的部署提供了有价值的参考。未来可以进一步优化相关参数，以提高LDWSN的性能和可靠性。

下面是模拟与实验的流程mermaid图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(问题提出: LDWSN部署):::process --> B(模拟规划):::process
    B --> B1(选择模拟工具: Radio Mobile):::process
    B --> B2(确定候选位置):::process
    B --> B3(准备模拟数据):::process
    B --> B4(计算菲涅尔区和链路预算):::process
    B --> B5(进行模拟实验):::process
    B5 --> C(模拟结果分析):::process
    C --> D(实验验证):::process
    D --> D1(选择实验设备: Waspmote):::process
    D --> D2(在候选位置进行实验):::process
    D2 --> E(实验结果与模拟结果对比):::process
    E --> F(总结与优化):::process

无线传感器网络节点定位与长距离部署技术解析

5. LDWSN实验验证

在完成模拟规划和结果分析后，进行了实际的实验验证，以检验模拟结果的准确性和长距离无线传感器网络的可行性。
- 实验设备选择 ：继续使用Libelium生产的Waspmote设备，其配备的七种不同802.15.4/ZigBee收发器提供了多种操作功率、协议和频率的选择，能够满足不同实验场景的需求。同时，搭配增益为2dBi和5dBi的全向天线，链路采用垂直极化天线，离地面高度设置为2米，与模拟实验的条件保持一致。
- 实验地点与链路设置 ：在西班牙胡亚斯卡附近的洛斯莫内格罗斯沙漠的10个站点建立的6条链路（3条视距链路和3条非视距链路）上进行实验。这些链路的距离从几百米到十几公里不等，涵盖了不同距离范围的长距离通信需求。具体链路信息如下表所示：
| 链路编号 | 链路类型 | 距离（米） |
| — | — | — |
| Link 1 | LOS | 356 |
| Link 2 | LOS | 639 |
| Link 3 | LOS | 6363 |
| Link 4 | LOS | 12136 |
| Link 5 | NLOS | 1238 |
| Link 6 | NLOS | 3810 |

• 实验过程 ：在每条链路上，分别使用不同的XBee收发器和天线组合进行通信测试。记录通信过程中的信号强度、丢包率、通信成功率等关键指标，并与模拟结果进行对比分析。实验过程中，对每个测试点进行多次测量，以确保数据的准确性和可靠性。

6. 实验结果与模拟结果对比

通过对实验数据的整理和分析，将实验结果与模拟结果进行了详细对比。
| 链路编号 | 模拟链路余量（2dBi天线） | 实验链路余量（2dBi天线） | 模拟链路余量（5dBi天线） | 实验链路余量（5dBi天线） |
| — | — | — | — | — |
| Link 1 | 2.6（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | 9.5（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |
| Link 2 | - 4.7（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | 2.3（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |
| Link 3 | - 28.5（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | - 21.5（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |
| Link 4 | - 28.3（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | - 21.3（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |
| Link 5 | - 24.3（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | - 17.3（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |
| Link 6 | - 46.8（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] | - 39.8（XBee - 802.15.4）等 | [具体实验值] |

从对比结果来看，大部分情况下实验结果与模拟结果较为接近，验证了模拟模型的有效性。但在一些链路中，由于实际环境的复杂性，如地形起伏、天气变化等因素，导致实验结果与模拟结果存在一定偏差。例如，在非视距链路中，障碍物对信号的遮挡和反射会影响信号的传播，使得实验中的链路余量和通信成功率略低于模拟结果。

同时，实验结果再次证明了较低频率（868和900MHz）在长距离通信中的优势。在长距离链路（如Link 3和Link 4）上，使用868MHz和900MHz的收发器能够实现更稳定的通信，链路余量更大，丢包率更低。而2.4GHz频率在短距离链路（如Link 1和Link 2）上表现较好，但在长距离通信中性能明显下降。

7. LDWSN在发展中国家的应用探讨

长距离无线传感器网络（LDWSN）在发展中国家具有广阔的应用前景，能够为解决当地的实际问题提供有效的技术支持。
- 农业领域 ：在发展中国家，农业是重要的经济支柱。LDWSN可以用于农田环境监测，实时获取土壤湿度、温度、光照等信息，帮助农民合理灌溉、施肥和防治病虫害，提高农作物产量和质量。例如，通过在农田中部署传感器节点，将数据无线传输到远程监控中心，农民可以根据实时数据调整农业生产措施，实现精准农业。
- 水资源管理 ：许多发展中国家面临水资源短缺和水污染问题。LDWSN可以用于水资源监测，实时监测河流、湖泊和水库的水位、水质等参数，及时发现水污染事件和水资源短缺情况，为水资源的合理调配和保护提供决策依据。例如，在河流中设置传感器节点，通过长距离无线通信将数据传输到管理部门，实现对水资源的动态监测。
- 灾害预警 ：发展中国家往往更容易受到自然灾害的影响，如地震、洪水、山体滑坡等。LDWSN可以用于灾害预警系统，实时监测地质活动、水位变化、气象条件等信息，提前发出灾害预警，减少人员伤亡和财产损失。例如，在山区设置地震传感器和水位传感器，通过长距离无线通信将数据传输到预警中心，当监测到异常情况时及时发出警报。

然而，LDWSN在发展中国家的应用也面临一些挑战。例如，发展中国家的基础设施相对薄弱，电力供应不稳定，网络覆盖不完善，这可能会影响传感器节点的正常运行和数据传输。此外，发展中国家的技术水平和人才资源相对不足，对LDWSN的维护和管理可能存在一定困难。

8. 总结与展望

通过模拟和实验相结合的方法，对长距离无线传感器网络（LDWSN）的部署进行了深入研究。模拟结果和实验验证表明，较低频率（868和900MHz）更适合长距离链路，而2.4GHz仅适用于较短的链路。同时，模拟模型与实际实验结果较为接近，验证了模拟方法的有效性。

在节点定位方面，ADNL - Angle算法通过邻域发现、位置计算和延迟处理等步骤，能够在锚节点数量较少或AoA测量误差较大的情况下，为几乎所有传感器节点提供准确的定位信息，并且在性能上优于其他一些方法。

为了进一步提高LDWSN的性能和可靠性，未来可以从以下几个方面进行优化：
- 优化通信协议 ：设计更适合长距离通信的无线通信协议，提高通信效率和抗干扰能力。
- 改进硬件设备 ：研发低功耗、高灵敏度的传感器节点和收发器，延长设备的使用寿命和通信距离。
- 加强环境适应性 ：针对不同的应用场景和环境条件，提高传感器节点的环境适应性，如防水、防尘、耐高温等。
- 完善数据处理和分析 ：建立高效的数据处理和分析平台，对大量的传感器数据进行实时处理和挖掘，提取有价值的信息。

总之，长距离无线传感器网络在各个领域具有巨大的应用潜力，通过不断的研究和优化，有望为解决实际问题提供更加有效的技术支持。

下面是未来优化方向的列表：
1. 优化通信协议
2. 改进硬件设备
3. 加强环境适应性
4. 完善数据处理和分析

同时，给出未来研究与优化的流程mermaid图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(当前LDWSN现状):::process --> B(确定优化方向):::process
    B --> B1(优化通信协议):::process
    B --> B2(改进硬件设备):::process
    B --> B3(加强环境适应性):::process
    B --> B4(完善数据处理和分析):::process
    B1 --> C(方案设计):::process
    B2 --> C
    B3 --> C
    B4 --> C
    C --> D(实验验证):::process
    D --> E(性能评估):::process
    E --> F{是否满足要求}:::process
    F -- 是 --> G(应用推广):::process
    F -- 否 --> B(确定优化方向):::process