无线传感器网络支撑技术

定位时间同步数据融合内容提要1.WSN定位概述

1.WSN定位概述-什么是定位？定位就是确定位置。定位的两种意义：一种是确定自己在系统中的位置；一种是系统确定目标在系统中的位置。位置信息的类型：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信标或者多个信标临近程度的信息，表示目标与基站之间的连通关系，提供目标大致的所在范围。也称“归属定位〞WSN定位机制的重要性定位机制是WSN的根本机制没有位置信息的检测消息是没有意义的；应用：战场侦察、目标跟踪、入侵检测、灾难预报等节点定位是定位机制的根底随机部署的网络，需要首先确定传感器节点位置；只有节点定位以后，才能确定节点检测事件的位置；定位的其他用途报告事件发生的地点目标跟踪和定位协助路由/网络管理物品/财产/医疗设备/固定资产的定位与跟踪61.WSN定位概述-定位的应用领域导航：了解移动物体在坐标系中的位置，指导移动物体成功到达目的地的工作跟踪：系统实时地了解物体所处位置和移动的轨迹网络路由：优化的路由可以提高系统性能、平安性，节省珍贵的电能基于位置的效劳〔LBS,LocationBasedService〕：新的增值效劳、应用广泛最重要的指标，指定位系统提供的位置信息的精度。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。覆盖范围是另一个重要指标，它和定位精度是一对矛盾。精度覆盖范围超声波分米级十多米Wi-Fi和蓝牙3米100米GSM系统100米公里级代价定位系统或算法的代价包括时间代价、空间代价和本钱代价等方面。时间代价主要考虑一个定位系统或算法的安装、配置或定位时间等因素；空间代价主要考虑一个定位系统或算法所需的根底设施、网络节点数量或系统硬件尺寸等因素；本钱代价那么主要考虑实现一种定位系统或算法的根底设施和节点设备的总费用。刷新速度是提供位置信息的频率。 比方GPS每秒钟刷新1次影响定位效劳的实时性和精度WSN相关的指标功耗，WSN是功耗受限制的带宽，协议栈开销+数据的有效载荷节点密度，节点密度要求越高，单次定位的通信开销越大，消耗的电能越多。91.WSN定位概述-定位系统的设计要点两个主要因素：定位机制的物理特性〔如：时间同步、传播特性〕相应的算法其他设计要求：节点密度扩展性鲁棒性的要求1.WSN定位概述-定位效劳的标准化11现有的定位系统？？GPS：精度高、实时性好、抗干扰能力强；无遮挡的室外环境、固定的根底设施、本钱比较高定位算法的特点自组织性：传感器节点通常价格低廉，难以大量配备GPS接收机等定位装置，需要基于无线网络的自组织协同定位；健壮性：节点测量数据常常有误差，定位算法需具有良好的容错性；能量高效：算法计算复杂度要小、通信开销要低，以利延长网络的生命周期；分布计算：每个节点独立计算自身的位置，不依赖全局信息来集中式计算。信标节点(anchor)和未知节点邻居节点跳数、跳段距离(Per-hopdistance)根底设施到达时间、到达时间差接收信号强度指示(RSSI)到达角度视线关系(LOS)、非视线关系(NLOS)14三边测量算法〔Trilateration〕A、B、C三个节点的坐标，以及它们到节点D的距离，确定节点D的坐标为；三角测量算法〔Triangulation〕A、B、C三个节点的坐标，节点M相对于节点A、B、C的角度，确定节点M的坐标；首先求解O1以及O2、O3坐标，然后转换为三边测量法16

AO1C的角度r1:基于A、M、C三点的外接圆的半径O1:基于A、M、C三点的外接圆的圆心极大似然估计法1、2、3等n个节点的坐标，及它们到节点D到距离，确定节点D的坐标；最小均方差估计算法；定位算法的分类根据定位过程中是否需要测量实际节点间的距离，把定位算法分为：基于测距的〔range-based〕定位利用测量节点间实际距离或方位计算未知节点位置；测距无关的〔range-free〕定位利用节点间的估计距离计算未知节点位置；利用特征进行位置关联不需要直接测量节点间距离定位算法的分类(2)根据定位过程中节点定位先后次序的不同，把定位算法分为：递增式的〔Incremental〕定位信标节点附近的节点首先开始定位，依次向外延伸，各节点逐次进行定位；累计和传播测量误差并发式的〔Concurrent〕定位所有的节点同时进行位置计算；定位算法的分类(3)根据定位过程中是否使用信标节点的位置信息，把定位算法分为：基于信标节点〔beacon-based〕定位以信标节点作为定位中的参考点，其他各节点定位后产生整体绝对坐标系统；无信标节点的(beacon-free)定位各节点先以自身作为参考点，将邻近节点纳入自己定义的坐标系中，相邻的坐标系统依次转换合并，最后产生整体相对坐标系统；内容提要21基于距离的定位机制根本思想〔range-based〕通过测量节点(即：待定位节点)与信标节点间的实际距离或方位进行定位。三个阶段测距阶段：未知节点首先测量到邻居节点的距离或角度，然后进一步计算到邻近信标节点的距离或方位；定位阶段：未知节点在计算出到达三个或三个以上信标节点的距离或角度后，利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐标；修正阶段：对求得的节点坐标进行求精，提高定位精度，减少误差；三边定位和多边定位信号强度〔RSS〕信号传播时间/时间差〔ToA/TDoA/ToF〕接收信号角度定位(AoA)23RSS:RadioSignalStrength;TOA:TimeOFArrivalAOA:AngleofArrivalTDOA:TimeDifferenceofArrivalTOF:TimeofFlightPDOA:PhaseDifferenceofArrival信号强度〔RSS〕通过信号在传播中的衰减来估计节点之间的距离根据信道模型求解距离：PL(d)为接收信号强度、PL(d0)为参考距离d0处的信号强度信道的时变特性：信道由于受到多径衰减〔Multi-pathFading〕非视距阻挡〔Non-of-SightBlockage〕的影响PL(d0)….单位距离地点测得的接收信号强度…如，距离发送节点1米处的接收信号强度〔dBm)多边定位Multilateration屡次测量方程的个数大于变量的个数估计方法：最小二乘〔LS，LeastSquare〕极大似然〔MLE,MaximumLikelihoodEstimation〕最小均方差〔MMSE,MinimumMeanSquareError〕屡次测量方程的个数等于变量的个数需要考虑无解的情况，求最优近似解26信号传播时间/时间差〔TOA/TDOA/TOF〕ToATDoAToFVUS…超声速率，近似为340m/s(和气温有关);VRF…光速;ToA方式，要求收发节点双方严格同步！ToF:timeofflight基于TOA定位机制〔1〕根本思想信号的传播速度，根据信号的传播时间来计算节点间的距离，然后利用三边或极大似然估计法等计算出节点的位置；评价精度高；要求节点间具备精确的时间同步；如播送无线电授时对传感器节点的硬件和功耗较高的要求；基于TOA定位机制〔2〕思想：伪噪声序列信号作为声波信号；组成：扬声器模块、麦克风模块、无线电模块和CPU模块；过程：发送节点的扬声器模块在发送伪噪声序列信号的同时，无线电模块通过无线电同步消息通知接收节点伪噪声序列信号发送的时间，接收节点的麦克风模块在检测到伪噪声序列信号后，根据传播时间和速度计算发送节点和接收节点之间的距离；利用三边测量算法或极大似然估计算法计算出自身位置；29基于TDOA的定位〔1〕原理发射节点同时发射两种不同传播速度的无线信号，接收节点根据两种信号到达的时间差以及这两种信号的传播速度，计算两个节点之间的距离，再通过已有根本的定位算法计算出节点的位置；利用角度关系定位两点和其夹角确定一点三点和三个夹角确定一点(x1,y1)、(x2,y2)分别为A1、A2的坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)分别为A1、A2、A3的坐标

基于AOA的定位〔1〕根本思想接收节点通过天线阵列或多个超声波接收机感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和发射节点之间的相对方位或角度，再通过三角测量法计算出节点的位置；32AOA：AngleofArrivalCPU读取不同阵列信号的延迟差会对定位精度有影响内容提要33质心算法DV-Hop算法基于指纹的定位方法视觉定位可见光定位。。。质心算法〔1〕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。质心定位算法首先确定包含未知节点的区域，计算这个区域的质心，并将其作为未知节点的位置质心算法〔2〕根本过程信标节点周期性向邻近节点播送信标分组，信标分组中包含信标节点的标识号和位置信息；当未知节点接收到来自不同信标节点的信标分组数量超过某一个门限k或接收一定时间后，就确定自身位置为这些信标节点所组成的多边形的质心。评价简单：基于网络连通性，无信标节点和未知节点协调；假设节点都拥有理想的球型无线信号传播模型，而非实际上无线信号的传播模型；位置估计精确度和信标节点的密度和分布有很大关系。上图中，假定每个节点传输半径都是R，天线各向同性；目标节点收到四个绿色节点的信号，那么其位置在红色区域内，但具体位置无法确定，用质心法，可以得到一个较好的估计值，但也可能估计歪了——比方左边信标节点较多，右边较少的话…距离向量-跳段定位算法DistanceVector－Hop，类似于传统网络中的距离向量路由机制根本思想首先：计算未知节点与信标节点之间的最小跳数；然后：估算每跳的平均距离，利用最小跳数乘以平均每跳距离，得到未知节点与信标节点之间的估计距离，最后：利用三边测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐标37DV-Hop算法的定位过程计算未知节点与每个信标节点的最小跳数信标节点向邻居节点播送自身位置信息的分组，其中包括跳数字段，初始化为0；接收节点记录“到每个信标节点的最小跳数距离〞，忽略掉来自同一个信标节点的较大跳数的分组。然后将跳数值加1，并继续转发给邻居节点；网络中所有节点能够记录下距离每个信标节点的最小跳数距离DV-Hop算法的定位过程计算未知节点与信标节点的实际跳段距离每个信标节点根据记录的其它信标节点的位置信息和相距跳数，估算平均每跳的实际距离；然后，信标节点将计算的每跳平均距离用带有生存期字段的分组播送至网络中，未知节点仅记录接收到的第一个每跳平均距离，并转发给邻居节点；未知节点接收到平均每跳距离后，根据记录的跳数，计算到每个信标节点的跳段距离；DV-Hop算法的定位过程利用三边测量法或极大似然估计法计算自身位置未知节点利用第二阶段中记录的到各个信标节点的跳段距离，利用三边测量法或极大似然估计法计算自身坐标举例：DV-Hop算法的定位过程信标节点L2计算的每跳平均距离为(40+75)/(2+5)=16.42A从L2获得每跳平均距离，那么节点A与三个信标节点之间的距离分别为L1：3×16.42，L2：2×16.42，L3：3×16.42；L3AL1L241基于指纹的定位将信号强度看做“特征〞预先布置N个参考节点测出N个参考节点信号的强度，得到一个N维向量〔被称为指纹〕事先测出区域中每个位置的特征向量将目标测出的特征向量和事先测量值比对，找出位置FMGSMMagneticFieldWhat’sNext?WiFi缺点：不能应对动态变化；人工代价高；精度差

ABC44基于视觉的定位SLAM:Simultaneouslocalizationandmapping内容提要5.典型定位系统全球和区域导航系统全球导航系统地区导航系统无线传感器网络定位系统使用RSS方式定位的系统使用TOA/TDOA方式定位的系统混合定位系统无需测距的定位系统5.典型定位系统-全球和区域导航系统全球导航系统：全球范围(1)GPSGPS使用24颗人造卫星在离地面约2万公里的高空上，以12小时的周期环绕地球运行。在地面上的任意一点都可以同时观测到4颗以上的卫星。由于卫星的位置精确可知，通过4颗卫星发出的信号，我们可得到卫星到接收机的距离。GPS精度到达5-10m，专用车载GPS导航仪已经广泛使用于车辆导航等应用领域。5.典型定位系统-全球和区域导航系统全球导航系统：全球范围(2)Galileo系统〔欧盟〕伽利略系统是中高度圆轨道〔MEO〕方案，该系统预期由30颗中高度圆轨道卫星和2个地面控制中心组成，其中27颗卫星为工作卫星，3颗为候补。卫星高度为24126公里，位于3个倾角为56度的轨道平面内。伽利略系统可以分发实时的米级定位精度信息，这是现有的卫星导航系统所没有的。迄今截止，Galileo系统部署严重滞后，总共只发射了8颗星，可以组成网络，初步发挥地面精确定位的功能.2021年1月，中国北斗与欧洲伽利略卫星导航系统频率协调达一致意见5.典型定位系统-全球和区域导航系统全球导航系统：全球范围(3)Glonass导航系统(俄罗斯〕该系统需要18颗运行卫星提供覆盖全俄罗斯的持续的导航效劳，需要至少24颗卫星可提供全球导航效劳目前，俄GLONASS卫星导航系统拥有工作卫星28颗〔4颗备份〕，分布在3个轨道平面上。每颗卫星都在1.91万公里高的轨道上运行，周期为11小时15分。当前，GLONASS系统处于根本运行状态，其精度要比美国GPS系统低。俄罗斯2021年成功发射3颗Glonass卫星(2021.09.02)但另有3颗发射失败(2021.12)；2021年7月，另有一箭三星发射失败;2021年3月24日俄成功发射一颗“格洛纳斯－Ｍ〞导航卫星。2021年2月，发射首颗格洛纳斯-K导航卫星，它比第二代“格洛纳斯－M〞卫星服役期限更长，可达10年，重量更轻，导航更为准确GLONASS定位的精准度，和GPS相比有一定差距，但其具有更强的抗干扰能力。46on11August2021,

SergeiIvanov

announcedaplantointroducea25%importdutyonallGPS-capabledevicesandforceallcarmanufacturersinRussiatosupportGLONASS实际上，至2021年，俄国内已有23%的飞机、87%的船只和80%的公共交通工具使用“格洛纳斯〞。Since2021,GLONASSwasthesecondmostusedpositioningsystemin

mobilephones

afterGPS7December2021,thesystemwasofficiallycompleted5.典型定位系统-全球和区域导航系统全球导航系统：全球范围(4)北斗系统〔中国〕 北斗双星定位系统是我国自行建立起来的一种区域性定位系统〔RDSS〕。2003年5月25日，我国成功发射了第三颗“北斗一号〞导航定位卫星，作为“北斗导航定位系统〞的备份星，连同2000年10月31日和12月21日发射升空的两颗“北斗一号〞导航定位卫星和一个地面中心站，形成了一个较为完善的“双星导航定位系统〞。“双星导航定位系统〞应归于“卫星无线电定位效劳〞〔RDSS〕。北斗卫星导航与美国的GPS相比，最具特色的就是它的短信功能，每条能发送120个汉字，目前正在进行系统改建，以后短信将到达1000个汉字或更大的传输程度. 截止2021年底，已发射第十六颗北斗导航系统组网卫星，正式形成了覆盖亚太地区的北斗二号系统北斗卫星导航系统自2021年12月正式宣布提供试运行效劳以来，系统运行稳定，效劳性能不断提升。系统测试评估说明，北斗系统定位精度平面10米、高程15米，测速精度0.2米/秒，授时精度50纳秒，已逐步拓展到交通运输、气象、渔业、林业、电信、水利、测绘等应用领域，产生出显著的经济、社会效益。巴基斯坦、印尼、老挝、文莱、缅甸和泰国等是近期重点开发的外国用户预计到2021年，我国将建成由5颗地球静止轨道和30颗地球非静止轨道卫星组网而成的全球卫星导航系统，将为全球提供效劳全球定位市场的竞争态势：“一家领先，三家加速跑〞，GPS虽然还占据主导，但其优势正逐步被其他三大系统所消解。如果说GPS胜在成熟，“伽利略〞胜在精准，“格洛纳斯〞胜在抗干扰能力强，那么“北斗〞的优势那么在于开放性和互动性。5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统RSS:RadioSignalStrengthABCRADAR–OnlinePhase<<x,y,z>,<A:10,B:20,C:15>><<x,y,z>,<A:12,B:19,C:15>><<x’,y’,z’>,<A:0,B:30,C:40>>…RSSIMapAttheunknownlocation,recordallRSSIvalues:<RSSIA,RSSIB,RSSIC>=<A:11,B:20,C:13>ThelocationoftheclosestfingerprintintheRSSIMapbecomesthelocationoftheuser:<x,y,z>

Closestfingerprint–UserLocation:<x,y,z>[Bahl2000]5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统使用指纹方式定位的系统RADAR〔2000〕通过对特定环境下的RF信号衰落特征值进行处理实现的。数据处理处理分成2个阶段：离线阶段〔off-linephase〕和在线阶段〔on-linephase〕。离线阶段训练不同参考位置所对应〔试验环境下的〕3个基站的信号强度信息，生成信号指纹〔每个指纹对应一个信号向量，也对应一个参考位置〕信息。在线阶段随时采集3个基站的信号信息，生成未知位置的信号强度向量，与各个指纹相比对，进行归属定位。影响：有人、无人，对信号影响很大5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统使用指纹方式定位的系统SpotON〔1999〕SpotOn标签的硬件由DragonballEZ处理器、在916.5MHz的TR1000射频收发器和10-bitA/D转换器构成。该系统基于射频接收信号强度〔RSS〕分析的三维位置感知方法，实现小范围内的定位。505.典型定位系统-无线传感器网络定位系统使用TOA/TDOA方式定位的系统BatSystem〔1999〕Cricket〔2000〕5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统使用TOA/TDOA方式定位的系统BatSystem〔1999〕Cricket〔2000〕MIT提出了一种融合TDOA和信号到达相位差的硬件解决方案——CricketCompass，其原型系统可在40角内以5的误差确定接收信号方向。Cricket系统是麻省理工学院的Oxygen工程的一局部，用来确定移动或静止节点在大楼内的具体所在房间位置。该定位系统利用射频信号与超声波信号到达时间间隔和各自的传播速度，计算出未知位置节点到位置节点的距离。525.典型定位系统-无线传感器网络定位系统混合定位系统CalamariAHLoS〔AdHocLocalizationSystem〕〔2001〕5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统混合定位系统CalamariCalamar采用超声波传播时间〔TOA〕和接收电信号强度〔RSS〕方式定位。使用超声波的测距，将49个节点部署在144平方米的范围。定位中等误差0.53m。使用RSS，系统分别在半个足球场，定位中等误差4.1m。5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统混合定位系统AHLoS〔AdHocLocalizationSystem〕〔2001〕AHLoS使用RSS进行接近情况探测，同时使用RF和超声波的收发时间进行TDOA测量。AHLoS系统中使用3种多边定位算法：原子式〔atommultilateration〕、协作式〔collaborativemultilateration〕和迭代式〔iterativemultilateration〕。原子式多边定位就是普通的最大似然估计定位。55原子式协作式迭代式5.典型定位系统-无线传感器网络定位系统无需测距的定位系统——〔归属定位类〕ActiveBadge〔1992〕 每一个目标上安装一个badge。每个badge周期地每15秒钟，红外线发送大约持续0.1秒的唯一ID号。位置的参考节点收到这些信号，传送到网络。系统知道当前某个badge在哪一个cell附近。ActiveBadge系统的缺点是部署大规模网络(即：大量参考节点)困难，同时，红外线容易受到光线的干扰，尤其是在户外。因此，ActiveBadge是一个室内的基于小区〔cell-based〕的定位系统….即参考节点相互较远，其覆盖范围没有交集——意图：只定位到关键位置。思科和SITA公司合作，在麦哥本哈根国际机场建立了一套室内定位系统，该系统包含600个AP接入点，可通过Wi-Fi信号分析客户行为，实现基于信号强度的归属定位。误差在10英尺(约合3米)以内。主要作用：防止飞机延误：飞机的延误原因之一是乘客传完登机牌后没有按时登机，该系统可以根据乘客和特定登机口的距离提前提醒乘客登机，取代传统的播送提醒改为定向针对个人的提醒。提供机场的客流量和关键性能指标的实时信息，如平均排队时间。为使用iPhone的乘客更有效地在航站楼中导航，提供地图和机场效劳信息。IndoorAtlas室内定位Google已经在android4.0上集成室内定位API，通过networkprovider接口设置可以从GPS切换为wifi指纹定位。定位原理为基于wifi的指纹定位，以mac地址为唯一标识，通过众包(crowdsensing)方式〔用户上传指纹信息〕采建立指纹库。定位精度和参考点粒度有关。Nokia联盟64百度时间同步的必要性晶体振荡器的频率本身存在偏差，同时又容易受到湿度、电磁波干扰等影响每个节点的时间并非同步的时间同步相互协作的完成感知任务、网络管理任务集中式系统与分布式系统集中式：事件间有着明确的时间先后关系，不存在同步问题分布式：同步是必需的，只是对同步的要求程度不同无线传感器网络时间同步典型的分布式系统是无线传感器网络应用的根底多传感器数据压缩与融合低功耗MAC协议、路由协议网络管理〔例如覆盖率等〕的要求测距、定位〔位置相关报务，LBS〕分布式系统的传统要求......WSN时间同步机制的主要性能参数最大误差：一组传感器节点之间的最大时间差或相对外部标准时间的最大差值。同步期限：节点保持时间同步的时间长度。同步范围：节点保持时间同步的区域范围。可用性：范围覆盖的完整性。效率：到达同步精度所经历的时间以及消耗的能量。代价和体积：需要考虑节点的价格和体积。排序、相对同步与绝对同步

逻辑时间同步绝对时间同步外同步与内同步参考源不同局部同步与全网同步同步对象的范围不同传统与挑战传统同步方法NTP：网络时间协议GPS：全球定位系统传感器网络的挑战NTP〔NetworkTimeProtocol〕体系结构〔网络〕NTP〔NetworkTimeProtocol〕体系结构〔单机〕NTP〔NetworkTimeProtocol〕NTP不适合WSNWSN体积、计算能力和存储空间存在限制，而NTP要频繁的进行信息交换传输方式不同：不可靠无线而非有线拓扑动态性较强WSN可能只有少数节点有GPS等时间模块WSN的目标是局部最优而非全局最优GPS〔GlobalPositionSystem〕从根本上解决了人类在地球上的导航与定位问题。每颗卫星上配备有高精度的铷、铯原子钟，并不断发射其时间信息地面接收装置同时接收4颗卫星的时间信息，采用伪距测量定位方法可计算出时间和位置信息缺点〔室内、功耗、本钱等〕传感器网络的挑战室内、矿井、森林，有遮挡低功耗、低本钱和小体积传输延迟的不确定性可扩展性、移动性健壮性、平安性网络规模大、多点协作挑战--传输延迟的不确定性SendtimeAccesstimeTransmissiontimeReceptiontimeReceivetimePropagationtimeSenderReceiver发送时间：发送节点构造和发送时间同步消息所用时间。e.g.,系统调用时间；内核调度时间；消息从主机发送到网络接口时间。访问时间：发送节点等待访问网络传输信道的时间。最不确定传播延迟：发送节点传输到接收节点所经历的时间。接收时间：从接收节点的网络接口接收到消息到通知主机消息到达事件所经历的时间间隔。传输延迟的进一步细化(在Mica2上)时间典型值特性Sendtime&Receivetime0~100ms不确定，依赖处理器负载、操作系统系统调用开销Accesstime10~500ms不确定，依赖信道负载。Transmissiontime&Receptiontime10~20ms确定，依赖报文长度和发送速率。Propagationtime<1μs（距离<300米）确定，依赖收发方物理距离和传播媒质特性。Interruptwaitingtime在大多数情况下<5μs，在重负载下，可达30μs不确定，依赖处理器类型和处理器负载。Encodingtime&Decodingtime100~200μs，<2μs的抖动确定，依赖射频芯片的种类和设置。Bytealignmenttime0~400μs确定，依赖发送速率和收发字节偏移。挑战--低功耗、低本钱和小体积软硬件都要受到该限制存储与计算能力均比较小加剧了电能供给的紧张〔电池体积〕网络规模大、密度高通信距离近分布式、协作挑战--可扩展性〔Scalability〕在大规模网络中尤为重要是大规模无线传感器网络软硬件设计中非常重要的问题满足不同的网络类型、网络规模满足不同的应用需求挑战--健壮性外部环境复杂，搞毁能力需要应对平安性挑战无线传感器网络拓扑动态性较强网络规模变化、需求变化典型时间同步协议NTP〔NetworkTimeProtocol〕DMTS〔DelayMeasurementTimeSynchronization〕RBS〔ReferenceBroadcastSynchronization〕TPSN〔Timing-syncProtocolforSensorNetworks〕Tiny-sync(TightTimeSynchronizationforWSN)HRTS〔HierarchyReferencingTimeSynchronizationProtocol〕FTSP〔FloodingTimeSynchronizationProtocol〕GCS〔GlobalClockSynchronization〕发送者

接收者：DMTS最简单直观单报文同步同步精度低t2’=t0+nt+(t2-t1)播送方式同步能耗低发送者接收者发送前导码、同步字（nt）嵌入时标t0：发送端的处理延迟和MAC层的访问延迟接收前导码、同步字接收ACK接收数据发送ACK接收处理时标t1时标t2发送时间访问时间DMTS〔DelayMeasurementTimeSynchronization〕基于同步消息在传输路径上所有延迟的估计，实现节点间的时间同步接收者接收者：RBS〔ReferenceBroadcastSynchronizationNICSenderReceiver1CriticalPathReceiver2通过播送同步指示分组实现接收点间的相对时间同步RF信号的传播时间差值非常小可以消除接收节点的接收协议处理、上下文切换、网络接口向主机传送影响RBS机制性能的因素：时钟偏差、接收点非确定性因素以及接收点的个数接收者时间相移均值为0TPSN〔Timing-syncProtocolforSensorNetworks〕双报文交换的发送者接收者同步节点A节点BT1T4T2T3RequestReply同步点对同步误差的分析很重要，是一种根本的分析方法理论分析和实验证明：TPSN同步误差是RBS的一半结合对clockskew的估计，可以提高TPSN的精度TPSN〔Timing-syncProtocolforSensorNetworks〕多跳TPSN全网周期性同步“层发现〞把网络组织成最短生成树逐层在相邻两层节点间同步网络内两个节点的同步“后同步〞查找两个节点间的路径在路径的相邻两个节点间进行TPSN同步思考题传感器网络实现时间同步的作用是什么？传感器网络常见的时间同步机制有哪些？理解TPSN时间同步协议的实现过程。时间同步定位数据融合Q1:内容安排是什么？融合的定义：什么是融合融合的作用：为什么需要融合融合的分类：融合的方法：怎样实现融合经典协议Q2：什么是融合？参考案例：1.战场上部署雷达、激光测距传感器、摄像头等多种传感器，综合所有感知数据检测敌方情况并做出决策；2.父节点在转发所有子节点的数据时，把所有子节点的数据组合成一个数据包再发送融合的对象：多信源、多层次融合的过程：数据的检测〔detection〕、关联(correlation)、估计(estimation)和合并(combination)融合的输出：低层次的状态分析，高层次的态势评估和决策Q2：

什么是融合？数据融合〔dataaggregation〕又叫信息融合，通过对来自同一目标的多元数据进行优化合成，获得比单一信息源更精确完整的估计和判断。军事应用的角度来说，Waltz&Llinas定义：多传感器数据融合是一种多层次、多方面的处理过程，这个过程对多源数据进行检测、互联、相关、估计和组合，以更高的精度、更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评估，为指挥员提供有用的决策信息。Q3:你能想得到多少融合的例子？Q4：为什么需要融合？节省本钱和能量消耗等使用多个廉价传感器获得和昂贵的高精度传感器相同的效果，节省本钱降低数据传输量和传输消耗的能量〔in-networkaggregation〕提高数据准确性冗余测量，提高置信度和容错性降低噪声等影响，提高精度增加感知的角度，提供更全面的感知提高效率精简数据量，可以防止频繁的冲突碰撞、快速的到达目的Q5：融合的分类有哪些？根据融合前后数据的信息含量分类无损/有损融合根据数据融合和应用数据语义之间关系分类依赖于应用/独立于应用的/混合的融合根据对数据的操作级别数据级/特征级/决策级融合Q6:融合的方法：怎样实现融合？多个同构节点感知一个目标事件－平均法实时动态的多传感器冗余数据－卡尔曼滤波静态冗余数据－贝叶斯估计未知引起的不确定性－D-S证据推论可加噪声引起的不确定性－统计决策论目标特征有一定的模糊性现象－模糊逻辑法对传感器特性和环境特性进行分析－产生式规那么法神经网络方法Q7:经典协议有哪些？TAGDDTinyAggregationTAGUseSQL

to

describe

dataDistributionphaseAggregatequeriesarepusheddownintothenetworkCollectionphaseAggregatevaluesarecontinuouslyroutedupfromchildrentoparentsEnergyConsumptionDeclarativeQueriesforSensorNetworksExamples:SELECTnodeid,lightFROMsensorsWHERElight>400EPOCHDURATION1s1EpochNodeidLightTempAccelSound01455xxx02389xxx11422xxx12405xxxSensorsTimeispartiti