Если говорить о современных технологиях, то одной из их главных отличительных черт является то, что они становятся все более мобильными: разнообразные приборы, датчики и сенсоры все меньше зависят от проводов. И чем свободнее они становятся, тем все более актуальна проблема их локализации.
Локализация устройств важный аспект во многих областях, но в данной работе будет рассматриваться локализация устройств в беспроводной сенсорной сети. Долгое время такие сети были просто объектом теоретического изучения, но сегодня цена на разнообразные сенсоры, способные передавать информацию между собой, резко упала, появились стандарты передачи данных с низкими энергозатратами и сенсорные сети стали все больше применяться на практике. Развернув такую сеть, сразу сталкиваешься с проблемой поиска координат устройств, её составляющих.
Сегодня есть несколько путей решения данной проблемы. Можно самостоятельно устанавливать сенсоры в известные точки - это надежно, но затратно по времени и трудно реализуемо в проблемных зонах, например, на землях, пострадавших от техногенных катастроф.
Другой вариант - оснащать датчики модулями GPS, но такой путь требует ощутимых денежных затрат, и зачастую сигнал спутника недостаточно силен, если присутствуют какие-либо преграды на его пути. Данные способы не затрагиваются в этой работе.
Нас интересует группа алгоритмов, основанных на измерении расстояния между устройствами. Суть этих методов со стоит в том, что требуется определить точное положение лишь нескольких передатчиков - так называемых якорей или ссылочных сенсоров, остальная же часть - целей - локализуется уже с помощью своих передающих антенн и способности замерять расстояния до соседних сенсоров. Алгоритмы позиционирования делятся на две группы[2]: кооперативные и некооперативные. В некооперативных используются измерения только между сенсорами с известной позицией и сенсорами с неизвестной, в то время как в кооперативных собираются так же измерения неизвестных сенсоров между друг другом. В данной работе изучена работа как тех, так и других. Будут установлены ситуации в которых лучше применять те или иные методы. Алгоритмы будут сравнены между собой по точности. Используя эти данные, можно успешно сокращать расходы на разнообразные исследования, на отслеживание состояния каких либо объектов. Множество зон на планете, требующие изучения, труднодоступны для человека. Используя алгоритмы, исключающие присутствие человека, есть шанс увеличить эффективность своей работы плюс огородить его от влияния разного рода вредных условий.
В ходе выполнения работы были изучены публикаций, посвященные проблеме локализации устройств в беспроводной сенсорной сети. В русскоязычной среде данная тема не очень популярна, либо данные научные работы не индексируются, потому что мне не удалось найти литературы посвященной данной проблеме, но за рубежом этому вопросу посвящено множество публикаций, которые и были использованы при разборе и написании данной работы. Потенциал у данной темы очень большой, так как технически сегодня есть все возможности, чтобы реализовывать любой алгоритм из разобранных в данной работе на практике. А с энергетически низко затратными стандартами передачи данных, таких как Bluetooth 4.0 это еще и дешево. Если говорить о поставленных целях, то они были выполнены, за исключением если что красивой визуализации. Действительно были разобраны и запрограммированы алгоритмы локализации, причем алгоритмы разных видов, как кооперативные, так и нет, как итеративные так и нет. Пришло понимание, что, например, некооперативные и не итеративные алгоритмы лучше использовать, когда сенсоров мало, они до статочно мощные и располагаются на большом расстоянии друг от друга. То есть, в сценариях, которые мало напоминают настоящие сенсорные сети, во всяком случае не укладывающихся в эту философию. Кооперативные же алгоритмы, напротив, в случае слабых сигналов и большого количества приборов показывают себя стабильно и с приемлемой ошибкой локализуют неизвестные сенсоры.
