[00373338]基于非测距的无线网络定位理论与方法研究

该项目属无线网络信息技术领域。在移动无线计算应用中获取计算节点的物理或者逻辑位置信息都是至关重要的。然而受无线通信质量不稳定、网络规模庞大、现有测距方式开销大等因素的影响实时准确地获取全网络节点位置信息一直是一个很困难的问题。2000年开始，在国家自然科学基金、863计划等多个项目支持下，通过理论方法与实际应用相结合的研究方法，开展了基于非测距的无线网络定位理论与方法研究，在理论上探究了无线大规模网络节点可定位性的完备判据，并提出基于无限射频识别(RFID)技术以及无线多跳网络下的非测距定位算法，重要科学发现点和成果包括：在网络节点可定位性上形成了新的突破，第一次正式提出节点可定位性这个全新的问题。从理论上推算了判断任意网络节点可定位性的充要条件，获得了从理论上衡量网络定位能力的判据。该工作弥补了国际上对于网络可定位性研究的空白，引起了国际著名学者的关注。2009年冯·诺依曼理论奖获得者斯坦福大学教授叶荫宇评价本工作为“应用刚性理论研究传感器网络可定位性问题”的代表性工作。国际著名学术和教育出版社施普林格(Springer)已约稿，拟定于2010年出版关于可定位性与定位技术的学术专著《Location,Localization and Localiza bility:Location-awareness Technologyin Wireless Networks》(已完成书稿，400页)。通过发掘无线射频识别(RFID)网络信号强度分布与环境相关性的规律，将节点定位问题转化为与网内无线信号分布模式匹配的问题，创新性地提出一种在线(online)的定位模式。在国际上最早提出并实现了基于无线射频识别(RFID)技术的室内定位系统LANDMARC，通过在区域内部署一定数量的参考标签(referencetag)，实时准确地获得信号强度在区域内的分布，并及时捕捉环境的变化，从而保证了任意时刻定位的精确度。LANDMARC系统设计及相关内容发表在《ACMWirelessNetworks》上，该成果已被相关工作他引超过600次。斯坦福大学(StanfordUniversity)、加州大学洛杉矶分校(UCLA)、莱斯大学(Rice University)和宾夕法尼亚州立大学(Pennsylvania State University)等，已将本论文其列为其研究生课程的必读或参考材料，评价为“普适计算环境下定位的开创性工作之一”。提出了一种新型的非测距的定位算法，解决了非测距的方法在各向异性的网络(anisotropicnet works)中存在距离匹配失调的问题。该工作发表在移动和无线计算领域顶级会议ACMMobiCom<'2>007，其后续成果被收录于《IEEE/ACMTransactionson Networking》。美国加州大学Irvine分校机器学习与智能系统中心副主任MaxWelling教授、法国国家信息与自动化研究所(INRIA)资深研究员Anne-MarieKermarrec等人均引用该研究成果作为经典的非测距的定位算法例子，评价本工作“基于非测距的方法、使用连接关系来推理节点的位置，节省了硬件成本，在位置评估的精确性和可扩展性之间达到了良好的平衡”。通过真实煤矿环境的应用支撑理论与方法研究。2004年探访了年产量世界第二的内蒙古神华大柳塔煤矿，并在矿下部署了一个小型传感网原型系统，探索煤矿安全监控的无线传感网应用。配合接入移动手持设备对矿下人员提供紧急情况下的救援辅助与自动指引，其中对定位技术的使用起到了非常重要的作用。据课题组所知，这是世界上首个在矿井下部署传感网进行监控的工作，开创了传感网在地下环境中使用的先例。