题目：无线传感网中基于平台的嵌入式节点定位与分簇研究

　　本文展示了一种结构良好的、高效的分布式无线传感器网络中节点定位与分簇框架。节点定位（即位置估计）能力在无线传感器网络的应用中非常重要。在环境监测应用中，例如动物栖息地监测、丛林火灾预防、水质监测和精准农业等，如果没有对数据采集点的准确定位，测量数据就会失去意义。同时，定位信息能够支持很多其他应用，例如库存管理、入侵检测、道路交通监测、健康监测、侦查和监视等。　　本研究使用一种令牌管理矢量控制（TMVM）的新方法来预测传感器节点在兴趣区域中的位置。该方法不依赖于接收终端和锚/发送终端的中央时间同步，实现对所部署节点的位置预测。本文讨论了如何利用锚节点来分发令牌和地址信息，以及如何使用16 比特分段来生成和发送令牌和地址信息的问题。同时，本文提出基于矢量控制的时间差方法来获取节点的粗略位置，系统通过调整矢量不断地迭代直到所有节点被准确定位。我们观察了不同变量取值时的计算误差。在变量取值为0.2的理想情况下，平均距离误差为0.11m；在变量取值为2.0的真实情况下，平均距离误差为0.71m。　　本研究分析了无线传感器网络中最为突出的能量限制问题。考虑到部署在危险区域中的传感器节点通常不能够更换电池，如何最大化节点的生命期就成为研究的重点。本文提出一种支持备份的模糊分簇算法（FCA-BS），该算法是分散的、即时的、动态的，以期延长无线传感器网络的生存时间。用于决策的模糊逻辑是基于输入变量、成员函数和模糊规则建立起来的，而该算法中的模糊化过程产生模糊逻辑的一个量化结果。该算法支持节点备份，当主簇节点不能工作时，由备份簇节点提供服务。仿真结果表明，与LEACH和V-LEACH协议相比，在具有相同节点数的网络场景中，FCA-BS降低了17-20%的数据包传输量，从而降低了节点的能量消耗，延长了整个网络的工作时间。　　为了实现目标检测和跟踪，本文提出了簇控制检测和跟踪算法（CCDTA），成功地检测和仿真进入区域内的目标，使用扩展卡尔曼滤波计算目标在区域内的移动轨迹。实验表明CCDTA算法的计算结果与真实数据相符，而目标的位置和速度在图中的结果提升了该算法的性能。