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无线传感器网络RANGE-FREE自身定位机制与算法.PDF

无线传感器网络RANGE-FREE自身定位机制与算法

行知
2010-10-22 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《无线传感器网络RANGE-FREE自身定位机制与算法pdf》,可适用于IT/计算机领域

无线传感器网络RangeFree自身定位机制与算法史龙王福豹段渭军任丰厚(西北工业大学宽带网络技术研究所西安)Email:redrainsohu.com摘要无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术能够实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息。而网络自身定位是其大多数应用的基础。在综合分析大量无线传感器网络定位算法的技术文献和最新研究结果的基础上从测距技术和算法两方面阐述了rangebased定位机制的局限性着重论述和比较了现有的六种rangefree定位算法指出无线传感器网络自身定位问题的研究方向。关键词无线传感器网络自身定位定位机制定位算法文章编号o一()文献标识码A中图分类号TPRangeFreeSelfLocalizationMechanismandAlgorithmforWirelessSensorNetworksShiLongWangFubaoDuanWeijunRenFenghou(InstituteofBroadbandNetworkNorthwestPolytechnicalUniversityXian)Abstract:WirelessSensorNetworks(WSN)whichisanoveltechnologyaboutacquiringandprocessinginformationhasbeenproposedforamultitudeoflocationdependentapplications.Forsuchsystemsthecostandlimitationsofthehardwareandenergycapacityonsensingnodespreventtheuseofrangebasedlocalizationschemesthatdependonabsolutepointtopointdistanceestimates.Becausecoarseaccuracyissufficientformostsensornetworkapplicationssolutionsinrangeflreelocalizationarebeingpursuedasacosteffectivealternativetomoreexpensiverangebasedapproaches.InthispaperbasedontheanalysisofagreatdealofrecenttechnicalreportsandresearchresultsonWSNthelimitationsoftherangedbasedtechniquesfromtheirrangefindingandalgorithmaredescribedtheprinciplesandcharacteristicsofallexistingrangfreelocalizationapproachesarediscussedandpresentedindetailandtheperformanceofthemarecompared.Thedirectionsofresearchinthisareaarealsointroduced.Keywords:wirelesssensornetworksselflocalizationlocalizationmechanismlocalizationalgorithm引言微机电系统(MEMSMicroElectroMechanismSystem)、无线通信和数字电子技术的进步孕育了无线传感器网络(wSNWirelessSensorNetwork)。这种网络系统可被广泛地应用于国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域Il。WSN作为一个全新的研究领域向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题网络自身定位问题就是其中之一。网络节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”实现对外部目标的定位和追踪。而且节点的位置信息还可用于提高路由效率为网络提供命名空间向部署者报告网络的覆盖质量,实现网络的负载均衡.和网络拓扑的自配置旧。而人工部署和为所有网络节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制必须采用其它方法实现WSN自身定位。根据定位机制可将现有WSN自身定位算法分为两类:rangebased和rangefree即基于测距技术的定位算法和无需测距的定位算法。前者通过测量节点间点到点的距离或角度信息使用三边测量法、三角测量法或最大似然估计法(muhilat.erations)计算节点位置后者则无需距离和角度信息仅根据网络连通性等信息实现。Rangeflee定位机制在成本、功耗等方面具有优势因此倍受关注。文中将WSN中需要定位的节点称为未知节点而已知位置并协助未知节点定位的称为锚节点(anchor)。邻居节点指在一个节点通信半径内可直接通信的节点。Rangebased定位机制的局限性Rangebased定位机制需要根据节点间距离或角度的测量结果进行定位计算。文章从常用的测距技术(RSSITOATDOA和AOA)和算法两方面阐述这一机制的局限性。RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator):已知发射功率在接收节点测量接收功率计算传播损耗使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离该技术主要使用RF信号。因传感器节点本身具有无线通信能力故其是一种低功率、廉价的测距技术RADAR、SpotON等许多项目。中使用基金项目:国家自然科学基金(编号:)作者简介:史龙(一)男硕士研究生主要研究方向为传感器网络与分布式计算技术。王福豹(一)男博士教授主要研究领域为计算机网络流媒体传感器网络等。段渭军(一)男博士高工主要研究领域为流媒体、无线通信等。任丰厚(一)男博士副教授主要研究领域为网络流量管理与控制传感器网络等。计算机工程与应用.维普资讯http:wwwcqvipcom了该技术。它的主要误差来源是环境影响所造成的信号传播模型的建模复杂性:反射、多径传播、非视距(NonLineOfSight.NLOS)、天线增益等问题都会对相同距离产生显著不同的传播损耗。通常将其看作为一种粗糙的测距技术它有可能产生±%的测距误差【。rA(TimeofArriva):该技术通过测量信号传播时间来测量距离。使用TOA技术最基本的定位系统是GPsGPs系统需要昂贵、高能耗的电子设备来精确同步卫星时钟。因WSN节点硬件尺寸、价格和功耗限制GPs和其他TOA技术对wSN而言是不可行的。TDOA(TimeDifferenceOnArriva):TDOA测距技术被广泛应用在WSN定位方案中。通过记录两种不同信号(常使用RF和超声波信号)到达时间差异基于已知信号传播速度直接把时间转化为距离。已有多种定位算法使用TDOA实现测距。但该技术受限于超声波传播距离有限(超声波信号通常传播距离仅为英尺因而网络需要密集部署)和NLS问题对超声波信号的传播影响。虽然已有发现并减轻NLOS影响的技术,但都需要大量计算和通信开销不适用于低功耗的WSN应用中。AOA(Angleofarriva):这是一种估算邻居节点发送信号方向的技术可通过天线阵列或多个接收器结合来实现除定位外还能提供方向信息如MIT的TheCricketCompass等项目口·中就提出了基于AOA的定位算法。同样AOA技术也受外界环境影响如噪声、NLOS问题等都会对测量结果产生不同影响。同时AOA需要额外硬件在硬件尺寸和功耗上可能无法用于传感器节点。除上述测距技术的局限性外rangebased定位机制使用各种算法来减小测距误差对定位的影响包括多次测量循环定位求精,。这些算法在获得相对精确定位结果的同时都要产生大量计算和通信开销。所以rangebased定位机制虽在定位精度上有可取之处却并不适用于低功耗、低成本等应用领域【】。RangeFree定位算法WSN中虽已有多种rangebased定位算法能实现相对精确的定位功能但因费用、功耗和硬件限制某些应用无法使用而粗精度定位对大多数WSN应用已足够(当定位误差小于传感器节点无线通信半径的%时定位误差对路由性能和目标追踪精确度的影响不会很大)。因此研究者致力于开发rangefree定位解决方案。质心、凸规划、DVHop、Amorphous、MDSMAP和APIT是现有的种rangefree定位算法它们所研究的网络模型都是由锚节点和未知节点组成的异构网络无需任何基础设施。.质心定位算法质心算法是南加州大学的NirupamaBulusu等提出的一种仅基于网络连通性的室外定位算法。该算法的核心思想是:锚节点每隔一段时间向邻居节点广播一个信标信号信号中包含自身ID和位置信息。当未知节点接收到来自不同锚节点的信标信号数量超过某一个预设门限或接收一定时间后该节点就确定自身位置为这些锚节点所组成的多边形的质心。试验显示大约有o%未知节点定位精度小于锚节点间距的/。显然该算法仅能实现粗粒度定位需要较高的锚节点密度但.计算机工程与应用它非常简单完全基于网络连通性无需锚节点和未知节点间协调。.凸规划定位算法【加州大学伯克利分校的Doherty等将节点间点到点的通信连接视为节点位置的几何约束把整个网络模型化为一个凸集从而将节点定位问题转化为凸约束优化问题然后使用半定规划和线性规划方法得到一个全局优化的解决方案确定节点位置。同时也给出了一种计算未知节点有可能存在的矩形空间的方法。如图根据未知节点与锚节点之间的通信连接和节点无线通信射程可以估算出节点可能存在的区域(图中阴影部分)并得到相应矩形区域然后以矩形的质心作为未知节点的位置。o锚节点●未知节点图凸规划算法示意(阴影和矩形代表未知节点可能存在的区域)凸规划是一种集中式定位算法定位误差约等于节点的无线射程(锚节点比例为%)。为了高效工作锚节点需要被部署在网络的边缘否则外围节点的位置估算会向网络中心偏移。作为对凸规划算法的改进文献中提出并证明了一种分布式凸规划算法来克服集中式计算的缺点但没有进行仿真试验文献中提出将节点间没有通信连接同样视为节点位置约束的思想来提高定位精度。DVHop定位算法美国路特葛斯大学的DragosNieuleseu等利用距离矢量路由和GPS定位的思想提出了一系列分布式定位算法一合称为APSDVHop定位算法是其中之一。DVHop算法由三个阶段组成。首先使用典型的距离矢量交换协议使网络中所有节点获得距锚节点的跳数(distanceinhops)。第二阶段在获得其它锚节点位置和相隔跳距后锚节点计算网络平均每跳距离然后将其作为一个校正值(COTeCtion)广播至网络中。校正值采用可控洪泛法在网络中传播这意味着一个节点仅接受获得的第一个校正值而丢弃所有后来者这个策略确保了绝大多数节点从最近的锚节点接收校正值。在大型网络中可通过为数据包设置一个m域来减少通信量。当接收到校正值后节点根据跳数计算与锚节点距离。当未知节点获得与三个或更多锚节点的距离则在第三阶段执行三边测量定位。如图已知锚节点与之间距离和跳数。L计算得到校正值(即平均每跳距离)()/()=.。在上例中假设A从L获得校正值则它与三个锚节点距离分别为Lx.、Lx.、Lx.然后使用三边测量法确定节点A位置。维普资讯http:wwwcqvipcom图DVhop算法示意DVHop算法在网络平均连通度为锚节点比例为%的各向同性网络中平均定位精度大约为%。其缺点是仅在各向同性的密集网络中校正值才能合理地估算平均每跳距离。.Amorphous定位算法MIrI’的RadhikaNagpal等提出了一种称为Amorphous的定位算法(AmorphousLocalizationalgorithm)。该算法采用与DVhop类似的方法获得距锚节点的跳数称为梯度值。节点i收集邻居节点的梯度值计算关于某个锚节点的局部梯度平均值S如()式式中h是节点梯度值nbrs(i)表示节点i所有邻居节点。s。=s。萧与DVHop不同的是它假设网络平均连通度n已知使用KleinrockandSliversformula在网络部署前离线计算平均每跳距离HopSize。当获得三个或更多锚节点的梯度值后未知节点i使用xHopSize计算与每个锚节点距离并使用最大似然估计法估算自身位置。试验显示当网络平均连通度在以上时节点无线射程存在%偏差定位误差小于%。该算法有两个缺点:一是需要预知网络平均连通度二是需要较高的节点密度。.MDSMAP定位算法与凸规划类似密苏里哥伦比亚大学的YiShang等提出的MDSMAP也采用集中式计算并可在rangefree和rangebased两种条件下根据网络配置分别实现相对和绝对定位。它采用一种源自心理测量学和精神物理学的数据分析技术一多维定标(MultiDimensionalScaling)该技术常用于探索性数据分析或信息可视化。MDSMAP定位算法由三个步骤组成:()计算所有节点间的最短路径建立MDS所需节点间距矩阵。首先从全局角度生成网络拓扑连通图并为图中每条边赋距离值。当节点具有测距能力时该值就是距离测量结果。当仅拥有连通性信息那么所有边赋值为。然后使用最短路径算法例如Dijkstra或Floyd算法生成节点间距矩阵。()对距离矩阵应用标准MDS技术(其核心是奇异值分解)生成整个网络的维或维相对坐标系统。()当拥有足够的锚节点时(维最少需要个维最少需要个)通过线性变换把相对坐标系统转化为绝对坐标系统。试验显示当网络连通度达到.时几乎全部节点都可实现定位在拥有o个节点(其中个锚节点)平均连通度为.的网络中在rangefree条件下该算法定位误差约为节点无线射程的%。.APIrr定位算法【APIT(ApproximatePITTest)算法的理论基础是PerfectPointInTriangulationTestTheory(PIT):假如存在一个方向沿着这个方向』If点会同时远离或接近A、、C那么』If位于AABC外否则』If位于△ABC内如图。\/、’/、、一一一一图PI'原理示意豢⑩戡一试验【l显示APIT测试错误概率相对较小(最坏情况下%)平均定位误差小于节点无线电射程的%。但因细分定位区域和未知节点必须与锚节点相邻的需求该算法要求较高的锚节点密度。.Rangefree定位算法的比较上述种rangefree定位算法的共同特点是支持adhoc式部署的WSN无需基础设施。但因为它们采用不同的计算模式(集中式与分布式)所以分别对其进行对比。质心、DVHop、Amorphous和APIrI’算法是完全分布式的仅需要相对少量通信和简单计算具有良好的扩展性。文献【中通过大量试验对比了种分布式rangefree定位算法结果如表。从表可知尽管质心算法定位误差最大但其性能不受节点密度影响实现最简单通信开销最小。而DVHop因为在计算机工程与应用.、、二~、维普资讯http:wwwcqvipcom线计算平均每跳距离所以通信开销最大但它在这一点比Amorphous算法具有更好的健壮性和适应性。虽然节点密度对APIT算法影响较小并且APIT通信量也较小但:已所需锚节点密度最大。表种分布式rangefree定位算法的比较一~质心I)、一HopAII兀)hOUSAPT精确度般良好良好良妤节点密度不受影响影响较人影响较大影响较小锚节点密度影响较大影响较小影响较小影响最大DOI影响较小影响较小影响较大影响较小锚节点定位误差影响较小影响较小影响较大影Ⅱ向较小塑堕塑垦注:(DOI(DegreeofIrregularity)表町节点无线电传播模型的小规则性。当它为时点无线电传播模型为球型)与分布式计算相比集中式定位算法(把所需信息传送到某个中心控制器进行定位计算)的计算量和存储量几乎没有限制但存在无法实时定位等缺点I。MDSMAP算法除了需要较大的节点密度外在其它性能上均优于凸规划算法。未来研究展望在WSN自身定位领域除了对定位算法本身的研究外以下是可能的几个研究方向:性能评价的量化和模型化一WSN自身定位算法的性能直接影响其可用性至关重要。如何评价是一个需要深入研究的问题。虽然已有几个常用标准例如定位精度、锚节点密度、节点密度、功耗等但这些标准还没有达到实用程度需要进一步地模型化和量化。自身定位仿真系统一如何建立一套标准的仿真技术和仿真系统来模拟WSN自身定位算法的实现将会极大地降低费用和时间成本有利于各种定位算法的评测。目前这方面的工作已经开始如Bylund等利用QuakeIII游戏平台建立了一个园区规模级的定位系统的模拟器。移动性问题一以往的WSN自身定位算法大都假设网络是静止的所以在网络移动条件下如何实现低成本、低功耗和高精度的定位也是面临的挑战之一。结束语在无线传感器网络中因无线传感器设备功耗、价格和硬件限制和应用对定位精度的要求rangefree定位机制被认为是一类具有成本效益的解决方案。文章讨论了rangebased定位机制的局限性着重论述和比较了现有的种rangefree定位算法并对一些研究方向进行阐述期望借此为未来研究提供一个良好基础。(收稿日期:年月)参考文献.任丰原黄海宁林闯.无线传感器网络⋯.软件学报():l】~ll.ParamvirBahl。VenkataNPadmanahhan.RADAR:AninbuildingRFbaseduserlocationandtrackingsystemC.In:Proceedingsoflnfcom"TelAvivIsrael:IEEEComputerandCommunicationsSocieties。Oo:~.JBeute.GeolocationinaPicoRadioEnvironmentD.MSThsis.ETHZurichElectronicsLaboratory.一l.NirupamaBulusuJohnHeidemannDeborahEstrin.GPSlessLowCostOo.计算机工程与应用OutdoorLocalizationforVerySmallDevicesJ.IEEEPersonalConlmunieationsoo():~.ChrisSavareseJanMRabaeyJanBeuteLocationinginDistributedAdHocwirelesssensornetworkC.In:ProceedingsofIEEEIntemationalConferenceonAcousticsSpeechandSignal(ICASSP")Salt,akeUSA:IEEEComputerSociety:~.SrdjanCapkunMaherHamdiJeanpierreHubanx.GPSFreePositiol卜inginMobileAdHocNetworksC.In:ProceedingsofthethArmualHawaiiInternationalConferenceonSystemSciencesMauiHawaiiUSA:IEEEComputerSociety.:~LanceDohertyLaurentEGhaouiKristoferSJPister.ConvexPositionEstimationinWirelessSensorNetworks【C.In:ProceedingsofTwentiethAnnualJointConferenceoftheIEEEComputerandConlmunicationsSocieties(INFOCOM)AnchorageAK.USA:IEEEComputerandCommunicationsSocieties:~.LewisGirod.DeborahEstrin.RobustRangeEstimationusingAcousticandMuhimodalSensingC.In:ProceedingsoflEEE/RsJlntemationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(RSD)MauiHawaiiUSA:EEEComputerSociety.l:~.AHarterAHopperPSteggleseta.TheanatomyofacontextawareapplicationC.In:ProceedingsofMobileComputingandNetworking(MOBCOMO)SeattleWashinIgtonUSA:ACMPress:~.JeffreyHightowerGaetanoBoriello.LocationSystemsforUbiquitousComputingJ.EEEComputerl():l.SeapahnMeguerdiehianFarinazKoushanfar.MiodragPotkonjaketa.CoverageproblemsinwirelessadhocsensornetworksC.In:ProceedingsofTwentiethAnnualJointConferenceoftheEEEComputerandCommunicationsSocieties(NFOCOM)AnchorageAlaskaUSA:IEEEComputerandCommunicationsSocieties:O.NirupamaBulusuJohnHeidemannDeborahEstrin.AdaptivebeaconplacementC.In:ProceedingsofthestlntemationalConferenceonDistributedComputingSystemsPhoenixAZUSA:EEEComputerSociety:~.JaeHwanChangLeandrosTassiulas.EnergyconservingroutinginwirelessadhocnetworkingC.In:ProceedingsofNineteenthAnnualJointConferenceoftheIEEEComputerandCommunicationsSocieties(INFOCOM)TelAvivIsrael:IEEEComputerandCommunieationsSocietiesool:~ll.YaXu.JohnHeidemann.DeborahEstrin.GeographyinformedenergyconservationforadhocroutingC.In:ProceedingsoftheACM/IEEEInternationalConferenceonMobileComputingandNetworkingRomeItaly:ACMPress:~.AlbertoCerpaDeborahEstrin.Ascent:AdaptiveselfconfiguringsensornetworktopologiesR.TechnicalReportCsDTROlclo.UniversityofCaliforniaLosAngelesComputerSciencedepartment.TianHeChengduHuangBrianMBlumeta.RangeFreeLocalizationSchemesinLargeScaleSensorNetworksC.In:ProceedingsofthethannualinternationalconferenceonMobilecomputingandnetworking(MobiCom)SanDiegoCaliforniaUSA:ACMPress:l~.SeapahnMeguerdiehianSasaSlijepoevieVahagKarayaneta.LocalizedAlgorithmsInWirelessAdHocNetworks:LocationDiscoveryAndSensorExposurdq.In:ProceedingsoftheACMInternationalSymposiumonMobileAdHocNetworking&ComputingLongBeach.USA:ACMPress。l:lO~ll.JeffreyHightowerGaetanoBorielloRoyWant.SpotON:AnindoorD(下转页)维普资讯http:wwwcqvipcom恢复单个磁盘错误。此外不同级别的RAID之间可以组合使用以取长补短。.LⅥLVM是LogicalVolumeManager(逻辑卷管理器)的简称它由Sistina开发是Linux发行版中的缺省逻辑卷管理器。LVM将物理磁盘设备组成可利用、可扩展和易管理的逻辑卷从而提供了在不中断用户访问和应用程序的情况下管理整个存储配置的能力。利用LVM系统管理员可以基于大量存储设备创建单个逻辑卷再加上LVM的连接(concatenate)、分条(stripe)和镜像(mirror)等功能从而增加存储系统的容量、速度和可靠性。LVM的基本要素包括物理分区(PhysicalExtents)、物理卷(PhysicalVolume)、卷组(VolumeGroup)和逻辑卷(LogicalVolume)等提供在线增长卷组、在线增长逻辑卷、在线增长文件系统以及为数据一致性提供快照备份文件系统映像等功能。.Samba对于所有既使用Unix又使用Windows的人来说Samba是一种了不起的工具。通过实现Unix的SMB/CIFs协议Samba可以让Unix系统与标准Windows客户机一起共享资源。Samba的主要功能如下:()提供WindowsNT风格的文件和打印机共享()解析NetBIOS名字获得IP地址()提供SMB客户功能以FTTP类似的方式访问远程资源()备份和恢复远程PC上的共享文件()提供命令行工具有限地支持NT的某些管理功能。.NFSNFs网络文件系统(NetworkFileSystem)或许是使用RPC最突出的网络服务了。它允许你以访问任何本地文件一样的方法来访问远程主机上的文件。这是通过将客户端的内核功能(它使用远程文件系统)与服务器端的NFS服务器功能(它提供文件数据)相混合而成为可能的。这种文件访问对客户来说是完全透明的并且可在各种服务器和各种主机结构上工作。NFs提供了许多优点:()被所有用户访问的数据可以存放在一台中央主机上由客户在引导时加载()需要耗费大量磁盘空间的数据可以被保存在一台主机上()管理用的数据可以存放在单个主机上。.SNMPSNMP(简单网络管理协议)是目前计算机网络中用的最广泛的网络管理协议。SAN称为存储区域网顾名思义它是一种特殊的网络因此SAN的管理必不可少要用到SNMP。SNMP包括三部分:()SNMP协议包括SNMP操作、SNMP信息的格式以及如何在应用程序和设备之间交换信息()管理信息结构用于指定一个设备维护的管理信息的规则集()管理信息库是设备所维护的全部被管理对象的结构集合。网络管理系统的核心是SNMP代理即驻留在被管理设备上的协助网络管理系统完成网络管理任务的一个守护进程。根据SNMP协议的规定SNMP代理的主要功能是对管理控制台发来的SNMP请求做出相应动作以及根据设置向管理控制台发送中断/陷阱(Trap)消息。当前SNMP协议有y、v和v三个不同的版本为了实现对SAN的管理还需要对其进行扩展。这里简要介绍了这些技术要真正构建可管理的存储区域网需要综合应用并且完善提高这些技术。在后续文章中将进一步阐述。结论文中简要介绍了IP网络存储方案的功能描述、体系结构和相关技术。一个真正的可管理的IPSAN系统的实现需要深刻理解这些技术。(收稿期:年月)参考文献.MarcFarley.BuildingStorageNetworks(SecondEdition)IM.MCCrawHillPublishion..LVMHowtoAJkwis.SistinaScftware.http://www.sistina.com.JakobOstergaard.TheSoftwareRAIDHowto.l.iSCSIJulianSatranKalmanMetheta.hnp://www.ietf.org/internetdrafts/draftietfipsiscsi.txt.RobertEcksteinDa、『idCollierBrownPeterKelly.UsingSamba(FirstEdition)【M】.ReillyPublish:on.TavisBarr.NicolaiLangfeldtSethVidaleta.LinuxNFSHOWTO.(上接页)Loc~ionSensingTechnologyBasedonRFSignalStrengthR.TechnicalReportUWCSE.UniversityofWashingtonDepartmentofComputerScienceandEngineeringSeattleWAUSA.AndreasSavvides.ChihChiehHallManiBSrivastava.DynamicFineGrainedLocalizafioninAdHocNetworksofSensoC】.In:ProceedingsofMobileComputingandNetworking(MOBICOM')RomeItaly:ACMPress.:~.NissankaBPfiyantha.AnitChakraborty.HBalakfishnan.I’IleCricketLocationSupportSysteIIl【C】.In:ProceedingsofthACMInternationalConferenceonMobileComputingandNetworking(ACMMOBICOM)BostonMAUSA:ACMPress:.Andreasavvides.HeeminPark.M/iniBSrivastavmTheBitsandFlopsftheNHopMultilaterationPrimitiveforNodeLocalizationPmblemsC.In:ProceedingsoftheFirstACMInternationalWorkshoponWirelessSensorNetworksandApplication(wsNAO)AtlantaGeo卜aUSA:ACMPress:.PiChunChen.Anonlinofsightell'OrmitigationalgorithIIl【c】.In:ProceedingsofIEEEWirelessCommunicationsandNetworkingConference(WCNC)NewOrleansLAUSA:IEEEComputerandCommunicationsSocieties:~.MPWylie.JHoltzman.ThenonlineofsightprobleminmobilelocationestimationC.In:ProceedingsoftheInternationalConferenceonUniversalPersonalCommunicationsCambridgeMA:IEEECommunicationsSociety:.NissankaBPfiyanthaAlenKLMiuHariBalalcFishnaneta.ThecricketcompassforcontextawaremobileapplicationsC.In:ProceedingsofthACMInternationalConferenceonMobileComputingandNetworking(ACMMOBICOM)RomeItaly:ACMPress:.DragosNiculescu.BadriNath.AdHocPositioningSystem(APS)usingAoAC.In:ProceedingsofI’IlendAnnualJointConferenceoftheIEEEComputerandCommunicationsSocieties(INFOCOM)SanFranciscoCAUSA:IEEEComputerandCommunicationsSocieties:计算机工程与应用Oo.维普资讯http:wwwcqvipcom

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