基于RSSI的WSN節(jié)點(diǎn)室內(nèi)定位分析

金彥亮， 薛 用， 張 勇

(上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200072)

基于RSSI的WSN節(jié)點(diǎn)室內(nèi)定位分析

金彥亮， 薛 用， 張 勇

(上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200072)

基于實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)，對(duì)基于接收信號(hào)強(qiáng)度(received signal strength indication，RSSI)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network，WSN)節(jié)點(diǎn)室內(nèi)定位的幾種不同情況進(jìn)行分析．根據(jù)室內(nèi)無(wú)線傳播模型和實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)得到RSSI室內(nèi)傳播模型;比較在不同位置的未知節(jié)點(diǎn)定位精度的不同;針對(duì)三點(diǎn)定位結(jié)果不理想的問(wèn)題，采用粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化;比較不同數(shù)量的源節(jié)點(diǎn)對(duì)于節(jié)點(diǎn)定位精度的影響．當(dāng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量比較多時(shí)，通過(guò)篩選一些可靠的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)來(lái)提高定位精度．

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);室內(nèi)節(jié)點(diǎn)定位;接收信號(hào)強(qiáng)度;粒子群優(yōu)化算法

Abstract:This paper analyzes several conditions of received signal strength indication(RSSI)indoor node localization based on experiments．An RSSI indoor propagation model is established using an indoor wireless communication model and the measured data．Different positioning precision of the unknown nodes in different locations are compared．The particle swarm optimization(PSO)algorithm is used to optimize the locating results．Experimental results show that the PSOalgorithm has good performance．The influence of different number of beacon nodes is analyzed for the node positioning accuracy．The experiment shows that the beacon node number affects the positioning accuracy to a certain extent．When there are too many beacon nodes，reliable ones should be chosen as to ensure the localization precision．Key words:wireless sensor network(WSN);indoor node localization;received signal strength indication(RSSI);particle swarm optimization(PSO)algorithm

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network，WSN)［1-2］是21世紀(jì)極具發(fā)展前景的技術(shù)．隨著該技術(shù)的不斷成熟和進(jìn)步，各行各業(yè)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用需求正與日俱增．特別是近些年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為當(dāng)今生活中不可或缺的一部分．在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的眾多應(yīng)用中，涉及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定位及其應(yīng)用已成為業(yè)界的一個(gè)研究重點(diǎn)．

基于接收信號(hào)強(qiáng)度(received signal strength indication，RSSI)［3-4］的測(cè)距技術(shù)是利用無(wú)線電信號(hào)隨距離增大而有規(guī)律地衰減的原理來(lái)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離．根據(jù)讀取節(jié)點(diǎn)射頻芯片寄存器的值，可以得到發(fā)射節(jié)點(diǎn)的發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度．接收節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度，計(jì)算出信號(hào)的傳輸損耗，利用理論或者經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯o(wú)線信號(hào)的傳輸損耗值轉(zhuǎn)換為距離值．該測(cè)距技術(shù)只需節(jié)點(diǎn)具備無(wú)線收發(fā)器即可完成，不需要增加額外的硬件，應(yīng)用成本較低，是WSN定位較常采用的方法．

在室內(nèi)封閉或者半封閉環(huán)境內(nèi)，無(wú)線信號(hào)由于受到諸如反射、多徑、室內(nèi)墻壁和障礙物阻擋等多種因素的干擾，RSSI值會(huì)出現(xiàn)很大的不穩(wěn)定性，而RSSI值的偏差會(huì)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)的定位產(chǎn)生很大影響，這也是長(zhǎng)期以來(lái)基于RSSI值定位精度不高的主要原因，如何解決這一問(wèn)題是提高基于RSSI室內(nèi)定位精度的關(guān)鍵．本研究通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了不同情況下WSN節(jié)點(diǎn)室內(nèi)定位的結(jié)果，比較了未知節(jié)點(diǎn)放置在不同位置時(shí)定位誤差的不同，分析了將PSO算法應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)定位的效果，以及信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)定位誤差的影響，并提出了一種提高室內(nèi)定位精度的方法．

1 室內(nèi)無(wú)線傳播模型

通過(guò)大量工程實(shí)踐可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)線信號(hào)傳播服從概率分布，并可歸納出無(wú)線信號(hào)傳播的概率模型——Shadowing 模型［5-6］，其一般形式為

式中，pr(d)為收發(fā)節(jié)點(diǎn)距離為d時(shí)的接收信號(hào)強(qiáng)度(單位為dBm)，d0為收發(fā)節(jié)點(diǎn)的參考距離，n為由環(huán)境決定的路徑損耗指數(shù)．

在實(shí)際應(yīng)用中，可采用簡(jiǎn)化的 Shadowing模型［7］:

式中，d0=1 m;PRSSI為節(jié)點(diǎn)接收到的RSSI值(單位為dBm)，P0為信號(hào)傳輸1 m遠(yuǎn)處接收信號(hào)的功率．

相關(guān)研究表明，RSSI和無(wú)線信號(hào)傳輸距離之間有確定關(guān)系．在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，多徑、繞射、障礙物等不穩(wěn)定因素都會(huì)對(duì)無(wú)線信號(hào)的傳輸產(chǎn)生影響，在充分研究環(huán)境因素的影響后，RSSI可以用來(lái)進(jìn)行室內(nèi)和室外的測(cè)距及定位．

2 三點(diǎn)定位算法、質(zhì)心算法和PSO算法簡(jiǎn)述

本實(shí)驗(yàn)以基本的三點(diǎn)定位法［8］和質(zhì)心算法［9］作為參考．三點(diǎn)定位法的原理如下:當(dāng)有3個(gè)以上信標(biāo)節(jié)點(diǎn)向未知節(jié)點(diǎn)發(fā)送無(wú)線信號(hào)時(shí)，可以通過(guò)3個(gè)以信標(biāo)節(jié)點(diǎn)為圓心、信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間距離為半徑的圓的交點(diǎn)來(lái)求得未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)．但在實(shí)際測(cè)量時(shí)，由于受到各種環(huán)境因素的影響，通常3個(gè)圓無(wú)法相交于一點(diǎn)，而是相交于一個(gè)區(qū)域．

目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算如下:假設(shè)n個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為 m1(x1，y1，z1)，m2(x2，y2，z2)，…，mn(xn，yn，zn)，可以把未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)估計(jì)問(wèn)題看作一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)迭代方法計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的最小值．通過(guò)RSSI方法測(cè)量得到的包含噪聲信息的距離值為di，定位優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)為

3 實(shí)驗(yàn)分析

本實(shí)驗(yàn)是在空曠的室內(nèi)完成的，除墻壁外，室內(nèi)無(wú)其他障礙物，室內(nèi)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地平面圖如圖1所示．發(fā)射與接收芯片選擇TI公司的CC1100芯片．

圖1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地平面圖Fig．1 Planar gragh of experiment room

查詢CC1100的datasheet，可以得到 RSSI運(yùn)算公式為

式中，PRSSI的單位為dBm，PRSSI_dex為從 CC1100芯片寄存器中讀取的十六進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換成的十進(jìn)制數(shù)值，PRSSI_offset為一些典型值，在本實(shí)驗(yàn)中取為75 dB．

實(shí)驗(yàn)采取單節(jié)點(diǎn)發(fā)送單節(jié)點(diǎn)接收的模式，發(fā)送節(jié)點(diǎn)每隔1 s發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包，接收節(jié)點(diǎn)通過(guò)USB 2．0把收到的數(shù)據(jù)包傳給筆記本電腦．發(fā)射節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)的放置高度一致為離地面1 m，發(fā)射功率為0，無(wú)線信號(hào)的發(fā)射頻率為433 MHz．每次實(shí)驗(yàn)測(cè)量多組數(shù)據(jù)，并剔除其中的少部分不可靠數(shù)據(jù)．實(shí)驗(yàn)結(jié)論是在多次測(cè)量的基礎(chǔ)上得到的．

3．1 室內(nèi)無(wú)線信號(hào)傳播模型

室內(nèi)無(wú)線信號(hào)傳播模型(見(jiàn)圖2)使用Shadowing模型［12］．取 d0=1 m，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)測(cè)量，求平均得到P0= －35．6 dBm，n=3．1，代入式(2)，可得

圖2縱坐標(biāo)為接收節(jié)點(diǎn)接收功率的平均值，圖3為接收節(jié)點(diǎn)接收功率的方差．從圖2可以看出，當(dāng)收發(fā)節(jié)點(diǎn)的距離大于5 m時(shí)，接收功率與理想lg曲線的偏差總體是比較大的，說(shuō)明室內(nèi)定位的誤差比較大．從圖3可以看出，當(dāng)收發(fā)節(jié)點(diǎn)的距離大于5 m時(shí)，其方差總體上也是比較大的，說(shuō)明RSSI室內(nèi)定位不太穩(wěn)定．這是由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，無(wú)線信號(hào)受到反射、多徑、室內(nèi)墻壁和障礙物阻擋等多種因素的干擾影響，從而使RSSI值出現(xiàn)較大的波動(dòng)．

圖2 室內(nèi)無(wú)線信號(hào)傳播模型Fig．2 Indoor wireless signal propagation model

圖3 接收功率的方差Fig．3 Variance of receive power

3．2 不同位置未知節(jié)點(diǎn)定位誤差的比較

當(dāng)源節(jié)點(diǎn)數(shù)量為3個(gè)時(shí)，未知節(jié)點(diǎn)定位的方案如圖4所示，源節(jié)點(diǎn)的位置為S1，S2，S3，未知節(jié)點(diǎn)的位置為A，B，C，D．通過(guò)式(7)可得到所求出的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的距離，并采用質(zhì)心算法定位得到未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．94，4．12)，B(3．50，2．50)，C(4．45，0．87)，D(1．25，7．35)，其中 A 點(diǎn)的定位誤差為0．96，B 點(diǎn)為 0．62，C點(diǎn)為1．56，D 點(diǎn)為1．84．可以看出，不同位置未知節(jié)點(diǎn)的定位誤差也不同，B點(diǎn)的定位誤差最小，A點(diǎn)和C點(diǎn)次之，D點(diǎn)的定位誤差最大．

由于B點(diǎn)處于3個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之中，距離3個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)都比較近，因此定位效果較好;A點(diǎn)和C點(diǎn)都偏離某一個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)，因此定位效果沒(méi)有B點(diǎn)好;D點(diǎn)的位置最偏，偏離其中兩個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)都很遠(yuǎn)，因此定位效果最差．由此可見(jiàn)，不同位置的未知節(jié)點(diǎn)定位結(jié)果有一定的差別，位置比較偏的未知節(jié)點(diǎn)的定位效果往往不太理想．

圖4 3個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)定位方案Fig．4 Indoor node location scheme with three beacon nodes

3．3 PSO算法對(duì)定位結(jié)果的優(yōu)化

由于質(zhì)心算法只是簡(jiǎn)單地對(duì)相交圓采用質(zhì)心運(yùn)算，將得到的質(zhì)心作為未知節(jié)點(diǎn)的定位坐標(biāo)，因此其定位精度一般不高．PSO算法通過(guò)粒子搜索來(lái)尋求區(qū)域內(nèi)對(duì)于目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，因此可以用來(lái)優(yōu)化質(zhì)心算法得到的定位結(jié)果．

將質(zhì)心算法定位結(jié)果經(jīng)過(guò)PSO算法優(yōu)化，采用式(5)所示的優(yōu)化函數(shù)，得到的坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．38，3．73)，B(3．52，2．00)，C(4．70，0)，D(0，5．00)，其中 A 點(diǎn)的定位誤差為 0．69，B 點(diǎn)為0．50，C點(diǎn)為1．47，D點(diǎn)為1．00．相對(duì)于采用 PSO算法優(yōu)化前，A點(diǎn)的定位精度提高了28．1%，B點(diǎn)提高了19．3%，C 點(diǎn)提高了5．8%，D 點(diǎn)提高了45．7%．可以看出，定位精度有明顯改善，證明了PSO算法可以提高室內(nèi)RSSI定位的精確度．

3．4 源節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)定位的影響

當(dāng)源節(jié)點(diǎn)數(shù)量為4個(gè)時(shí)，定位方案如圖5所示，源節(jié)點(diǎn)的放置位置為S1，S2，S3，S4;未知節(jié)點(diǎn)的位置為 A，B，C，D．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．71，4．06)，B(3．55，2．04)，C(4．38，0．82)，D(0．61，7．08)，其中A點(diǎn)的定位誤差為0．75，B點(diǎn)為0．46，C點(diǎn)為1．62，D點(diǎn)為1．25．相對(duì)于圖4中3個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的情況，除了在C點(diǎn)的處定位誤差略微增大外，在其余三點(diǎn)的定位誤差都有一定程度的減小，其中A點(diǎn)的定位精度提高了21．9%，B點(diǎn)提高了25．8%，C點(diǎn)降低了3．8%，D 點(diǎn)提高了32．0%．

圖5 4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)定位方案Fig．5 Indoor node location scheme with four beacon nodes

當(dāng)源節(jié)點(diǎn)數(shù)量為5個(gè)時(shí)(定位方案見(jiàn)圖6)，源節(jié)點(diǎn)的放置位置為 S1，S2，S3，S4，S5，未知節(jié)點(diǎn)的放置位置為 A，B，C，D．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．52，3．77)，B(3．53，2．09)，C(4．50，0．82)，D(0．69，7．02)，其中 A 點(diǎn)的定位誤差為 0．74，B 點(diǎn)為 0．41，C點(diǎn)為1．50，D點(diǎn)為1．23．相對(duì)于圖4中3個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的情況，A，B，C，D 4個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的定位精度都有比較大的提升，其中A點(diǎn)的定位精度提高了22．9%，B點(diǎn)提高了33．9%，C點(diǎn)提高了4．9%，D點(diǎn)提高了33．2%．相對(duì)于圖5中4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的情況，A，B，C，D 4個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的定位精度也有提升，但是幅度不是很大，其中A點(diǎn)的定位精度提高了1．3%，B點(diǎn)提高了12．2%，C 點(diǎn)提高了7．4%，D 點(diǎn)提高了1．6%．

圖6 5個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)定位方案Fig．6 Indoor node location scheme with five beacon nodes

可以看出，源節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)定位精度有一定的影響．隨著源節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，個(gè)別節(jié)點(diǎn)定位精度可能有所降低，但總體上都得到了提高．

3．5 一種提高室內(nèi)定位精度的方法

從室內(nèi)無(wú)線信號(hào)傳播模型可以看出，當(dāng)源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離大于5 m時(shí)，RSSI測(cè)距有比較大的誤差，并且隨著距離的增加，測(cè)距誤差有增大的趨勢(shì)．這些信標(biāo)節(jié)點(diǎn)包含的位置信息比較不可靠，如果將這些不可靠的測(cè)距信息作為定位參考將會(huì)給節(jié)點(diǎn)定位帶來(lái)比較大的誤差，因此，可以考慮舍去這些距離比較遠(yuǎn)的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)．

本實(shí)驗(yàn)從5個(gè)接收節(jié)點(diǎn)中篩選出3個(gè)比較大的RSSI值作為參考節(jié)點(diǎn)，將得到的定位結(jié)果與圖5和圖6 進(jìn)行對(duì)比．坐標(biāo)定位結(jié)果如下:A(1．09，3．36)，B(3．64，2．06)，C(4．51，0．97)，D(0．16，7．02)，其中A點(diǎn)的定位誤差為 0．72，B 點(diǎn)為 0．46，C 點(diǎn)為 1．50，D點(diǎn)為1．03．相對(duì)于圖5中4個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)參與定位的情況，篩選后的定位精度均有比較大的提升，特別是C點(diǎn)和D點(diǎn)，提升效果尤其明顯．相對(duì)于圖6中5個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)參與定位的情況，A點(diǎn)定位精度略有提升，B點(diǎn)則稍有降低，C點(diǎn)幾乎沒(méi)有變化，D點(diǎn)有比較大的提升，總體來(lái)說(shuō)，篩選后的定位精度還是有所提升的．

本實(shí)驗(yàn)最多只考慮了5個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，沒(méi)有涉及大量的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的情況．如果涉及大量信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，也可以考慮采用同樣的方法，即剔除一些測(cè)距誤差比較大的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，來(lái)提高定位精度．對(duì)于大量信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的情況，有待于進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證．

4 結(jié)束語(yǔ)

由于室內(nèi)環(huán)境比較復(fù)雜，RSSI測(cè)距受到各種因素的影響，會(huì)產(chǎn)生比較大的誤差．本研究通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了室內(nèi)無(wú)線信號(hào)的傳播規(guī)律，說(shuō)明了室內(nèi)定位精度不太高，且不同位置的未知節(jié)點(diǎn)定位精度有一定的差別．在本實(shí)驗(yàn)中，離源節(jié)點(diǎn)距離比較遠(yuǎn)的未知節(jié)點(diǎn)的定位精度比較低，而比較靠近源節(jié)點(diǎn)的未知節(jié)點(diǎn)的定位精度相對(duì)較高．采用PSO算法能夠優(yōu)化未知節(jié)點(diǎn)的定位結(jié)果，提高定位精度，尋找到合適的目標(biāo)函數(shù)能提高優(yōu)化效果．源節(jié)點(diǎn)數(shù)量也對(duì)定位結(jié)果有一定的影響，隨著源節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多，個(gè)別節(jié)點(diǎn)的定位精度可能有所降低，但大多數(shù)未知節(jié)點(diǎn)的定位精度都得到了提高．當(dāng)源節(jié)點(diǎn)數(shù)目較多時(shí)，可以通過(guò)篩選出一些比較可靠的源節(jié)點(diǎn)來(lái)提高定位精度．本實(shí)驗(yàn)選擇了靠近目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的源節(jié)點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)證明定位精度有了一定程度的提高．

［1］ RABACY JJ，AMMER M J，PATEL D，et al．Picorodio supports ad hoc ultra-low power wireless networking［J］．Computer，2000，33(7):42-48．

［2］ LOW K S，NGUYEN H A，GUO H．Optimization of sensor node locations in a wireless sensor network［C］∥Fourth International Conference on Natural Computation．2008:286-290．

［3］ KENYERES J，SAJBAN S，F(xiàn)ARKAS P，et al．Indoor experiment with WSN application［C］∥ 2010 Proceedings of the 33th International Convention．2010:863-866．

［4］ GIROD L，BYCHKOVSKIY V，ELSON J，et al．Locating tiny sensors in time and space:A case study［C］∥Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Computer Design:VLSI in Computers and Processors(ICCD’02)．2002:214-219．

［5］ HALDER S J，CHOI T Y，PARK J H，et al．On-line ranging for mobile objects using Zigbee RSSI measurement［C］∥ Proceedings of the 3rd International Conference on Pervasive Computing and Applications．2008:662-666．

［6］ 田金鵬，施惠昌．無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位改進(jìn)算法［J］．上海大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2009，15(3):225-229．

［7］ SHAMIR A．無(wú)線電傳播簡(jiǎn)介:專用術(shù)語(yǔ)，室內(nèi)傳播和路徑損耗及實(shí)例［J］．今日電子，2002(Z1):26-30．

［8］ 孫利明．無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)［M］．北京:清華大學(xué)出版社，2005:138-159．

［9］ BULUSU N，HEIDEMANN J，ESTRIN D．GPS-less low cost outdoor localization for very small devices［J］．IEEE Personal Communications Magazine，2000，7(5):28-34．

［10］ CHUANG P J，WU C P．An effective PSO based node localization scheme for wireless sensor networks［C］∥Ninth International Conference on Parallel and Distributed Computing，Applications and Technologies．2008:187-194．

［11］ 劉波，王凌，金以慧．微粒群優(yōu)化算法研究進(jìn)展［J］．化工自動(dòng)化及儀表，2005，32(3):1-6．

［12］ LIM C B，KANG S H，CHO H H．An enhanced indoor localization algorithm based on IEEE 802．11 WLAN using RSSI and multiple parameters［C］∥ 2010 Fifth International Conference on Systems and Networks Communications．2010:238-242．

Localization of RSSI-Based Indoor WSN Nodes

JIN Yan-liang， XUE Yong， ZHANG Yong
(Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks，Shanghai University，Shanghai 200072，China)

TP 393

A

1007-2861(2012)05-0470-05

10．3969/j．issn．1007-2861．2012．05．006

2011-09-21

上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)資助項(xiàng)目(S30108);上海市科委重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(08DZ2231100);上海市科委重點(diǎn)資助項(xiàng)目(10511501303)

金彥亮(1973 ～)，男，副教授，博士，研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感網(wǎng)等．E-mail:jinyanliang@staff．shu．edu．cn