报告PPT模板(逻辑性强)

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半立体效果的流程
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带标题的3色流程
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2个年代的发展对比时间线
2008
2009
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位置校正值
2.1 位置校正矢量
未知节点通过DV-hop算法得到自身的估计位置，将其与邻居 节点估计位置之间的距离记为“计算距离”。
而通过RSSI等测距方法得到的与邻居节点间的距离记为“测 量距离”。
2.1 位置校正矢量
引入位置校正矢量的目的就是通过调整节点的位置，尽可能缩小计 算距离与测量距离之间的差别，因此LCV的每个分量是沿着未知节点到 某个邻居节点的方向，分量的大小为对应的计算距离与测量距离的差值。
计算未知节点与锚节点的最 小跳数；根据估算距离公式， 计算未知节点和锚节点的实 际距离；利用三边测量法计 算位置信息
1引言
1引言
Rangefree
测距算 法
基于矢量 的定位综 合算法
智能优 化算法
基于校正矢量 和粒子群优化 的节点定位综
合算法
2基于校正矢量和粒子群优化的节点定位综合算法
2.1 位置校正矢量（LCV） 2.2 分簇计算校正步长 2.3 簇边缘附加矫正
Copyright © 2012 Andy Guo. All rights reserved。
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引言
1引言
Range-based
RSSI(Received signed Strength Indicator)算法
TDOA(Time Difference of Arrival)算法
已知基站发送端发射功率，在 接收节点测量接收功率，计算 信号的传播损耗； 使用信号衰减模型将传播损耗 转化为距离。
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tk时刻
Sm与第i个邻居
节点的计算距
离为
d
k ci
测量距离为
d
k mi
tk+1时刻
Sm与第i个邻居
节点的计算距
d 离为 k 1 ci
测量距离为
d
k 1 mi
差异值表示为：
u k 1 i

(d
k 1 ci

dcki
)

(d
k 1 mi

dmk i
)
2.1 位置校正矢量
v 节点Sm与第i个邻居节点位置校正矢量的矢量方向表示为 i
vi

||
psm psm
pi pi
||
因此，节点S的合成LCV为 vs
vsm uik1 vi , i 1, 2,…，N
i
LCV矢量的合成方法与固定节点相同。
2.1 位置校正矢量
图2 位置矫正矢量图 （实线为节点实际位置，虚线为节点估计位置）
2.2 分簇计算矫正步长
由于每个未知节点同时调整自身的位置，因此LCV只能给出节点位置的调 整方向，而沿这个方向移动的距离(将其称之为校正步长)需要通过另外的方 法来计算。
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ij
其中， pi ' pi stepi vi p j ' p j step j v j
dm _ij 为簇内节点i、j之间的距离测量值
2.2 分簇计算矫正步长
假设簇内有N个未知节点，它们的估计位置分别为Pi=(xi, yi) ，LCV分别为 i=1，2，⋯，N，待求步长为step，step是一个由stepi组成的N维向量。
vi
，
问题的目标函数可以表示为
dij R
F(step) ||| pi ' p j ' || dm_ij |
在节点上安装超声波收发器和 RF收发器,记录两种不同信号 在两个节点中的传播时间差； 由传播时间差计算得到距离。
Range-free
质心定位算法 DV-HOP 定位算法
1引言
锚节点每隔一段时间向邻节点 广播一个信号(自身ID 和位置 信息)。当未知节点接收到来自 不同锚节点的信号数量超过某 一个值后，则确定位置为这些 锚节点所组成的多边形的质心。
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Phase 1
Phase 2
Phase 3
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3D箭头发展历程PPT图示
2008
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2007
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2006
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管状相连的流程
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10
色方块的流程
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比较细分的流程
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
Biblioteka Baidu
Step 5
Step 6
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Strategy enhancment
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Result measuring •This is an example text. Go ahead an replace it with your own text. This is an
i
2.1 位置校正矢量
图2 位置矫正矢量图 （实线为节点实际位置，虚线为节点估计位置）
2.1 位置校正矢量 移动节点的位置矫正矢量
2.1 位置校正矢量
对于移动节点，初始位置估计方法： 移动节点Sm在tk+1时刻的初步估计位置等于其在tk时刻的定位结果的基础上 加上
新加入邻居节点坐标总和 离开通信范围的节点坐标总和
基于矢量的无线传感器网络节点 定位综合算法
王驭风，王岩 《通信学报》 2008年11月
汇报人：XXX
目录
1 引言
本文目录 结构
2基于校正矢量和粒子群优化的节点定位综合算法 3 算法仿真实验及结果
4 总结
简单基本的流程
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节点S获得的N个测距值为dmi，i=1，2，⋯，N。节点S与第i个邻居节点的差 异值的大小可以表示为ui
ui dci dmi
2.1 位置校正矢量
v 节点S与第i个邻居节点位置校正矢量的矢量方向表示为 i
vi

||
ps ps
pi pi
||
因此，节点S的合成LCV为 vs
vs ui vi , i 1, 2,…，N
t
k
时刻邻居节点数
1

t 时刻邻居节点数 k
2.1 位置校正矢量
新加入邻居节点坐标总和 离开通信范围的节点坐标总和
t
k
时刻邻居节点数
1

t 时刻邻居节点数 k
Y 假设节点密度不变
0
S
S
X
tk
tk+1
图3 移动节点的初始定位
2.1 位置校正矢量
移动节点用距离变化值代替距离值构建LCV（位置校正矢量），过程如下：
2005 2004 2003
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2002 2001 2000
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图1 位置矫正矢量图
2.1 位置校正矢量 固定节点的位置校正矢量
2.1 位置校正矢量
假设节点S通信范围内有N个邻居节点，节点自身的估计位置为PS=(xs, ys)， N个邻居节点的估计位置为Pi=(xi, yi) ，节点S与第i个邻居节点的计算距离为 dci
dci (xs xi )2 ( ys yi )2
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Example text
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简单流程
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为了避免集中式算法，同时兼顾节点的能耗，考虑使用分簇的计算方式来 获取校正步长。考虑到算法的尽可能简单化和锚节点的计算通信能力比较 强，就将每个锚节点作为簇头，未知节点以自身的当前估计位置为准，加 入距离最近的锚节点所在的簇。
2.2 分簇计算矫正步长
问题描述 分簇后，以簇内网络整体位置最优化 为目标来计算簇内节点的校正步长。 位置校正矢量的作用是使簇内所有邻居节点之间经过位置校正后，计算 距离与测量距离差值的总和最小化，因此求校正步长的问题可以描述为 一个多元函数最小化问题。