基于信号衰减经验模型的移动节点定位算法研究
基于RSSI测距定位算法的研究和改进
图1 应用不同环境参数的定位误差示意图
图2 子区域分割示意图
收稿日期:2017-08-18 作者简介:何沃林(1974 —),男,广东东莞人,硕士,高级工程师,研究方向:电子技术应用开发。
134
数字技术 与应用
算法分析
割的示意图。 在具体运用时,需结合室内整体布局,对子区域的分割方案予
以合理设计,尽量减少由障碍物导致的影响。在通信距离方面只需 保持在临界距离以内,不需要对子区域进行完全相等的划分。在分 割区域以后,在拟合环境参数时,以各子区域作为操作环境,最终获 得的环境参数和子区域相符。
测量时,要将参考节点设定为圆心,在半径为1米的圆周之上,有多
个参考节点平均分布,随后对圆周之上全部参考节点的RSSI值进行
测量,并进行平均值求取,具体参见如下公式(1)。
A
1
N
(RSSI )
N i1
(1)
n为传播损耗系数,环境因素的影响很大,属于一种需重点修正
的参数。由于参考节点位置坐标已知,通过和附近的参考节点测距
由此可认识到,定位精确度很大程度上会因为微小的环境参数 变化而受到影响。从室内环境来看,障碍物会把室内空间分隔成多 个相对独立的子区域,使用单一的环境参数无法适用于整体区域。
1.3 信号干扰 (1)突发干扰。测量RSSI值时,不论是环境的突然改变、还是人 员走动等,均会对此产生突发干扰。因为突发干扰的存在,对RSSI值 产生了显著影响,且比障碍物存在于信道时的影响程度明显更高。 (2)随机干扰。信号在传播过程中受到信号反射、衍射以及测量 节点内部噪声和量化噪声等因素的影响,使得节点测量获得的RSSI 数值产生随机误差[2]。在RSSI测量进程中,随机干扰持续存在,使测 量值不断波动,而且因为无规则变化,使得其数值的正负、大小等无 法被预测[2]。 (3)噪声干扰。RSSI值测量的整体进程均会受到噪声影响,使得 最终获得的是噪声和测量值混合后的数据[3]。对比随机干扰导致的 RSSI数值波动,噪声干扰之下的数值波动显然更强,而导致较大脉 冲的出现,数据变化更无规律可循[3]。
室内定位技术中的蓝牙信号定位算法研究与实现
室内定位技术中的蓝牙信号定位算法研究与实现引言：随着无线通信技术的不断发展和智能设备的广泛应用，室内定位成为了一个备受关注的研究领域。
在室内环境中，由于GPS信号的受限，传统的定位算法很难在室内精确定位。
因此，研究人员积极探索各种室内定位技术，蓝牙信号定位算法作为其中的一种，具有较为广泛的应用前景。
一、蓝牙信号定位原理蓝牙信号定位算法是基于蓝牙技术的室内定位算法，主要通过接收蓝牙信号强度来确定目标位置。
蓝牙信号在发射后会因为障碍物的阻挡而逐渐减弱，通过测量接收到的信号强度，可以根据信号衰减模型来计算目标位置。
同时，蓝牙信号的覆盖范围较小，可以实现较为精确的定位。
二、蓝牙信号定位算法的研究1. 接收信号强度指纹定位算法接收信号强度指纹定位算法是蓝牙信号定位中最常用和成熟的算法之一。
该算法的原理是通过收集一系列离线采样点的信号强度数据，并构建指纹数据库。
在实时定位时，将当前接收到的信号强度与数据库中的指纹进行匹配，从而获得目标位置。
2. 强度反比定位算法强度反比定位算法是一种基于信号衰减模型的算法。
该算法通过测量接收到的蓝牙信号强度，并根据信号衰减模型与发射功率之间的关系，计算目标距离。
进一步结合参考点的位置信息，可以确定目标位置。
3. 加权距离法定位算法加权距离法定位算法是一种结合了距离和强度的算法。
该算法通过测量目标与多个基站之间的距离和信号强度，根据权重系数计算加权平均距离，从而确定目标位置。
相比于其他算法，加权距离法在减小误差方面有一定优势。
三、蓝牙信号定位的实现与应用1. 数据采集与处理在蓝牙信号定位过程中，需要首先进行数据采集与处理。
通过在待定位区域内布置蓝牙基站，采集目标位置的信号强度数据。
同时，为了提高定位的准确性，还需要采集其他环境信息，如墙壁材料、障碍物位置等。
在数据处理方面，需要进行数据清洗、判别异常值，并构建信号强度指纹数据库等。
2. 算法选择与优化根据实际需求和场景特点，选择合适的蓝牙信号定位算法，并进行必要的优化。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法室内定位是指在室内环境中使用技术手段对移动终端的位置进行定位。
目前，基于RSSI（接收信号强度指示）的室内定位算法被广泛应用于WiFi、蓝牙和Zigbee等无线通信技术中。
由于室内环境的复杂性，定位误差较大，因此需要对模型参数进行优化改进。
我们需要了解室内定位算法的基本原理。
基于RSSI的室内定位算法通常使用多个参考节点的信号强度值来进行定位。
参考节点被布置在室内环境中，并且已知其位置坐标。
通过测量移动终端接收到的参考节点的信号强度，可以计算移动终端与每个参考节点之间的距离。
然后，通过距离的三角定位法来确定移动终端的位置坐标。
由于信号在室内环境中的传播受到多径效应、障碍物的干扰等因素影响，计算得到的距离存在误差。
为了改进模型参数，可以考虑以下几个方面。
第一，优化距离计算模型。
距离的计算模型一般使用路径损耗模型或指数模型。
路径损耗模型将信号强度与距离之间的关系表示为一个线性函数，但在室内环境中，信号强度与距离之间的关系并非完全线性。
可以尝试使用非线性函数来建立信号强度与距离之间的关系模型，以更准确地计算距离。
第二，引入地理信息辅助定位。
除了信号强度，地理信息也是确定位置的重要因素。
可以将参考节点的地理位置信息作为约束条件，与信号强度结合使用。
可以使用最小二乘法来拟合地理位置信息和信号强度，以获得更精确的定位结果。
考虑场景特性进行参数优化。
不同的室内环境具有不同的特征，例如墙壁材料的不同、障碍物的位置等。
可以通过对不同场景中的RSSI数据进行采集和分析，建立不同场景下的模型参数，以提高室内定位的准确性。
第四，引入机器学习算法进行参数优化。
机器学习算法可以通过学习大量的RSSI数据和真实位置数据，自动调整模型参数，以最小化定位误差。
可以使用分类算法（如支持向量机）或回归算法（如神经网络）来进行建模和参数优化。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法可以通过优化距离计算模型、引入地理信息辅助定位、考虑场景特性进行参数优化以及引入机器学习算法等方法来提高室内定位的准确性。
基于RSSI的定位算法研究与优化
基于RSSI的定位算法研究与优化基于RSSI的定位算法（Received Signal Strength Indicator）是一种常见的无线定位技术，通过测量无线信号的信号强度来确定用户的位置。
该算法常用于室内定位、物联网和智能城市等领域。
RSSI定位算法的原理是基于信号强度与用户距离之间的关系。
通常情况下，信号强度与距离呈反比关系，即距离越远，信号强度越弱。
RSSI 定位算法工作流程如下：1.建立参考数据库：首先，建立一个参考数据库，其中包含已知位置与相应RSSI值的对应关系。
这些已知位置可以在区域内的多个点进行测量和记录。
2. 采集RSSI数据：用户设备测量距离他们的无线接入点（Access Point，AP）的信号强度，并将其设备测量到的RSSI值发送给服务器。
3.RSSI匹配：服务器将用户设备测量到的RSSI值与参考数据库中的RSSI值进行匹配，并找出最佳匹配的位置。
4.定位结果：算法根据匹配度对每个已知位置进行排名，确定最终的用户位置。
1.环境映射优化：环境因素（如障碍物、多径效应等）会影响信号传输和测量准确性。
通过对环境进行建模和映射，可以更准确地估计用户位置。
2.多个AP的使用：使用多个AP可以提高定位的准确性。
通过测量不同AP之间的信号强度，可以使用多边定位算法（如三角定位算法）来准确估计用户位置。
3.机器学习算法：机器学习算法可以通过分析大量的RSSI数据来识别模式，并从中提取特征以改进定位准确性。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
4.滤波算法：滤波算法可以减小测量误差对定位结果的影响。
常用的滤波算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
5.数据融合：将RSSI定位与其他传感器数据（如加速度计、陀螺仪等）相结合，可以提高定位的准确性和稳定性。
综上所述，基于RSSI的定位算法是一种常见且有潜力的无线定位技术。
通过对算法的优化和改进，可以提高定位的准确性和鲁棒性，进一步推动其在室内定位、物联网和智能城市等领域的应用。
基于RSSI值的定位算法分析与改进
改进的近 似 三 角 形 内 点 测 试 法 (Improved Approximate Point-intriangulation Test，IAPIT)的基 本 思 想 是 ，在 平 面 直 道 类 区 域 内 ，参 考 节 点均匀直线分布， 利用未知节点的邻居节点中的 RSSI 值最大的两个 参考节点确定一个最大矩形区域，然后根据参考节点位置判断未知节 点在哪个矩形区域内， 以 RSSI 值来确定未知节点在矩形区域内的具 体位置。 判断一个点是否在一个矩形区域内的方法是通过各个参考节 点 RSSI 值 的 比 较 ， 选 择 RSSI 值 最 大 两 个 参 考 节 点 做 为 区 域 的 边 界 点。 看两个 RSSI 值是否大于最小规定值，大于则说明在矩形外，否则 重新寻找最大 RSSI 值的两个节点。 实际中节点通常情况下是运动的， 所 以 在 直 道 的 某 参 考 结 点 的 垂 线 附 近 ，RSSI 值 中 第 二 第 三 大 值 会 出 现相等的情况，这时可以根据最大 RSSI 值以及另外两个 RSSI 值来判 断在垂线的某个位置，这种算法在与距离无关的定位中是精度较高的 算法，对锚节点密度及分布要求和对网络联通性要求都较低。
度，并且对网络连通性要求较低，甚至连通度为 3 即可满足算法要求。
该算法精度具有很大的伸缩性，通过增加参与计算的参考节点，可以
提高定位精度，但是复杂度方面也会有所增加。
（下转第 141 NCE & TECHNOLOGY INFORMATION
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法随着物联网和移动通信技术的发展，室内定位技术逐渐成为了研究热点之一。
室内定位是指在室内环境下利用无线信号、传感器数据等技术手段确定移动终端设备的准确位置信息。
它在商业应用、安防监控、智能家居等领域中具有重要的实用价值。
室内定位技术的研究已经取得了一定的进展，但是在实际应用中还存在一些问题。
其中一个主要问题是定位精度不高，容易受到环境干扰、信号衰减等因素影响，导致定位结果出现偏差。
为了克服这些问题，研究人员提出了基于RSSI（Received Signal Strength Indication）优化的模型参数改进室内定位算法，通过对接收信号强度进行优化，提高定位精度和稳定性。
RSSI是衡量无线信号接收端的功率大小的指标，它可以反映信号在传输过程中的衰减情况。
在室内定位中，接收设备通过接收信号强度来确定自身与发射设备之间的距离，然后利用三角定位等数学方法来计算设备的准确位置。
由于环境复杂、多径效应等因素的影响，RSSI存在一定的误差。
如何有效利用RSSI数据来提高定位精度是当前研究的重点之一。
1. RSSI数据滤波和校正：为了减小RSSI数据的误差，可以采用滑动平均、加权平均等滤波方法进行数据平滑处理，去除数据中的噪声。
还可以通过对比不同位置下的RSSI数据，进行校正和修正，提高RSSI数据的准确性。
2. RSSI信号建模：建立RSSI信号与距离之间的数学模型是室内定位算法改进的关键步骤。
根据实际信道特性和传输模型，可以选择合适的信号传播模型，如自由空间传播模型、多径传播模型等，建立RSSI信号与距离之间的映射关系。
通过模型拟合和优化，可以得到更为准确的距离估计值，提高定位精度。
3. 模型参数自适应调整：在建立RSSI信号与距离关系模型的过程中，需要确定一些参数，如信号传播指数、路径损耗系数等。
而这些参数的选择对算法的精度和泛化能力具有重要影响。
通过实时获取RSSI数据，可以采用自适应的方法来调整模型参数，使其能够更好地适应不同环境下的定位需求。
基于RSSI的节点定位算法的研究
基于RSSI的节点定位算法的研究作者：黄海松卞国龙来源：《现代电子技术》2017年第10期摘要：在无线传感器网络的节点定位中，原RSSI定位算法利用接收信号强度的对数正态模型，其存在计算量大、功耗大等问题。
由于物体运动不会突变，可以利用以前的轨迹与速度，预测当前时刻的位置信息，采用改进的神经网络算法，对当前时刻的位置做了很好的预测。
实验结果表明，该算法与传统的RSSI算法相比，减小了采样范围，提高了定位精度，降低了无线传感系统的功耗。
关键词：节点定位算法；衰减模型；算法优化；模糊控制；神经网络中图分类号： TN915⁃34； TP393； TN711⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2017）10⁃0086⁃04Abstract： In the node localization algorithm of wireless sensor networks， the original RSSI location algorithm uses the lognormal model of the received signal strength， which has the problems of large amount of computation and large power consumption. Because the motion of the object does not change suddenly， it can be used to predict the position at the current time by using the previous track and speed. The improved neural network algorithm is adopted to predict the position at the current time. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the sampling range， improve the positioning accuracy and decrease the power consumption of the system，compared with the traditional RSSI algorithm.Keywords： node localization algorithm； attenuation model； algorithm optimization； fuzzy control； neural network在无线传感器网络技术中，定位技术是重要的组成部分，在其应用领域内，事件发生的位置信息是传感器节点监测消息中的重要信息，没有节点的位置信息的感知数据是毫无实际意义的[1]。
基于移动定位算法的研究与改进
［孙 秀红， ３ ］ 易泽湘． 基于 ＪＥ 架构的安全电子商务／ ２Ｅ 电子政务 系统Ⅱ． １ 计算机技术与发展 ， ０ （ ） ２ ６９ ０ ０
【 王泽 兵， 雁 ． 于 Ｊ ａ２安全 体 系结 构的 安全 扩展 研 究 卟 ４ 】 冯 基 ａ ｖ 是一个行之有效的措施 。伴随着企业发展的需要，用户一般在进 计算机工程与设计。 ０（ ） ２ ６４ ０ ２ 行应用服务时需要登录各种信息系统。传统的应用系统中，各个 系统在维护安全性方面都是独立的，它们之间不存在一些必要的 ［ 作者简介］ 晓兰 （９ ８） 侯 １８。，女，哈尔滨师范大学计算机科 关联 ，用户在进行登录时需要多次输入不同系统的密码，这样既 学与信息工程学院，本科生，研究方 向为计算机教育。 麻烦也不利于系统安全性的提高。而单点登录则较好的解决了该
２ Ｗｌ ． ｅ ｂ客 户端 认证
为确 保 电子商 务 系 统 的安 全性 ，ＪＥ 提 供 了完 善 的 安全 机 制 。 ２Ｅ ＪＥ ２ Ｅ安全策略的实现是通过角色认证来实现 的。ＪＥ ２ Ｅ的信息安 全模型比以往有所简化， 而且采用了统一的标准。 在进行开发时，
可以根据角色设定对特殊功能的访问。在进行大型电子商务系统 构建时，不但要考虑系统的安全性，还要考虑系统的可扩展性和 可移植性 。为此，通常要把传统的认证加密技术和防火墙技术结
参考 文献 ：
［ 袁梅冷． １ 】 在基于 Ｓ ｒ ｇ ｐｉ 框架的应用中使用 Ａ ｅｉ ｎ ｃｇ 实现安全控
制 田． 电脑知 识 与技 术，０ ６０ ） ２ ０ （８
【 黄 岩 渠． 于 ＪＥ ２ 】 基 ２ Ｅ安 全框 架 实现应 用 系统 的安 全性 田． 国 中
金 融 电脑，０ ６０ ） ２ ０ （６
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》范文
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术已经成为众多领域的重要应用，如智慧城市、无人驾驶、应急救援等。
其中，基于接收信号强度指示（RSSI）的室内位置指纹定位算法因其简单、易实现和低成本的特点，得到了广泛关注。
本文旨在研究基于RSSI的室内位置指纹定位算法，分析其原理、优势及挑战，并提出相应的改进策略。
二、RSSI室内位置指纹定位算法原理RSSI室内位置指纹定位算法基于无线信号传播的原理，通过收集特定位置上的无线信号强度信息（RSSI值），构建室内环境的指纹数据库。
当设备进入该区域时，通过比较实时采集的RSSI 值与指纹数据库中的数据，确定设备的位置。
该算法主要包含离线阶段和在线阶段两个部分。
1. 离线阶段：在该阶段，需要收集不同位置上的RSSI值，构建指纹数据库。
具体步骤包括：在室内环境中选择若干个参考点，测量各参考点处不同无线接入点（AP）的RSSI值，并将这些数据存储在指纹数据库中。
2. 在线阶段：在该阶段，设备实时采集所在位置的RSSI值，并与指纹数据库中的数据进行比对，从而确定设备的位置。
常用的比对方法包括最近邻法、K近邻法等。
三、算法优势及挑战基于RSSI的室内位置指纹定位算法具有以下优势：1. 简单易实现：该算法无需复杂的硬件设备，只需通过收集RSSI值即可实现定位。
2. 成本低：相比其他室内定位技术，该算法所需的硬件设备和维护成本较低。
3. 适用范围广：该算法适用于各种类型的室内环境，如办公楼、商场、仓库等。
然而，该算法也面临一些挑战：1. 信号衰减和干扰：无线信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如多径效应、信号衰减等，导致RSSI值发生变化，影响定位精度。
2. 指纹数据库构建：指纹数据库的构建需要大量的人力和时间成本，且需要定期更新以适应环境变化。
3. 隐私问题：在收集和处理RSSI数据时，可能涉及用户隐私保护问题。
四、算法改进策略针对上述挑战，本文提出以下改进策略：1. 多源数据融合：将RSSI数据与其他传感器数据（如摄像头、超声波等）进行融合，提高定位精度和稳定性。
定位技术研究分析综述
定位技术研究分析综述发表时间：2019-05-13T15:58:53.293Z 来源：《知识-力量》2019年8月26期作者：王中宏汪国强[导读] 随着定位技术的研究与发展，其在人们的日常生活中也得到了越来越广泛的应用，在经济、军事等各行各业产生了一定的影响。
文中首先介绍了定位技术的应用背景以及发展现状。
然后介绍了目前主要的定位算法，包括基于无线传感器网络的定位技术及典型系统，以及主要的室内定位技术。
以及衍生出来的各种定位技术。
（黑龙江大学，黑龙江哈尔滨 150000）摘要：随着定位技术的研究与发展，其在人们的日常生活中也得到了越来越广泛的应用，在经济、军事等各行各业产生了一定的影响。
文中首先介绍了定位技术的应用背景以及发展现状。
然后介绍了目前主要的定位算法，包括基于无线传感器网络的定位技术及典型系统，以及主要的室内定位技术。
以及衍生出来的各种定位技术。
最后指出了定位技术亟待解决的问题，以及对下一步进行相关研究的展望。
关键词：无线传感器网络定位；典型系统；室内定位技术1.前言自从以GPS为代表的定位技术出现以来，其高效、方便、快速与准确的特点使人们的生活出现了巨大的变化，带动了一批应用和服务的快速发展。
基于用户位置信息的相关技术的应用和发展，位置服务（LBS）已经成为人们日常工作、生活所必须的一项基本服务需求。
无论是室内还是室外，人们对位置服务有着迫切的需要。
2.定位技术的发展现状定位技术可以分为室外定位技术和室内定位技术两种。
在室外环境下，全球定位系统（GPS）、北斗定位系统（BDS）等全球导航卫星系统（GNSS）为用户提供米级的位置服务，基本解决了在室外空间中进行准确定位的问题，并在日常生活中得到了广泛的应用。
在室内环境下，由于障碍物的遮挡等问题，对室内定位技术的精度、成本、可靠性、覆盖范围以及响应时间有了更高的要求。
3.定位技术概述 3.1 基于无线传感器网络的定位技术无线传感器网络是一种特殊的网络，可以应用于布线和电源供给困难以及人员不能到达的区域和一些临时场合等。
基于RSSI的室内定位关键技术研究
基于RSSI的室内定位关键技术研究作者：申晓龙申晓凤来源：《物联网技术》2017年第08期摘要：由于低功耗蓝牙技术具有极低的运行功耗，因此基于低功耗蓝牙网络的定位技术得到了广大学者的关注。
为了解决基于接收信号强度指示法定位误差较大的问题，文中对低功耗蓝牙定位技术进行了研究，提出了一种优化的基于RSSI测距定位算法。
该算法不同于传统的质心定位算法之处是加入了动态损耗因子校准模型。
该算法首先动态获取不同时间段内的路径损耗因子，然后在定位阶段通过判断系统目前所处的时间段来动态加载不同的路径损耗因子。
通过时间段的不同动态使用不同的损耗因子参与定位计算更符合实际情况，使测距定位更加准确。
实验表明，该方案与传统的RSSI定位方案相比，在定位精度方面得到了明显提高。
关键词：损耗因子；低功耗蓝牙技术；质心定位算法；RSSI；节点定位中图分类号：TP39；TN911.22 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）08-00-030 引言近年来，随着人们对位置服务需求的增长，物联网技术的成熟以及低功耗蓝牙技术的问世，使得基于低功耗蓝牙接收信号强度指示的室内定位技术成为了广大学者的研究热点，应用前景十分广阔[1]。
目前蓝牙无线传感器网络主要有两种定位方式，即基于测距的定位技术（Range-Base）和距离无关的定位技术（Range-Free）[2，3]。
其中无需进行测距的定位算法主要有质心算法、DV-Hop算法、Amorphous定位算法和APIT算法等[4]。
这些定位算法无需进行实时的距离测算，只是用来粗略估算未知节点的位置，因此定位精度并不高。
而基于距离的定位算法主要有三边定位法、TOA、TDOA和接收信号强度（Received Signal Strength Indicator，RSSI）指示法。
其中基于信号传播时间和时间差法对硬件要求较高[5-7]，而基于RSSI的定位算法对硬件却没有太高要求，只需发射端发送信号，接收端利用接收到的信号强度值，通过滤波去噪处理后，代入信号传播模型就可推导出接收端与发射端的距离，实现较简单。
室内定位方案常用的4种定位算法
目前常见的室内定位技术有超宽带UWB室内定位技术，蓝牙室内定位技术，RFID(无线射频识别)定位，超声波定位，Wi-Fi定位等。
室内定位依赖于定位算法，定位算法决定了室内定位的模式。
室内定位种类虽然比较多，但是室内定位算法一般都是通用的。
总结起来室内定位有3种常见的定位算法。
一、室内定位算法-近邻法近邻法是一种比较简单的定位算法，直接选定那个信号强度最大的AP的位置，定位结果是热点位置数据库中存储的当前连接的Wi-Fi热点的位置。
二、室内定位算法-基于无线信号的三角测量定位算法基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三边定位算法是怎么实现的呢？三角测量定位算法类似GPS卫星定位。
实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型，如下图所示。
原理是在离线状态下，无线信号强度在空间中传播随着距离衰减！而无线信号强度（RSSI值）对于手机上的接收器来说是可测的！那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。
信号衰减模型是针对理想状况（真空，无反射的环境），在实际的室内复杂环境下，信号在不断的折射反射（多路径效应）下，这个模型可能会出现误差。
也就是说通过测量信号强度来反推距离是会有一定的误差。
同时由于不同定位基站的信号特征不同，RSSI信号衰减模型参数也有区别，基于无线信号的三角测量定位算法的定位精度有一定误差。
三、室内定位算法-指纹定位算法指纹定位算法这个方法也是针对无线信号定位的。
所谓指纹定位算法，类似公安部门采集人的指纹数据存入数据库一样。
室内定位中的指纹定位算法也是如此，首先在定位区域收集很多的指纹数据（无线信号的RSSI值数据，定义一个个网格点来采集无线强度值），当需要定位的时候，就可以通过手机采集到的无线信号和预先收集的指纹数据库对比，找出最相似的指纹的位置，从而标记在室内地图上。
四、室内定位算法-TDOA定位算法TDOA定位算法是是一种新型的无线通信技术超宽带UWB定位中常用的定位算法。
rdss_定位原理_概述及解释说明
rdss 定位原理概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在对RDSS定位原理进行概述和解释说明。
通过本文的阐述，读者将了解到RDSS定位技术的基本原理、系统组成以及应用算法。
同时，本文还将介绍一些RDSS在室内定位和导航自动驾驶等场景中的应用情况。
1.2 文章结构文章总共分为五个部分：引言、RDSS定位原理、RDSS定位算法、RDSS应用场景以及结论与总结。
每个部分都将详细探讨相关话题，并提供相应的解释和案例。
1.3 目的本文的主要目的是向读者介绍RDSS定位原理及其相关知识。
希望通过对RDSS 技术的解释，读者能够更好地理解这一定位方法并能够将其应用于实际场景中。
此外，我们也希望探讨一些与RDSS相关的前沿技术和发展趋势，使读者能够对未来可能涉及到该领域的创新有所了解。
请注意：由于平台限制，请勿包含超链接或其他格式代码信息。
2. RDSS定位原理：2.1 定位技术概述RDSS（Real-Time Distributed Sensor Systems）是一种实时分布式传感器系统，用于室内定位和导航应用。
其主要目的是通过无线信号的接收和处理，确定设备或目标在室内环境中的位置。
2.2 RDSS系统组成RDSS系统由多个无线传感器节点和基站组成。
传感器节点通常被布置在建筑物的不同位置，而基站则用于接收和处理传感器节点发送的数据。
传感器节点可以是Wi-Fi、蓝牙或其他无线技术设备，而基站可以是计算机或服务器。
2.3 定位原理解释RDSS定位原理主要依赖于无线信号的传播和测量。
当一个设备或目标在室内环境中移动时，它会与多个传感器节点进行通信，并发送无线信号。
这些信号会经过空气中的衰减和反射等影响，并到达各个传感器节点。
传感器节点接收到这些信号后，会测量各个信号参数，如到达时间、信号强度等，并将这些数据发送至基站进行处理。
基站根据接收到的数据以及事先建立的场景模型和算法，通过对比各个不同节点接收到的信号参数，计算出设备或目标在室内环境中的位置。
泛在传感器网络中的位置定位和路由算法优化研究
泛在传感器网络中的位置定位和路由算法优化研究1.引言泛在传感器网络（WSN）是由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和收集环境中的各种信息。
WSN在许多领域如环境监测、无线传感、智能交通等起着重要作用。
其中，位置定位和路由算法是WSN中的重要问题，直接影响到网络的性能和应用效果。
2.位置定位算法位置定位算法是指通过传感器节点间的测量和通信来确定节点的位置坐标。
目前，最常用的位置定位算法包括无线信号强度定位算法、距离定位算法以及基于测距设备的定位算法等。
2.1 无线信号强度定位算法无线信号强度定位算法是通过测量节点之间的无线信号强度来估计节点的位置。
该算法基于节点间的信号衰减模型，由距离和信号强度之间的关系来推测节点的位置。
然而，由于信号强度受多种因素影响，如障碍物、干扰和衰减等，该算法的定位精度较低。
2.2 距离定位算法距离定位算法通过测量节点之间的距离来估计节点的位置。
常用的距离定位算法包括三角定位算法、多边形定位算法和加权多边定位算法等。
这些算法基于节点间的距离信息，通过数学计算来确定节点的位置。
然而，由于测量误差和节点不完全边界等原因，距离定位算法的精度也存在一定的局限性。
2.3 基于测距设备的定位算法基于测距设备的定位算法利用特定的测距设备，如全球定位系统（GPS）或超宽带（UWB）技术来获取节点的位置信息。
这种算法的精度较高，但需要额外的设备支持和高成本投入。
3.路由算法优化3.1 路由算法的挑战在WSN中，节点间的数据传输需要经过多跳路由，而节点的能量有限，传输延迟要求严格，因此设计高效的路由算法对网络的性能以及节点能量消耗至关重要。
然而，WSN的特殊性质，如网络拓扑的动态性、节点能量的不均衡以及数据传输的可靠性等，增加了路由算法设计的挑战。
3.2 常见的路由算法优化策略为了提高WSN的路由性能，研究者们提出了许多路由算法优化策略。
3.2.1 能量感知路由算法能量感知路由算法根据节点的能量消耗情况来决定数据传输的路径，以实现能量的均衡分配和延长网络的寿命。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法1. 引言1.1 背景介绍由于室内环境复杂多变，信号受干扰影响较大，导致传统的RSSI定位算法存在定位精度不高、容易受到干扰等问题。
对RSSI定位算法的模型参数进行优化改进，是提高定位准确性和稳定性的重要途径。
本研究旨在基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法，通过对模型参数进行优化，提高定位算法的性能表现，实现更准确、更稳定的室内定位。
通过实验设计和结果分析，探讨改进算法的性能评估，并进一步探讨优化策略，为室内定位技术的发展提供新的思路和方法。
【2000字】1.2 研究意义室内定位技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色，对于提升用户体验、优化资源管理、促进智能化生活等方面都具有重要意义。
而基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法，可以有效提升定位精度和稳定性，从而更好地满足实际需求。
通过优化模型参数，可以降低定位误差，提高定位精度。
在室内定位应用场景中，定位精度往往是用户体验的重要指标，优化模型参数可以有效提升精度，使得用户在室内环境中可以更准确地获取自己的位置信息，从而提升定位算法的实用性和可靠性。
改进室内定位算法的性能可以促进室内场所的智能化发展。
随着智能建筑、物联网等技术的飞速发展，室内定位技术的需求也在不断增加。
优化算法性能可以提高室内定位系统的稳定性和准确性，为智能化建筑、智能导航、室内定位导航等领域的应用提供更可靠的支持，推动室内场所的智能化发展。
研究基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法具有重要的实用价值和社会意义，对推动室内定位技术的发展和智能化生活的实现具有积极意义。
1.3 研究目的研究目的是为了提高室内定位算法的精度和稳定性，通过对RSSI技术进行优化，使定位结果更加准确和可靠。
通过本研究，我们希望能够探索基于RSSI优化的模型参数，进一步完善室内定位算法，提高定位的准确性和实用性。
我们也希望通过本研究对室内定位算法中的关键参数进行调整和优化，从而提高算法的性能和效率。
基于信号衰减和孤立点检测的移动定位算法
种 ：Ｃ Ｌ Ｅ ＬＩ Ｄ定位方法 ，基于信号衰减的方法 ，基于时 间测 量 的方法 ，基于信 号到达角度 的方法 以及 Ｇ Ｓ定位方法 。其 Ｐ 中，Ｃ Ｌ Ｅ ＬＩ Ｄ定位方法精度较低 ；基于时间测量的方法 、基
第３ ６卷 第 ３期
Ｖ１ ｏ． ３６ Ｎｏ ３ ．
计
算
机
工
程
２ １ 年 ２月 ００
Ｆｅ ｕａ ｙ ０ ０ ｂｒ ｒ ２ １
Ｃｏ ｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒ ｎｇ ｍ ｅ ｉ ｅｉ
・ 开发研究与设计技术 ・
文 编 １ １ ３ ８０ ） 章 号： ０１ ４ （ １０ ０ ２２ ０ ‘ －
学模型计算出移动台与附近基站的距离，通过孤立点检测算法降低偶然误差 ，给出移 动台的估计位置 。实验表 明，该算法有效提 高定位精 度 ，且对现有 网络和移动台无任何要求 ，实用性 强。
关健词 ：定位算法 ；移动定位 ；信号衰减 ；孤立点检测
Ｍ ｏ ｌ ｃ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｂｉｅＬｏ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｄ ０ Ｂａ ｅ ｎ
［ ｓｒｃ］Biblioteka ｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｍｏ ｉ ｏ ａ ｏ ｌｏ ｔｍ ａｅ ｎｓ ｎ ｌ ｔ ｎ ａ ｏ ｎ ｕｌｒ ｅｅｔ ｎ Ｉ ｔｋｓａ ｖｎａｅ ｆ ｒ ｉａ Ａｂｔａ ｔ ｈｓ ａｅ ｅｅｔ ｂｌ ｌｃｔ ｎ ａ ｒｈ ｂｓｄｏ ｉ ａ ｔ ｕｔ ｎａｄｏ ｔｅｓｄｔｃｉ ． ｔａ ｅ ｄ ａｔｇ ｓｏ ｉ ｎｌ ｐ ｅ ｉ ｇｉ ｇ ａｅ ｉ ｉ ｏ ｏｇ
Lora技术中的节点位置定位与跟踪技术
Lora技术中的节点位置定位与跟踪技术1. 引言LoRa技术作为一种低功耗长距离无线通信技术在物联网应用中得到广泛应用。
在许多物联网应用场景中，节点位置的定位与跟踪对于实现智能化监控和管理至关重要。
本文将探讨Lora技术中的节点位置定位与跟踪技术。
2. Lora技术简介LoRa技术是一种基于扩频技术的无线通信技术，具有低功耗、长距离、强穿透力等特点。
它在物联网应用中可以实现广域覆盖，并且适用于各种环境。
LoRa技术主要包括Lora网关和Lora节点两部分，其中节点是物联网应用中的终端设备。
3. 节点位置定位技术在很多物联网应用场景中，需要获取节点的位置信息，以实现位置相关的智能化监控和管理。
在Lora技术中，实现节点位置定位可以采用多种技术手段。
3.1 RSSI定位技术RSSI（Received Signal Strength Indicator）是衡量无线信号接收强度的指标，根据信号衰减与距离之间的关系，可以估计节点与网关的距离。
通过多个网关收集节点信号强度信息，并利用三角定位算法可以实现节点位置的估计。
3.2 TDOA定位技术TDOA（Time Difference of Arrival）是一种利用信号到达时间差来计算节点位置的技术。
在Lora技术中，多个网关可以接收到节点发送的信号，通过计算信号到达不同网关的时间差，可以得到节点与网关之间的距离，进而实现节点位置的估计。
3.3 AOA定位技术AOA（Angle of Arrival）是一种基于信号到达角度来计算节点位置的技术。
通过安装多个网关，以确定节点信号到达的角度，可以利用三角定位算法计算出节点的位置。
4. 节点跟踪技术节点跟踪是指对移动节点进行实时的位置追踪，以实现对节点的监控和管理。
在Lora技术中，节点跟踪可以借助以下技术手段实现。
4.1 基于时间同步的节点跟踪在Lora技术中，可以使用时间同步的方式来实现节点的跟踪。
通过对节点和网关进行时间同步，可以准确计算出节点的移动轨迹。
《面向时序RSSI的WiFi室内定位方法研究》范文
《面向时序RSSI的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
WiFi作为室内定位的一种重要手段，其定位精度和稳定性对于实际应用具有重要意义。
本文针对面向时距RSSI的WiFi室内定位方法进行研究，旨在提高室内定位的准确性和可靠性。
二、研究背景及意义在室内环境中，由于多径传播、信号衰减等因素的影响，传统的GPS定位技术无法满足室内定位的需求。
因此，研究人员提出了基于WiFi的室内定位方法。
其中，接收信号强度指示（RSSI）是一种常用的定位技术。
然而，由于RSSI易受环境因素影响，导致定位精度不高。
因此，研究面向时序RSSI的WiFi 室内定位方法，对于提高室内定位精度和稳定性具有重要意义。
三、时序RSSI数据采集与分析为了研究时序RSSI在室内定位中的应用，我们首先进行了时序RSSI数据的采集。
通过在室内不同位置放置WiFi接收器，收集不同时间点的RSSI值。
通过对时序RSSI数据进行分析，我们发现RSSI值随着时间和空间的变化呈现出一定的规律性。
因此，我们可以利用时序RSSI数据来提高室内定位的准确性。
四、面向时序RSSI的WiFi室内定位方法基于时序RSSI数据的特点，我们提出了面向时序RSSI的WiFi室内定位方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对采集的时序RSSI数据进行预处理，包括去除噪声、滤波等操作，以提高数据的可靠性。
2. 特征提取：从预处理后的时序RSSI数据中提取出有用的特征，如信号变化率、峰值等。
3. 定位算法设计：根据提取的特征，设计合适的定位算法。
我们采用了基于机器学习的定位算法，通过训练模型来预测目标位置。
4. 定位结果输出：将预测的目标位置输出，实现室内定位。
五、实验与分析为了验证面向时序RSSI的WiFi室内定位方法的有效性，我们进行了实验分析。
我们在室内环境中布置了多个WiFi接入点，并收集了大量时序RSSI数据。
定位算法文献综述
定位算法文献综述引言：在无线网络中，定位算法是一个重要的研究方向。
它用于根据接收到的信号强度或到达时间来确定设备的位置。
定位算法在许多领域中都有广泛的应用，例如无线传感网络、智能交通系统和室内定位系统等。
本文将综述定位算法的相关文献，包括信号强度定位算法、到达时间差异定位算法和基于目标运动模式的定位算法。
通过对这些算法的综述，将有助于了解定位算法的研究现状和未来的发展方向。
一、信号强度定位算法：信号强度定位算法是一种常用的定位算法，它利用接收到的信号强度以及信号传播模型来估计设备的位置。
这些算法通常使用指纹库来存储已知位置和对应的信号强度值，然后通过比较接收到的信号强度值与指纹库中的值来定位设备。
近年来，研究人员提出了多种改进的信号强度定位算法，如基于滤波器的算法、基于贝叶斯推理的算法和基于机器学习的算法等。
这些算法在提高定位精度和减少计算复杂度方面都取得了一定的成果。
二、到达时间差异定位算法：到达时间差异定位算法是另一种常见的定位算法，它通过测量信号到达设备的时间差异来确定设备的位置。
这些算法通常使用多个基站来接收设备发送的信号，并通过计算信号到达不同基站的时间差来计算设备的位置。
研究人员提出了一系列的到达时间差异定位算法，如基于超宽带的算法、基于网络质量的算法和基于多天线的算法等。
这些算法在增强抗干扰能力和提高定位精度方面都具有较好的效果。
三、基于目标运动模式的定位算法：基于目标运动模式的定位算法是一种新兴的定位方法，它通过分析目标的运动模式来确定目标的位置。
这些算法通常使用物体的运动轨迹和速度等信息来进行定位。
研究人员提出了一些基于目标运动模式的定位算法，如基于粒子滤波器的算法、基于卡尔曼滤波器的算法和基于贝叶斯推理的算法等。
这些算法在追踪移动目标和减少定位误差等方面表现出良好的性能。
结论：本文综述了定位算法的相关文献，包括信号强度定位算法、到达时间差异定位算法和基于目标运动模式的定位算法。
移动通信基站定位系统
移动通信基站定位系统移动通信基站定位系统一、概述移动通信基站定位系统是指利用移动通信基站的信号信息来确定用户的位置，并实现精准定位功能的一种系统。
本文档将详细介绍移动通信基站定位系统的原理、实现方法、应用场景以及技术难点等内容。
二、系统原理⑴移动通信基站信号介绍移动通信基站发射的信号类型和特点，包括载频、功率、调制方式等。
⑵基站定位过程详细描述基站定位的过程和原理，包括信号捕获、时间差测量（TDOA）、信号强度测量（RSSI）等。
三、定位方法⑴ TDOA定位方法介绍利用时间差测量来实现的定位方法，包括信号传播速度的测量、时间同步等。
⑵ RSSI定位方法介绍利用信号强度测量来实现的定位方法，包括信号衰减模型、多基站定位算法等。
四、应用场景⑴紧急救援介绍移动通信基站定位系统在紧急救援中的应用，如定位受困人员、发现火灾等。
⑵物流追踪介绍移动通信基站定位系统在物流追踪中的应用，如货物定位、车辆追踪等。
⑶室内导航介绍移动通信基站定位系统在室内导航中的应用，如商场导航、停车场定位等。
五、技术难点及解决方案⑴多径效应介绍移动通信基站定位系统中多径效应的问题，并提出解决方案，如多径抑制算法等。
⑵噪声和干扰介绍移动通信基站定位系统中噪声和干扰对定位精度的影响，并提出相应的抑制方法，如滤波算法等。
六、附件本文档涉及的附件包括系统框图、定位算法流程图、实验数据等。
七、法律名词及注释⑴移动通信基站指提供移动通信服务的设备，包括天线、发射机、接收机等。
⑵信号强度测量（RSSI）指测量接收到的信号的强度，用于定位和距离估计。
⑶时间差测量（TDOA）指通过测量信号到达不同基站的时间差来实现定位。
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Ｉ ■
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ
基 于 信 号 衰 减 经 验 模 型 的移 动 节 息科 学 与工 程学 院 山东 青 岛 ２ ６ ６ １ ０ ０ ） ［ 摘 要］ 随着 无线 传感 器 网络 在 国 防 、 安 全 等领 域 的快速 发 展 ， 节 点定 位 算法作 为 它 的主要 技 术之 一 ， 也逐渐 的被 更 多 的人所 重视 、 研究 。 为 了提 高定 位 技 术在 无线传 感器 网络 中 的应用 效率 和计算 速 度 ， 提 出了基 于信号 衰减 经验模 型 的定 位算法 。 该算法 通过 大量抽 取节 点在 移 动路 线上 的位置及 其 信号强 度 ， 迅速 缩 小 锚 点所 在的 范 围 ， 快 速 缩小 节点所 在 区域 ， 减少搜 寻 时间 。 ［ 关键 词］ 无线 传感 器 网络 。 定 位算 法 ， 节点， 信号 强 度 中图分 类号 ： ＴＮ ９ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ９ — ９ １ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ３ ０ —０ １ ０ ８ — ０ ２
基 本思想 为网络 内的节点需 要获 得它 们到 每个参考 节点 的跳数 ， 将跳 数与 平均 每跳 距 离相乘 ， 就可 以获 得该 节点 到每 个 参考 节点 的估 计距 离ｍ ， 其 中第 价 参考 节 点估 计的 平均每 跳 距离 为
ｒ —— ——— — ———— —＿
置信息 ， 而这种特定的方法即为节点的定位算法。 节点定位算法在无线传感器网络中是不可或缺的一部分， 它的学习和研究
要思 想如 图 １ ：
２几种 典型 的节 点 定位 算法
根据定位过程中是否需要测量实际节点之间的距离， 可以将节点的定位算
节 点Ａ、 Ｄ 在参考 节点Ｂ 的无 线射程 内 ， 即可 直接与Ｂ 通信 ， 且 距离ＡＤ已知 。 待定 位节 点 Ｃ 与 节点 Ａ、 Ｄ 相邻 Ｉ 边长ＡＢ 、 Ｂ Ｄ、 Ｃ Ｄ 、 Ａ Ｃ已知 ， 则根 据余 弦 公式 可 计算 出 ／Ｃ ＡＤ、 Ｄ ＡＢ 、 Ｃ Ｄ Ａ、 Ａ ＤＢ ， 此 时计算 结果 发现 节点Ｃ 可 能有 两种 情况 ， 分 别 位于对 角 线Ａ Ｄ的两侧 ， 但 节 点Ｃ 与Ｂ不相邻 ， 故 只有 如 图１ 的一种 情
对无 线传 感器 网络 的发 展有着 重要 的意义 。 由于无 线传 感器 网络 的工作 区域 可 能 多是恶 劣环境 或人类 不适宜 到达 的区域 ， 传感器 节点 也多是 由飞机抛 撒等方
∑ （ ｘ 一 ｘ ｊ ） ‘ ＋｛ ｙ ＝ 一 ） ‘
Ｈｏ ｐ Ｓ ｉ ｚ ｅ ￣ ： — —— — —— 一
本文提 出的基于 信号 衰减 经验模 型 的节点 定位算 法是通 过测 量节 点间 的 通信 信号 强度来 逐步缩 小未 知节点所 在的 区域 ， 以便对 网络 中的节点进 行快 速
定位。
Ｅ ｕ ｄ ｉ ｄ ｅ ａ ｎ 算法 是基 于 围绕在 参考 节 点周 围的 节点 的局 部几 何拓 扑 ， 给 出 了一种 估计与 参考节 点 （ 锚 节点 ） 相隔 两跳的 未知节点 位置 的方法 该算 法 的主
２ ． １ Ｄ ｖ ～ Ｈ ｏ ｐ 算 法
Ｎ ｉ ｃ ｕ ｌ ｅ ｓ ｃ ｕ ￣人提 出的Ｄ Ｖ － Ｈｏ ｐ ￣法可以避免直接对节点间距进行铡量【 ｓ ！ ，
它是利用距离矢量定位和Ｇ Ｐ Ｓ ［ ６ ］ 定位思想提出的一种分布式定位方法。 算法的初始条件是网络中除了参考节点之外， 没有其他节点的位置信息。
何 以最 小 的代 价实现 节 点定 位成 为无 线传 感器 网络 研究 中 的重要 组成 部分 。
最后 ， 将计算 所得 的距 离与参 考节 点的位 置信 息一起 ， 进行 三边或 多变 测
量定 位法 ， 就 可 以获得 该节 点 的位 置信 息 。
２ ２ Ｅ ｕ ｅ ｆ ｉ ｄ ｅ ａ ｎ 算 法
式中 ， （ 】 ‘ ｊ ， 明） 为第ｊ 个 参考节 点 的位置 ； 为从 第ｊ 个参 考节 点到 第ｉ 个 参考
节点 的跳 数 。
式散布于其中， 因而其位置都是随机的。 节点所收集的数据必须结合其所在环 境 才有 意义 ， 然 而节 点 的存 储 、 通 信能力 较弱 且使 用小容 量 电池供 电， 所以， 如
均 属于 无 须测 距的 节 点定 位算 法
生 了深远 的影 响并且 还 曾被 列为２ ｌ 世 纪最重要 的２ ｌ 项技术 之一 。 不 同于传统 的 网络技 术 ， 无 线传感 器 网络将信息 技术 、 通信 技术 、 传感器 技术 和 网络 技术等 有 机 地融 为一 体 ， 涉及 了信号 处 理 、 通信、 传感器 、 网络等 多种领 域 ， 在 国防 、 环 境 监测、 精 准农 业 、 地 震监 测 、 医疗监 护， 家 庭 自动 化 、 智能环 境和其 他许 多领域 都 有 着 广 阔的应 用 前景 和极 高 的应 用价值 【 】 】 。 无 线传 感器 网 络实 际上 是一 种Ａｄ Ｈｏ ｃ 网络 ， 其 目的 是协 作地 感知 、 采集 和 处理 网络 覆 盖 的地理 区域 中感 知 对象 的信 息 。 并 发布 给观 察者 【 ２ ｌ 。 定 位就 是 确 定位置 。 无 线传感器 网络 的定位 是指 自组织 网络 通过 特定方法 提供 节． 的位
一
１引育 无 线传感 器网络 的研究 始于２ Ｏ 世纪７ Ｏ 年代 ， 它 的出现和 发展对 现代科 技产
法分 为两 大类 ： 基 于测距 （ Ｒ ａ ｎ ｇ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ） 的定位 算法 和无须 测距 （ ￣
【 ３ ｌ
，
ｅ － ｆ ｒ ｅ ｅ ）
的定 位算法 。 下面 将 要介绍 的几种典 型的 分布式 节点定 位算法 ——合 称 为Ａ Ｐ Ｓ