几种典型无线传感器网络定位算法研究

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无线传感器网络中节点定位算法的研究与应用

无线传感器网络中节点定位算法的研究与应用无线传感器网络是由许多具有自我组织、自我修复和自我协调能力的节点组成的一个无线网络系统，节点可以感知、控制和传递信息。

在无线传感器网络中，节点定位是一项非常重要的任务。

然而，由于节点通常被放置在难以到达的地区，无线传感器网络的节点定位变得特别困难。

为了解决这个问题，许多研究学者们开始深入探讨无线传感器网络的节点定位算法。

这些算法不仅在理论上进行了深入的研究，还不断地在实际应用中进行验证，促进了无线传感器网络中节点定位算法的进一步发展与完善。

一、无线传感器网络的节点定位算法1.1 距离法距离法是一种最简单的节点定位方法，它基于节点之间的距离来计算其位置。

节点的距离可以通过三角测量、信号强度和时间差测量等方式来获得。

然而，由于无线传感器网络中的节点位置不断变化，距离法在实际应用中存在着较大的误差。

1.2 多边形法多边形法是一种通过测量多个节点之间的距离并构建一个多边形来计算节点位置的方法。

这种方法需要至少三个节点，然后通过三角形定位法来计算节点位置。

虽然多边形法可以比距离法更准确地定位节点，但它也需要更多的计算工作。

1.3 拓扑法拓扑法是一种基于节点距离和位置关系的节点定位方法。

该方法可以通过节点之间的关系来计算节点位置，并且在拓扑法中节点之间的距离不需要精确。

然而，由于节点之间的关系可能会受到网络拓扑结构的影响，因此在实际应用中也存在着误差。

1.4 混合法混合法是一种将多种节点定位方法混合在一起来减少定位误差的方法。

这种方法可以结合距离法、多边形法和拓扑法等多种方法来计算节点位置。

虽然混合法可以减少节点定位误差，但它也需要更多的计算和存储资源。

二、无线传感器网络中节点定位算法的应用2.1 农业领域在农业领域中，无线传感器网络可以用来监测土壤湿度、土壤温度、气温、湿度等因素。

通过节点定位算法，可以精确地获得农田的空间信息，为农业生产提供更好的支持和保障。

2.2 环境监测在环境监测领域中，无线传感器网络可以用来监测大气污染、噪声水平、温度、湿度等气象和环境变量。

无线传感器网络中的定位误差校正方法改进

无线传感器网络中的定位误差校正方法改进无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为一种重要的信息采集和传输技术，在许多领域发挥着重要作用，如智能交通系统、环境监测、无线通信等。

然而，由于各种因素的影响，无线传感器节点的定位误差往往难以避免。

因此，为了提高无线传感器网络的定位精度，研究者们提出了各种定位误差校正方法，本文将介绍几种主要的改进方式。

一、多传感器融合定位算法在无线传感器网络中，定位算法通常依赖于传感器收集到的信号强度指标。

然而，由于环境复杂性和传感器本身存在的误差，单一传感器往往难以准确测量定位信息。

因此，基于多传感器融合的定位方法成为一种有效解决方案。

多传感器融合定位算法主要包括中值滤波算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。

中值滤波算法适用于随机噪声较大的环境，通过对多次测量结果取中值，来消除离群点的干扰，提高定位精度。

卡尔曼滤波算法则利用系统的状态方程和测量方程，通过时间和测量的动态权衡，对观测值进行修正，并对未来的位置进行预测。

粒子滤波算法则通过使用大量的粒子来对不确定性进行建模，通过不断更新粒子的权重，最终得到定位结果。

二、地标辅助定位方法地标辅助定位方法是一种利用一定数量的已知位置节点（地标）来辅助定位的方法。

这些地标节点通常具有已知的准确位置，可以提供良好的参考信息。

在定位过程中，节点通过与地标节点的通信，获取其与地标节点之间的距离或角度信息，并以此来估计自身的位置。

地标辅助定位方法中，距离测量技术和角度测量技术是常用的手段。

距离测量技术包括无线信号强度指示（RSSI）和时间差测量（TDOA）等，通过测量信号传播的强度和到达时间差来得到距离信息。

角度测量技术则通过测量节点与地标之间的方向来计算角度。

三、基于机器学习的定位误差校正方法近年来，机器学习技术的快速发展为解决无线传感器网络定位误差校正问题提供了新的思路。

通过训练算法，可以利用之前的定位数据和误差数据，建立模型来预测和校正定位误差。

无线传感器网络的位置定位与跟踪

无线传感器网络的位置定位与跟踪无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，这些节点能够通过无线通信相互连接并协同工作。

传感器网络的位置定位与跟踪是该领域的一个重要研究方向，它可以广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等各个领域。

1. 引言无线传感器网络的位置定位与跟踪是指通过已部署的传感器节点获取目标节点的位置信息，并实时地追踪其运动轨迹。

由于传感器节点的资源受限以及网络环境的不确定性，传感器网络的定位与跟踪成为一个具有挑战性的问题。

本文将介绍一些常见的无线传感器网络定位与跟踪技术。

2. 基于距离测量的定位方法基于距离测量的定位方法是一种常见且有效的传感器网络定位技术。

该方法通过测量传感器节点之间的距离来推算目标节点的位置。

常见的距离测量方法包括基于信号强度的距离估计、时间差测量和角度测量等。

这些方法在定位精度和复杂度上存在差异，研究者们不断探索着如何提高定位精度和降低计算复杂度。

3. 基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是一种简单且易于实现的传感器网络定位技术。

该方法通过测量目标节点接收到的信号强度来推算其距离。

然而，由于信号在传输过程中会受到阻尼、衰减和多径效应的影响，使得基于信号强度的定位存在较大的误差。

为了克服这一问题，研究者们通常采用校准算法来提高定位精度。

4. 基于时间差测量的定位方法基于时间差测量的定位方法是一种通过测量目标节点接收到信号的到达时间差来推算其距离的传感器网络定位技术。

这种方法通常借助全球定位系统（Global Positioning System, GPS）以及同步算法来精确测量时间差。

然而，GPS在室内环境下信号弱化，导致精度下降；同时，同步算法的复杂度较高，使得该方法的应用受到限制。

5. 基于角度测量的定位方法基于角度测量的定位方法是一种通过测量目标节点和传感器节点之间的角度来推算其位置的传感器网络定位技术。

无线传感器网络中的定位算法研究

Ａｂｔａｔｅｓｒｎｔｒｓｍａｅｖｒｕｂｅｖｔｎｎｔｅｅｖｒｎｎ，ａｄｔｅａｃｒｃｈｏａｉｎｉｅｉｕｓｒｃ：ＳｎｏｅｗｏｋｋａｏｓｏｓｒａｉｓｉｈｎｉｍｅｔｎｈｃｕａｙｏｔｅｌｃｔＳｓｒｏｓｉｏｏｆｏ
ａｅｔｌｑａｔｏｅｏｓｒａｏｅｕｔｏｅｌｃｔｎｅｔａｏｌｒｈａｅＵＤｗｓｎｏｕｅｎｔｅｂｓｆｃｄｔｅｕｌｙｆｈｂｅｔｎｒｓ．ＡｎｖｌｏａｉｓｍｔｎａｏｉｍｎｍｄＩＡａｔｄｃｄｏａｅｅｌｉｔｖｉｌｏｉｉｇｔＱｉｒｈｏＵＤｏｕｉｎｔｅｌｃｔｎｏｅｎｄｈｎｔｅｔｏｏｙｏｅｎｔｏｋｈｎｅ．ＢｅｒｌａｏｃａｉｆＡ，ｆｓｇｏａｏｆｈｏｅｗｅｐｌｇｆｈｅｒｓｃａｇｄｙｔｏｔｎｍｅｈｎｓｔＱｃｎｈｏｉｔｈｏｔｗｈｅｉｃｍ，ｉ ’
ＭＡＸａ —ｉ，ＺＡｎｊｎｉｏｘａｏＨ０Ａ－，ＭＡＧａｇｓｕｕｎ～ｉ
（ｃｏｌｆＩｏｔｎａｄＣｎｒｌｎｌｅＨｇＳｈｏｏｎｒｉｎｏｔｇｎｅｎ，瓜’ｎＵｉｎｙｏｒｉｃｕｅａｅｈｏｇ，Ｘｉａｈａｘ７０５，ＣｉａｆｍａｏｏＥａｎｖｈｃｔｔｒｎＴｃｎｌｙ ’ ｎＳａｎｉ１０５ｈｎ）ｅｆＡｈｅｄｏ
ＲｎｅＢｅ定位通过测量节点间点到点的距离或角度信息，ａｇ— ａｄｓ使用三边测量、三角测量或最大似然估计定位法计算节点位置，常用的测距技术有ＲＳ，ＯＴＯ和ＡＡ。相对于ＳＩＴＡ，ＤＡＯＲｎｅＦｅ类型的算法，ａｇ－ａｅ型算法的优点在于定ａｇ．ｒｅＲｎｅＢｄ类ｓ位精确度较高，对后期的数据处理能够做出更大贡献；缺点是

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和感知环境中的物理和化学变量。

目标跟踪是WSN中的一个重要应用，它通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪环境中的目标物体。

目标跟踪算法的研究是优化WSN性能和提高目标定位精度的关键。

在无线传感器网络中，目标跟踪算法的研究涉及到多个方面，包括目标检测、目标定位和目标追踪等。

目标检测是指在感知环境中发现目标物体的过程，通过传感器节点采集环境信息，并根据预定义的目标特征对目标进行识别。

目标定位是通过多个传感器节点的测量数据对目标进行精确定位，以确定目标的位置信息。

目标追踪是通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪目标物体的位置和运动轨迹。

针对目标跟踪算法中的目标检测问题，研究者们提出了多种方法。

传统的目标检测方法主要基于图像处理技术，通过图像处理算法对采集的图像进行分析和处理，以发现目标物体。

然而，由于无线传感器网络中的节点资源有限，传统的图像处理方法在算力和能耗方面都存在较大的问题。

因此，研究者们不断提出针对无线传感器网络的目标检测算法。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。

深度学习算法通过构建深层神经网络模型，利用大量的数据进行训练和学习，能够自动提取图像中的特征。

在无线传感器网络中，深度学习算法可以通过节点之间的协作，使用分布式的方式进行目标检测，并将检测结果传输给监控中心。

这种算法不仅能够提高目标检测的准确性，还能够降低通信能耗，提高网络的生存时间。

除了目标检测，目标定位也是目标跟踪算法中的重要问题。

目标定位算法通过节点之间的通信和信息融合，利用测量数据对目标进行定位。

在传感器节点资源有限的情况下，研究者们提出了许多有效的目标定位算法。

一种常见的方法是利用多智能体系统进行目标定位。

多智能体系统是一种由多个智能体节点组成的系统，节点之间可以通过通信和协作来实现任务目标。

无线传感器网络定位技术的研究

范围的广泛，无线传感器的节点定位技术是传感器网络应用中最关键的技术之一。不知道传感器节点的具体位置，一切测得的参数都是没有意义的。因此本文把传感器节点的定位技术作为研究方向。本通过仿真分析，显示改进后的ＩＲ０ＣＲＳＳＩＧＣ算法比Ｒ０ｃＲＳＳＩ算法有更高的定位精度和更广的定位覆盖率。关键词：无线传感器网络；节点自定位算法；ＲＯＣＲＳＳＩ；ＧｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ；ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ中图分类号：ＴＮ９１５文献标识码：Ａ文章编号：１０００ —８１３６（２０１３）（）８～０１４２—０３
法上作了一定的改良。这个章节就ＲＯＣＲＳＳＩ定位算法加入分级循环（ＧｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ）的思路得出一种新的算法，把算法命名为ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ（ｉｍｐｒｏｖｅｄＲＯＣＲＳＳＩｂａｓｅｄｏｎＣｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ），并通过仿真分析比较，验证了该定位算法在未知节点的定位精确度和网络定位覆盖率上都会有明显的改善，更加可以适应现实情况中无线传感器网络的使用要求。
４ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ定位算法
南上面可以知道，ＲＯＣＲＳＳＩ确定未知节点位置的算法在精确度、节点定位覆盖率上都比ＡＰＩＴ有较大的增高，可是在比较低的信标节点密度的时候会有一定数量的未知节点没办法被确定出具体的位置，如果人为的加大信标节点密度程度来提高节点网络覆盖率会令传感器网络的费用成倍的增加，这样就不可能适用于成本要求低、功耗要求低的无线传感器网络，因此要达到在比较小的信标节点密度程度下有较高的定位覆盖率的目的，同时可以减少了传感器网络的搭建开销，在定位计算方

无线传感器网络DV—Hop定位算法研究

确度同时设置虚拟锚节点来提高定位精度；文献［］蛙跳算法引入到了Ｄ６将Ｖ—Ｈｏ法的平均跳距计算阶ｐ算
段从而进行了改进；文献［］７提出了利用几何约束法来提高算法的定位精度。
１ＤＶ— ｏ法原理Ｈｐ算
ＤＶ—Ｈｏ法主要通过距离矢量和跳数来估测未知节点到锚节点的距离，后通过三边测量原理或最ｐ算然大似然估计原理求出未知节点的坐标点的距离信息。在ＤＶ—Ｈｐ算法中，ｏ锚节点的平均跳距计算公式为：，采用这种方法，以使未知节点在较小通信半径时获得更多锚节可
提，也是无线传感器网络研究中的基础性问题和热点问题之一。根据是否需要通过物理测量来获取节点
之间的距离或角度信息，以将定位算法分为基于测距（ａｇ可Ｒｎｅ—Ｂｓｄ的定位算法和无需测距（ａｇａｅ）Ｒｎｅ— Ｆｅ）ｒｅ的定位算法Ｊ。相比而言，无需测距的定位算法降低了对节点硬件的要求，成本和功耗方面都具有在较强的优势，且定位性能受环境因素的影响较小，因此在ＷＳ中无需测距技术的定位算法备受关注。而ＤＮＶ
定位误差及定位时间差异较大的问题，分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的
节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数，虑到无线传感器网络能量及成本的考

无线传感器网络中的定位技术与算法优化

无线传感器网络中的定位技术与算法优化近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在众多领域得到广泛的应用，如环境监测、智能交通、医疗保健等。

对于无线传感器网络而言，准确的定位技术和优化的定位算法是实现各种应用的关键。

一、无线传感器网络中的定位技术无线传感器网络中的定位技术主要分为基于测距和基于角度两种方法。

1.基于测距的定位技术：基于测距的定位技术利用传感器节点之间的距离信息来实现定位。

常见的测距技术包括全球定位系统（GPS）和无线信号强度指示（RSSI）等。

全球定位系统（GPS）是一种广泛应用于室外环境的定位技术。

它通过接收卫星发射的信号来确定接收器的位置。

然而，GPS在室内和复杂环境中的定位精度受限。

因此，基于测距的定位技术在室内环境的无线传感器网络中应用较少。

无线信号强度指示（RSSI）基于接收到的信号强度来估计节点之间的距离。

通过测量无线信号在传输过程中的衰减程度，可以计算出节点之间的距离。

然而，RSSI受到多径传播等环境因素的干扰，定位精度有限。

2.基于角度的定位技术：基于角度的定位技术通过测量节点之间的角度信息来实现定位。

常见的基于角度的定位技术包括方向导数（DOA）和相对角度测量（RAO）等。

方向导数（DOA）基于节点接收到的信号传播方向来估计节点的位置。

通过测量信号波前到达节点的方向，可以计算出节点的位置。

DOA定位技术准确度较高，但需要节点具备方向感知能力。

相对角度测量（RAO）利用节点之间相对角度的测量值来进行定位。

通过测量不同节点之间的夹角，可以计算出节点位置。

RAO技术相对DOA技术更容易实现，适用于无需高精度定位的应用场景。

二、无线传感器网络中的定位算法优化针对无线传感器网络中的定位问题，研究人员提出了各种定位算法以提高定位精度和效率。

以下为几种常见的定位算法。

1.迭代算法迭代算法通过多次迭代计算来逐步调整节点位置，以减小定位误差。

几种典型无线传感器网络定位算法研究

几种典型无线传感器网络定位算法研究朱慧勇【摘要】无线传感器网络中的定位算法根据是否用到测距分为基于测距的定位算法与基于非测距的定位算法.文章根据这两种分类论述了TOA,AOA,TDOA,质心算法、APIT算法、Bounding-Box算法、凸规划算法等几种典型的无线传感器网络定位算法.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】4页(P38-41)【关键词】基于测距的定位算法;基于非测距的定位算法;无线传感器网络【作者】朱慧勇【作者单位】西安铁路职业技术学院,陕西西安710014【正文语种】中文无线传感器网络中常用的测距技术有到达的时间［1］（Time of Arrival，TOA），到达的角度［2］（Angel of Arrival，AOA），到达的时间差［3］（Time Different Of Ar⁃rival，TDOA），接收的信号强度指示［4］（Received Sig⁃nal Strength Indicator，RSSI）。

凡是用到以上测距技术的定位算法都可以归于基于测距的定位算法。

反之为基于非测距的定位算法。

一般来说，基于非测距的算法不需要额外的硬件去获得距离信息，定位精确度不高，在成本和能耗上优于基于测距的算法。

基于非测距的定位算法主要有质心算法［5］、APIT算法［6］、Bounding-Box算法［7］、凸规划算法［8］等等。

下面按基于测距的定位算法与基于非测距的定位算法的分类来阐述几种典型的无线传感器网络定位算法。

1.1基于TOA的定位算法TOA测距技术的主要原理是发射信号的速度乘以时间，可以分为单程测距和双程测距。

单程测距：发射节点在时间t1发射信号，接收节点在时间t2收到信号。

假设信号的传播速度为v，于是发射节点到接收节点的距离d：d=v×(t2-t1) （1）单程测距对发射节点和接收节点要求严格的时间同步。

双程测距：发射节点在时间t1发射信号，接收节点在时间t2收到信号，接收节点然后在时间t3也发射信号给发射节点，发射节点在时间t4收到信号。

无线传感器网络定位算法及其应用研究

无线传感器网络定位算法及其应用研究一、概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是由一组能够自组织形成网络的低功耗、多功能、微型传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，实现对环境信息的实时监测和数据采集。

WSNs的出现，为物联网、智能城市、工业自动化、环境监测、军事侦察等领域带来了革命性的变革。

无线传感器网络中的节点往往因为能量、通信距离和成本等因素的限制，导致网络中的节点位置信息难以获取，从而影响了网络性能和应用效果。

研究无线传感器网络定位算法，对于提高网络性能、扩展应用范围具有重要意义。

无线传感器网络定位算法是指通过一定的数学方法和计算模型，利用网络中节点的距离、角度等信息，实现对节点位置的精确估计和计算。

随着无线传感器网络技术的不断发展，定位算法的研究也日益深入，出现了多种不同的定位算法，如基于测距的定位算法、无需测距的定位算法等。

这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和网络环境。

本文旨在探讨无线传感器网络定位算法的基本原理、分类、优缺点以及在实际应用中的表现。

将对无线传感器网络定位算法的发展历程进行简要回顾，介绍各种经典算法的基本原理和实现方法。

结合实际应用场景，分析不同定位算法的适用性和性能表现，探讨其在实际应用中的优缺点。

展望未来无线传感器网络定位算法的发展趋势和研究方向，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

1. 无线传感器网络的定义与发展概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种分布式传感网络，其末梢是数以万计的微小传感器节点。

这些传感器节点通过无线方式通信，形成一个多跳自组织网络，具有灵活的网络设置和可变的设备位置。

WSN不仅可以通过传感器节点采集和监测环境信息，还能通过通信模块将信息传送到决策中心，实现对环境的感知、监测和控制。

无线传感器网络的发展始于20世纪80年代，随着计算机和通信技术的不断进步，其应用领域逐渐扩大。

无线传感器网络定位算法的研究

器网络成本问题和节点能量十分有限且不能补
中，含传感器节点和锚节点。锚节点不仅可进包
行单级广播，而且可把其位置信息广播给整个网络的所有节点。节点根据接收到的锚节点位置、
锚节点的跳数和每一跳的平均距离计算出自己的位置Ｊ。该算法的实现大致分为如下３个阶段。
在连通的网络中，该算法能够达到３％－０的平均定位精度；５４％该算法只需要较少的锚节点，算和通信开计销适中，不需要节点具备测距能力，是一个可扩展的算法，适用于各向同性的密集网络。关键词：定位算法；离无关；Ｖ—ｈｐ定位误差距Ｄｏ；
Ｙ，，中，、ｈ｝其Ｙ为参考节点ｉ的坐标，ｈ为初始时，考节点向邻接节点广播一个信标参
该节点到参考节点的跳数。（据包）其中包含它的坐标以及跳数，初始数，其值为１。邻居节点接收到信标后，跳数加１后将继续向它的邻居广播（了来源方向）如此通过除，洪泛的方式向整个网络传播。如果某节点接收到来自相同参考节点的多个信标，表明它到该参则考节点有多条路径。此时，点将保留含有最小节跳数值的信标，而忽略其他信标，就保证了所得这到的跳数值是它到参考节点的最短路径。经过这
点（包括参考节点）能得到各参考节点的坐标，都以及它到各参考节点的最短距离，就是跳数。也图１中以单个参考节点为例，示了跳数在网络表

详解无线传感器网络定位技术

3.1.1距离的测量方法
本节将详细说明3种主流的测量方法，第一种是基于时间的方法，包括基于信号传输时间的方法（time of arrival，TOA）和基于信号传输时间差的方法（time difference of arrival，TDOA）；第二种是基于信号角度的方法（angle of arrival，AOA）；第三种是基于信号接收信号强度的方法（received signal strengthindicator，RSSI）方法。下面分别进行介绍。
普遍认为基于测距和非测距的算法分类更为清晰，本文以其为分类原则介绍主要的WSN定位方法。此外，由于目前非测距算法大多为理论研究，且实用性较差，因此，本文将着重介绍基于测距的定位方法。
3.1基于测距的算法
基于测距的算法通常分为2个步骤，首先利用某种测量方法测量距离（或角度），接着利用测得的距离（或角度）计算未知节点坐标。下面分别进行介绍。
优点：测量方法简单且能取得较高的定位精度。
缺点：Ⅰ。精确计时难。通常传感节点之间通信都采用无线电信号，由于无线电的传输速度非常快，而传感节点之间的距离又较小，这使得计算发送节点和接收节点之间的信号传输时间非常困难。因此利用此技术定位的节点需要采用特殊硬件来产生用于发送和接收的慢速无线信号。Ⅱ。高精度同步难。
b.基于信号传输时间差的方法：
TDOA测距技术广泛应用于无线传感器网络的定位方案中。通常在节点上安装超声波收发器和射频收发器，测距时锚节点同时发送超声波和电磁波，接收节点通过两种信号到达时间差来计算两点之间距离。
优点：在LOS情况下பைடு நூலகம்取得较高的定位精度。
缺点：Ⅰ。硬件需求较高。传感节点上必须附加特殊的硬件声波或超声波收发器，这会增加传感节点的成本；Ⅱ。传输信号易受环境影响。声波或者超声波在空气中的传输特性和一般的无线电波不同，空气的温度、湿度或风速都会对声波的传输速度产生较大的影响，这就使得距离的估计可能出现一定的偏差，使用超声波与RF到达时间差的测距范围为5～7 m，实用性不强，且超声波传播方向单一，不适合面向多点传播；Ⅲ。应用场合单一。测距的前提是发送节点和接收节点之间没有障碍物阻隔，在有障碍物的情况下会出现声波的反射、折射和衍射，此时得到的实际传输时间将变大，在这种传输时间下估算出的距离也将出现较大的误差。

硕士论文_无线传感器网络定位算法的研究

硕士学位论文MASTER’S DISSERTATION论文题目无线传感器网络定位算法的研究A Dissertation in Computer Application TechnologySTUDY ON LOCALIZATION ALGORITHM OF WIRELESS SENSOR NETWORKby Hu YulanSupervisor: Professor Wang XinshengYanshan University2011.12燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《无线传感器网络定位算法的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。

据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。

对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。

本声明的法律结果将完全由本人承担。

作者签字日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《无线传感器网络定位算法的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。

本论文的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。

本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。

本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。

保密□，在年解密后适用本授权书。

本学位论文属于不保密□。

（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要传感器节点的位置信息在无线传感器网络的监测活动等应用中起着至关重要的作用。

而取得节点位置信息较简便、快捷、精确的方法是通过手动设定或携带GPS 定位设备等手段，但通过这种方式获取的成本很高。

因此，较好的方法是采用定位算法进行估计。

本文将主要研究基于多维标度的无线传感器网络定位算法。

无线传感器网络定位技术的研究

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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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圈３１．
ＰＩ原理示意Ｔ
则，Ｍ在 △ ＡＣ外，它利用ｗＳＢＮ较高的节点密度来模拟节点目前已经有众多节点定位机制可用于无线传感器网络。其移动和在给定方向上，一个节点距锚节点越远，接收信号强度基本思路大致相同：在传感器网络中部署一定比例的特殊节越弱的无线传播特性来判断与锚节点的远近。通过邻居节点问点，这类节点拥有较强的能量并可装备ＧＰＳ系统，或可以通过信息交换，仿效ＰＴＩ测试的节点移动，如图３２．ａ，节点Ｍ通过其他特定方式获取自身坐标，称参考节点（ｆｒｎｅｏｎ】ｒｅｅｃｐｆｌｅ、与邻居节点１交换信息，得知自身如果运动至节点１，将远离锚节点Ｂ和Ｃ，但会接近锚节点Ａ，与邻居节点２、４的通信、３和判断过程类似，最终确定自身位于 △ ＡＢ中：Ｃ而在图３２．ｂ中，节点Ｍ可知假如自身运动至邻居节点２，同时远离锚节点Ａ、处将
３２ＡＰＴ定位算法．Ｉ
ＡＩ算法的理论基础是：假定存在一个方向，沿着这个方ＰＴ向Ｍ点同时远离或接近Ａ、Ｂ、Ｃ，那么Ｍ位于 △ ＡＢ外；否Ｃ则，Ｍ位于ＡＡＢ内，如图３１示。为了在静态网络中执行Ｃ．所Ｐｒ试，定义了ＡＩ测试：假定节点Ｍ的邻居节点没有同时ｒ测ＰＴ

无线传感器网络DV-Distance定位算法

和的比值作为修正权值，用这个修正权值来提高定位所需距离值的精确度，并利用ＲＳ测距技术限定ＳＩ可较为精确测距的有效未知节点，从而更进一步提高定位的精度。通过计算机的仿真和实验验证，结
果表明此改进算法相对于原算法，较为明显的降低了定位误差，提高了定位的精度。
ｌｃｌｚｎｓｉｐｏｅＡｎｔｅｔｃｎｑｅｏＳＩｔｉｔｎｄｓｔｅａｖｌｄｎｄ，ｔｅｐｅｉｉｎｏｏａｉｉｇｉｍｒｖｄ．ｄｗｉｔｅｈｉｕｆＲＳｌｍｉｏｅｂａｉｏｅｈｒｃｓｏｆｈｈｏｏ
ｌｃｉｉｇｃｎｂｅｉｒｖｄｗｉｈｓｉｒｖｄｌｃｉａｏｌｏｔｍ．ＳｍｕａｉｎｄｍｏｓｒｔｓｔａｈｏａｚｎａｍｐｏｅｔｔｉｍｐｏｅｏａｚｔｎａｇｒｈｌｈｌｉｉｉｌｔｏｅｎｔａｅｔｔｅｈｉｒｖｄａｇｒｔｍｂｉｕｌｅｕｅｅｅｒｒａｄｉｒｒｃｓａｒｄｔｎｍｐｏｅｏｉｌｈｏｖｏｓｙｒｄｃｓｔｒｏｎｓｍｏｐｅｉｅｔｎｔａｉｏａＤＶ・ｓａｃｏａｉａ。ｈｅｈｉｌ－ｔｎｅｌｃｌｚ。Ｄｉ
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Ｋｅｗｏｄ：ｒｌｓｅｓｒｎｔｒ；ｏａｉａｏ；ｙｒｓｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｓｌｃｚｔｎＤＶ— ｉｔｃ；Ｓ；ｉｈｓｌｉＤｓａｅＲＳｕ．ａＳＵＮＬｅｉ

无线传感器网络定位算法

无线传感网络定位算法目录一、常用定位技术 (2)1.1 GPS与A-GPS定位 (2)1.2 基站定位（cell ID定位） (3)1.3 Wifi AP定位 (3)1.4 FRID、二维码定位 (3)二、定位算法研究的目的和意义 (4)三、WSN定位算法分析 (5)3.1 基于锚节点的定位算法 (5)3.1.1 距离相关定位算法 (5)3.1.2 距离无关定位算法 (6)3.2 基于移动锚节点的定位算法 (8)3.2.1 基于移动锚节点的距离相关定位算法 (9)3.2.2 基于移动锚节点的距离无关定位算法 (11)四、总结 (13)附：组员及分工情况........................................................................................错误!未定义书签。

一、常用定位技术1.1 GPS与A-GPS定位常见的GPS定位的原理可以简单这样理解：由24颗工作卫星组成，使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置。

在整个天空范围内寻找卫星是很低效的，因此通过GPS 进行定位时，第一次启动可能需要数分钟的时间。

这也是为啥我们在使用地图的时候经常会出现先出现一个大的圈，之后才会精确到某一个点的原因。

不过，如果我们在进行定位之前能够事先知道我们的粗略位置，查找卫星的速度就可以大大缩短。

GPS系统使用的伪码一共有两种，分别是民用的C/A码和军用的P（Y）码。

民用精度约为10米，军用精度约为1米。

GPS的优点在于无辐射，但是穿透力很弱，无法穿透钢筋水泥。

通常要在室外看得到天的状态下才行。

信号被遮挡或者削减时，GPS定位会出现漂移，在室内或者较为封闭的空间无法使用。

正是由于GPS的这种缺点，所以经常需要辅助定位系统帮助完成定位，就是我们说的A-GPS。

无线传感网络常用定位算法分析

无线传感网络常用定位算法分析高珩，马玉红，鲍鹏中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州（221116）E-mail：ghhappy007@摘要: 节点自身定位技术作为无线传感器网络的一种核心支撑技术，是无线传感器大多数实际应用的基础。

传感器自身定位算方法主要可以分为两类：基于测距的定位算法与非基于测距的定位算法。

相比前者，后者由于具有成本和功耗等方面的优势，而成为业界研究热点。

本文对常用的节点定位算法进行了介绍、分析、比较，提出了算法的改进优化方向，对节点定位算法的未来研究内容进行了展望。

关键词: 无线传感器网络；节点定位；算法分析比较；优化策略1 引言随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟, 无线传感器网络的研究应用日益广泛，并引起了世人的极大关注。

无线传感器网络是由大量具有感知、计算和通信能力的微型传感器以无线形式构成的自组织网络，它通过节点间的分工协作、实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的数据，并对这些数据进行处理，从而获得详尽而准确的信息，最终传送给用户。

无线传感器网络具有低功耗、低成本、自组织的能力, 能够自动进行配置和适应环境的变化, 具有动态可重构性等特点,能广泛应用于军事领域、精细农业、环境监测]1[、智能家居、城市交通等方面。

无线传感器网络节点定位技术，是无线传感器网络应用领域重要的共性支撑技术之一，对其研究具有非常重要的意义，无线网络的许多应用都与无线传感节点位置息息相关。

在很多无线传感应用中，都需要节点定位的支持：事件监测都需要提供位置信息，比如森林救火，地震救灾，水质检测，目标跟踪等；锚节点坐标在提供地理路由上发挥巨大作用，可以为无线传感网络路由协议的研究提供支持；在进行大气空间现象研究上，人们需要定位算法来提供位置参数。

除了以上领域，定位算法还有诸多应用，在此就不一一列举了。

2 节点定位算法介绍2.1节点定位算法的特点在传感器网络中，传感器节点能量有限、可靠性差、节点规模大且随机布放、无线模块的通信距离有限，对定位算法和定位技术提出了很高的要求。

无线传感器网络节点定位算法的研究

２１００年第２卷第ｌ６２期
无线传感器网络节点定位算法的研究
姜圣，张俊虎，高栋梁
摘要：无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术，可以在其应用领域内实现大规模的监测和追踪任务，而网同定位算法对不同约束条件的敏感程度是十分必要的，从定位精度、通信开销、节点密
（）ＶＨｏ６Ｄ－ｐ算法［１１的基本思想是将未知节点到参１１１４考节点间的距离用平均每跳距离和两者之间的跳数乘积表示，该算法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离最近的参考节点的跳数；获得其他参考节点位置和相隔跳数之后，参考节点计算网络平均每跳距离值，并将其广播至网络中。该值采用可控洪泛法在网络中传播，这样保证了绝大多数节点可从最近的参考节点接收该值。（）－ｉａｃ７ＤＶｄｓｎｅ算法『１ＤＶＨｐ法类似，所不同ｔ９与－ｏ算的是相邻节点使用ＲＳ测量节点间点到点距离，然后，利ＳＩ用类似于距离矢量路由的方法传播与参考节点的累计距离。当未知节点获得３个或更多参考节点的距离后使用三边测量定位。该算法适用于节点密集型网络。（）凸规划定位算法【】８７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，定节点确
位置。
ｌ节点定位的相关算法

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

ＡｂｔａｔＢｃｕｅｔｅｓａｅｆｃｏｆｎｈｒｎｄｓｉｌｓｌｅａｅｏｂｔｏｅｌｃｌａｉｎａｃｒｃｎｏｅａｅｒｔｓｒｃｅａｓｈｃｌａｔｒｏｃｏｏｅＳｃｏｅｙｒｌｔｄｔｏｈｎｄａｉｔｃｕａｙａｄｃｖｒｇａｅａｏｚｏ
ｐｓｄｉｈａｅｈｏｇｎｌｚｎｈｏｅｎｔｅｐｐｌｃｔｎａｇｒｔｍｏｍｐｏｉｇｔｅｌｃｔｎａｃｒｃｎｏｅａｅｒｔ．Ｈｏｏａｉｌｏｉｈｆｒｉｒｖｎｈｏａｉｃｕａｙａｄｃｖｒｇａｅｏｏ
总第２５４期２１年第３００期
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｇｔｌｎｉｅｒｇｏｕｅｉｉｇｎｅｉａＥｎ
Ｖｏ．８Ｎｏ３１３．
３４
无线传感器网络Ｄ — ｐ定位算法的研究ＶＨｏ
白凤娥姜晓荣牟汇慧
（ｌｇｆｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｏｔｒ，Ｔａｙａｉｅｓｔｆｃｎｌｇ，Ｔａｙａ００２）ＣｏｌｅｏｅＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＳｆｗａｅｉｕｎＵｎｖｒｉｏｙＴｅｈｏｏｙｉｕｎ３０４
ＵｎｎｗｎｎｄｓｏｌｅｅｖｎｏｍａｉｎｏｎｈｒｎｄｓｗｉｉｔｄｈｐｎｉｋｏｏｅｎｙｒｃｉｅｉｆｒｔｆａｃｏｏｅｔｌｅｏｓｉＤＶ－ｐｌｃｌａｉｎａｇｒｔｍ．Ｗｈｎａｕ — ｏｈｍｉＨｏｏａｉｔｌｏｉｈｚｏｅｎｋｏｏｅｒｃｉｅｒｈｎ３ａｃｏｏｅ，ｔｅｕｋｏｏｅｉｌｃｔｄａｄｃｎｅｔｄｔｎｈｒｎｄ．Ｔｈｎ。ｔｅｏｄｎｗｎｎｄｅｅｖｓｍｏｅｔａｎｈｒｎｄｓｈｎｎｗｎｎｄＳｏａｅｎｏｖｒｅＯａｃｏｏｅｅｈｌａｄｔｅｎｗｎｈｒｎｄｓａｅｉｖｌｅｎｔｅｌｃｔｎｏｈｅｔｕｋｏｏｅ．Ｆｎｌｎｈｅａｃｏｏｅｒｎｏｖｄｉｈｏａｉｆｔｅｒｓｎｎｗｎｎｄｓｉａｌｈｉｌｔｏｅｕｔｓｏｈｔｏｙ。ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｓｔａ

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第８期２０１７年３月
江苏科技信息
ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｎｏ．８
Ｍａｒｃｈ．２Ｏ１７
几种典型无线传感器网络定位算法研究
规划算法等几种典型的无线传感器网络定位算法。
关键词：基于测距的定位算法；基于非测距的定位算法；无线传感器网络
０引言
双程测距不需要严格的时间同步，比较典型的就
无线传感器网络中常用的测距技术有到达的时间（ＴｉｍｅｏｆＡｒｒｉｖａｌ，ＴＯＡ），到达的角度（ＡｎｇｅｌｏｆＡｒｒｉｖａｌ，ＡＯＡ），到达的时间差（ＴｉｍｅＤｉｆｆｅｒｅｎｔＯｆＡｒ．
从而得￣］１ＤＯ。＝ｒ。。同样的方法重复两次可以得到未
ｄ＝ × 一ｔ）（１）
送出的信号，从而可以识别未知节点的方向。当未知节点Ｄ知道与３个锚节点Ａ，Ｂ，Ｃ的方向信息后，可以计算出ＺＡＤＢ，／＿ＡＤＣ，／＿ＢＤＣ，从而可以用三角测量法计算出未知节点Ｄ的坐标。如图１所示，当弧段ＡＣ在三角形ＡＢＣ内时，由点Ａ和点Ｃ以及ＬＡＤＣ可以确定一个圆０．，设圆心为０ｙ。），半径为ｒ，Ａ＝／＿ＡＯＣ＝２，ｒｒ一２ＺＡＤＣ，于是有
下列方程
单程测距对发射节点和接收节点要求严格的时间同步。
ｆ
：ｒ，
４Ｊ
双程测距：发射节点在时间发射信号，接收节点在时间ｔ，收到信号，接收节点然后在时间ｔ也发射信号给发射节点，发射节点在时间ｔ收到信号。于是发射节点到接收节点的距离ｄ：
¨一
ｒ，一
１．／（ｘｏ一Ｘ－ｏ１）＋（），一Ｙｏ１）＝ｒ
Ｉ一）＋（ｙ一。）。＝２ｒ一２ｒＣＯＳＡ
通过解方程（４）可以求得０，的坐标以及ｒ１的大小，
１．１基于ＴＯＡ的定位算法
信息ｄ。，ｄ，ｄｃ后，就可以用３边定位算法求出未知节点Ｄ的坐标。假设。，Ｙ。），ｘ，Ｙ），Ｙ），（ｘｄ，ｙ）是节点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ的坐标，于是有方程组：
是ＧＰＳ定位系统。当未知节点Ｄ知道与３个锚ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ节点Ａ，Ｂ，Ｃ的距离
ｒｉｖａｌ，ＴＤＯＡ），接收的信号强度指示… （ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇ — ｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈＩｎｄｉｃａｔｏｒ，ＲＳＳＩ）。凡是用到以上测距技术的定位算法都可以归于基于测距的定位算法。反之为基于非测距的定位算法。一般来说，基于非测距的算法不需要额外的硬件去获得距离信息，定位精确度不高，在成本和能耗上优于基于测距的算法。基于非测距的定位算法主要有质心算法、ＡＰＩＴ算法、Ｂｏｕｎｄｉｎｇ — Ｂｏｘ算法、凸规划算法等等。下面按基于测距的定位算法与基于非测距的定位算法的分类来阐述几种典型的无线传感器网络定位算法。１基于测距的几种典型定位算法
ＴＯＡ测距技术的主要原理是发射信号的速度乘以时间，可以分为单程测距和双程测距。单程测距：
发射节点在时间ｔ．发射信号，接收节点在时间ｔ，收到信
号。假设信号的传播速度为，于是发射节点到接收节点的距离ｄ：
朱慧勇
（西安铁路职业技术学院，陕西西安７１００１４）
摘要：无线传感器网络中的定位算法根据是否用到测距分为基于测距的定位算法与基于非测距的定
位算法。文章根据这两种分类论述了ＴＯＡ，ＡＯＡ，ＴＤＯＡ，质心算法、ＡＰＩＴ算法、Ｂｏｕｎｄｉｎｇ — Ｂｏｘ算法、凸
Ｉ（一ｘｏ）＋（ｙ一ｙｏ）＝ｄ：
｛（一）。＋一ｙｂ）＝ｄ：【（一ｘｃ）＋（ｙ一ｙｃ）＝ｄ；
（３）
解出这个方程就可以得到未知节点Ｄ的坐标。注意，节点Ａ，Ｂ，Ｃ不能共线，否则得不到节点Ｄ的坐标。１．２基于ＡＯＡ的定位算法ＡＯＡ测角度的方法：锚节点装配了天线阵列或者几个超声波接收机，通过这些设备感知未知节点发