APIT算法数据分析 - 360文档中心

无线传感网络APIT定位算法的改进

ＡｂｔａｔＦｏｔｅｓｕｙｏＩｏａｉａｉｎａｇｒｔｍｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｉｓｏｈｔｈＩｏａｉａｉｎａｇ — ｓｒｃ：ｒｍｈｔｄｆＡＰＴｌｃｌｔｌｏｈｏｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ，ｔｈｗｓｔａｔｅＡＰＴｌｃｌｔｌｏｚｏｉｆｚｏｒｈｈｓｌｔｏｒｂｅｎｌｗｌｃｌａｉｎａｃｒｃｎｏｏｅａｅｒｔ．ａｅｎｔｅａｖｎａｅｆｍｏｉｎｈｒｎｄｓｉｉｍａｏｓｆｐｏｌｍｓｏｏｏａｉｔｃｕａｙａｄｌｗｃｖｒｇａｅＢｓｄｏｈｄａｔｇｓｏｂｌａｃｏｏｅｎｔｚｏｅｈｔｒｇｎｏｓｓｎｏｅｗｏｋｃｍｂｎｄｗｉＤＯＡｌｃｔｎａｇｒｈ，ｎａｉｇｔｅｍｅｈｄｏｎｈｒｎｄｓｄｐｏｅｎｐｉｅｅｏｅｅｕｅｓｒｎｔｒ，ｏｉｅｔＴｈｏａｉｌｏｔｍａｄｔｋｎｈｔｏｆａｃｏｏｅｅｌｙｄａｄｏｔｏｉ — ｍｉａｉｎｉｈｌｅｗｏｋｉｔｏｓｄｒｔｎ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｎｉｒｖｄＡＰＴｏａｉａｉｎａｇｒｈｗｉｈｃｎｓｌｅｔｅｚｔｎｗｏｅｎｔｒｎｏｃｎｉｅａｉｔｉａｅｒｐｓｄａｍｐｏｅＩｌｃｌｔｏｔｍｈｃａｏｖｈｏｏｚｏｌｉｐｏｌｍｆｔｅｌｗｌｃｉａｉｎａｃｒｃｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋＳｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａ，ｎａｐｃｓｏｃｌａｉｎａｃｒｃｒｂｅｏｈｏｏａｚｔｃｕａｙｉｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒ．ｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｉｓｅｔｆｌａｉｔｃｕａｙｌｏｏｓｏｚｏａｄｃｖｒｇａｅ，ｅａｇｒｈｈｓａｇｅｔａｖｎａｅｏｅａｉｏａｌｏｔｍ．ｎｏｅａｅｒｔｔｏｔｍａｒａｄａｔｇｖｒｔｄｔｎｌａｇｒｈｈｌｉｒｉｉＫｅｒｓＷＳＡＰＴｌｃｌａｉｎａｇｒｍ；ｂｌａｃｏ；ＤＯｙｗｏｄ：Ｎ；ＩｏａｉｔｌｏｔｚｏｉｈｍｏｉｎｈｒＴＡｅ

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

摘
要：针对无线传感器网络的目标定位问题，出了一种基于能量的目标定位算法。首先通过移动锚提
节点轨迹的采集，形成虚拟锚节点，利用三边定位确定未知节点的位置，加锚节点的密度。采用近似三增
角形内点测试（ＰＴ算法对目标节点进行定位，加入了加权质心因子，锚节点对目标节点的不同影ＡＩ）并用
ｔｔＡＩ）ｅ（ＰＴｓ
Ｔａｇｔｌｃｔｎｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙａｄｒｅｏａｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｎ
ＡＰＩｔｃｎｏｏｙｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＴｅｈｌｇｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ
ｉｉｃａｅ．ｎａｐｏｉａｏｔｎｔａｇｌｔｎｔｔＡＩ）ｔｈｏｇａｏｔｅｏｉｏｉｇｊｔｓｎｒｓｄＡｒｘｔｐｉ — －ｎａｏｓ（ＰＴｅｎｌｙｓｄｐｄｉｔｓｉｎｏｅｅｐｍｅｎｉｒｕｉｅｉｃｏｗａｅｎｈｐｔｎｏｂｃｆ
响力来确定加权因子，以提高定位精度。仿真结果表明：该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位
的精度。
关键词：无线传感器网络；定位方法；加权因子；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０６－３００９８（０００－０００
ａｄｎｅｌｃｉｔｎｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｆｒａｄｎｅｇｔｄｆｃｏ．ｈｒｕｎｅｏＣｏｏｅｏｎｏｏａｚｉｆｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＡｅｄｉｇａｗｉｈｅａｔｒｔｅｉｌｅｃｆｄｌａｏｗｔｄｎａｈｒｎｄｓｔｕｋｏｎｌｃｔｎｉｓｄｔｅｅｉｅｔｅｗｅｇｔｇｆｃｏｎｍｐｏｅｔｅｐｓｔｎｎｃｕａｙＴｓｅｕｔｎｎｗｏａｉｓｕｅｏｄｔｒｎｈｉｈｉａｔｒａｄｉｒｖｈｏｉｏｉｇａｃｒｃ．ｅｔｒｓｌｏｍｎｉｓｉｄｃｔｈｔｔｅＡＰＴｔｃｎｌｇａｒｎｉｈｒｔｒｅｃｔｇｐｅｉｉｎ．ｕｈｃｕａｙｏｒｅｃｔｇｉｎｉａｅｔａｈＩｅｈｏｏｙｃｎｂｇｈｇｅｇｔｏａｉｒｃｓｉａｌｎｏｔｓｔｅａｃｒｃｆｔｇｔｏａｉｈａｌｎｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｅｉｒｖｄｅｆｔｌ．ｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｏｉｏｉｇａｐｏｃｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｐｓｉｎｎｐｒａｈ；ｗｉｈｉｇｆｃｏ；ａｐｏｉｔｉｔｎｔａｇｌｔｎｔｅｇｔａｔｒｐｒｘｍａｅｐｎ－－ｎｕａｉｎｏｉｒｉｏ

无线传感器网络APIT定位算法

随着计算机网络技术、通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器及其构成的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)引起了人们的极大关注。

这种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，能够通过协作实时监测、感知和采集网络，分布区域内的各种环境或监测对象的信息并传送到控制中心，因而被广泛应用于国防军事、国家安全、精细农业、环境监测、智能家居、城市交通以及预防与减灾、人员营救、目标跟踪等方面，适用于在人们无法接近的极端恶劣或特殊环境下监测事件发生的地点[1]。

传感器节点通过飞行器撒播、人工埋置和火箭弹射等方式任意撒落在被监测区域内。

节点的位置信息都是随机的，节点所采集到的数据，若没有位置信息几乎没有应用价值[1]。

所以在无线传感器网络应用中，节点的定位一直是关键问题，同时也是人们研究的热点。

由于传感器节点采用电池供电，节点数量巨大，成本太高，能量有限。

因而利用GPS或其他方式先对网络中的少量节点(锚节点)进行定位，其他大部分节点以锚节点位置为参考，应用各种定位算法实现自身定位。

根据目前出现的定位算法对节点位置估测机制的不同可以分为两大类：基于距离相关的定位算法(Range-Based Localization Schemes)和基于距离无关的定位算法(Range-Free Localization Schemes)。

前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位，并利用节点间的实际距离来计算未知节点的位置；后者不需要自己与锚节点之间的距离或角度信息，而是根据网络连通性等信息估算出自己与锚节点间的距离。

基于距离相关的定位算法使得传感器节点造价增高，消耗了有限的电池资源，而且在测量距离和角度的准确性方面需要大量的研究。

基于距离无关的定位算法则不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离，在成本和功耗方面比基于测距的方法具有优势[1]。

室内定位常用算法概述

室内定位常用算法概述一.室内定位目的和意义随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。

但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。

因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。

这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。

由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。

虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。

因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。

基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。

如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。

二. 室内定位技术的国内外发展趋势室内GPS定位技术GPS是目前应用最为广泛的定位技术。

当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。

一种改进的APIT定位算法讲课教案

常用的免于测距的定位技术质心定位算法、 APS算法、MDS-MAP算法、APIT定位算法等。
APIT定位算法的基本思想简单，实现容易。而且由于其定位功耗小、成本低、节点定位精度高等特点得到广泛应用和研究。
三、APIT定位算法
APIT算法的理论基础是PIT（ point intriangulation test）算法（三角形内点测试法）：假如存在一个方向，沿着这个方向节点M会同时远离或接近参考节点A、B、 C，那么节点M位于三角形ABC外部，如图1所示；否则，M位于三角形ABC 内部，如图2所示。
一、节点定位技术的重要性
首先，无线传感器网络中，节点所采集的数据或探测的事件，通常都需要有相应的地理位置信息作为标识，对大多数应用来说，不知道传感器位置，所感知的数据是没有意义的。比如：一个被监控的车辆的地点、森林火灾发生的位置、战场上敌方车辆的运动区域等。
其次，无线传感器网络的一些系统功能需要节点的位置信息。例如：确定无线传感器网络的覆盖范围等。
图11
通过对比图10和图11可以发现，求三角形重心坐标比网格扫描法更加接近 grid(5,3)，主要是因为三角形重心扫描算法是以点为出发点，而网格扫描法是以区域为出发点，从而网格扫描算法更易受 Out-To-In或 In-To-Out错误区域的影响。这样，重心扫描算法相比网格扫描法可以提高定位精度。
[2]于宏毅，李鸥，张效义等.无线传感器网络理论、技术与实现.北京：国防工业出版社，2010,9 重印.
[3]马刚，陈盛云. WSN中APIT节点定位改进算法研究. 昆明理工大学信息工程与自动化学院, 昆明650051. 文章编号: 1002-2279(2011)03-0068-04.

无线传感器网络三维APIT网格化算法

ＸＡｉｕＪＡＣａ，ＡＧＨｕｋｉＳＮａｆｎＩＮＧＷｅａ，ＩｈｏＷＮａｕ，ＵＧｏｅｇｈ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｉｎｉｅｉＴｉｕｎＵｉｒｔｆＴｃｎｌｙ，ａｕｎ０００，ｈｎ）ＣｌｇｆｒｔｎＥｇｎｅｎａｙａｎｖｓｙｏｅｏｏＴｉａ３０２ＣｉａｌｆＩｏｒｇ，ｅｉｈｇｙ
Ａｂｓｒｃ：ｒｔｅｒｓｒｃｉｎｆａｐｉａｉｎｓｗｈｃｉｎｙｐｐｉｄｆｒｔ — ｉｎｉｎｌｐｃｉｒｌｓｓｎｏｔａｔＦｏｈｅｔｔｏｏｐｌｃｔｏｉｈｓｏｌａｌｏｗｏｄｍｅｓｏａｓａｅｎｗｉｅｅｓｅｓｒｉｅｎｔｒｙＡＰＴｌｏｉｈ，ＧＰＩｌｏｉｈｉｏｏｅａｅｎｉｒｖｍｅｔｆＰＴｈｏｅ，ｉｈｃｎｂｅｗｏｋｂＩａｇｒｔｍ３Ｄ— ＴａｇｒｔｍｓｐｒｐｓｄｂｓｄｏｍｐｏｅｎｓｏＩｔｅｒｍｗｈｃａｅ
通信开销较小，而且能够满足ＷＳＮ网络对定位精度要求，因此这目前普遍研究的是这种定位机制［９。８］－由弗吉尼亚大学的研究者提出的ＡＩＰＴ（ｐｒｘｍｔＰｉｔｎＴｉｎｌ。算法是一种比较Ａｐｏｉａｅｏ． —ｒｇｎＩａｅ
无线传感器网络ＷＳＷｉｌｓＳｎｏＮｔｏｋＮ（ｒｅｓｅｓｒｅｒ）ｅｗ是一种由成千上万的微型传感器节点协同工作的分布式自组织网络，主要目的就是对感知对象进行其信息的监测，集并及时上报给观测者ｕ。根据采ｌ］传感器网络的应用场景观测数据往往是不同的，但

基于向量积同向技术的改进APIT定位算法

基于向量积同向技术的改进APIT定位算法韩春光;蔡彤琛;时广华;王科峰;汪志成【摘要】近似三角形内点测试(APIT)定位算法在用最佳三角形内点测试法测试时容易产生in-to-out和out-to-in错误,影响定位精度.为了解决这一问题,提出了一种基于向量积同向技术的改进APIT定位算法.采用接收信号强度指示定位算法实现节点的初步定位,然后用向量积同向技术代替内点测试法,提高了定位效率;在MATLAB仿真平台上进行仿真,取得了APIT定位算法和改进APIT定位算法各自产生的定位误差数据.结果表明,在信标节点比例不同的情况下,改进的APIT算法定位精度明显优于APIT算法.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2018(042)003【总页数】5页(P395-399)【关键词】传感器技术;节点定位;向量积同向技术;定位误差【作者】韩春光;蔡彤琛;时广华;王科峰;汪志成【作者单位】浙江工商职业技术学院智能电子学院,宁波315012;东华理工大学机械电子工程学院,南昌330013;宁波大红鹰学院信息工程学院,宁波315000;东华理工大学机械电子工程学院,南昌330013;江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心,南昌330013;东华理工大学机械电子工程学院,南昌330013;江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心,南昌330013;宁波大红鹰学院信息工程学院,宁波315000;东华理工大学机械电子工程学院,南昌330013;江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心,南昌330013【正文语种】中文【中图分类】TP393引言无线传感器网络[1](wireless sensor networks,WSN)是近年来国内外高度重视的一种信息技术之一，在水产养殖业、物联网、仓储系统、军事安全以及防火防盗等领域有着广泛应用。

在大多数应用中，在节点位置已知的情况下采集到的数据才有意义。

常见的全球定位系统(global positioning system,GPS)虽然精度高，但面对规模庞大的无线传感器网络，使用GPS定位将导致整个系统成本高、功耗大，并制约了系统扩展性。

用AI技术进行数据分析的技巧与方法

用AI技术进行数据分析的技巧与方法
一、AI技术在数据分析中的应用
随着人工智能（AI）技术的不断提升，它已经在数据分析中发挥着越来越重要的作用。

通过使用AI技术，企业可以更快速、更准确地分析大数据，为决策提供及时准确的指导。

1、开发动态的数据分析模型
使用AI技术可以快速开发数据分析模型，用于实时分析大数据中的特征和趋势。

人工智能的机器学习算法可以更加快速准确地从数据中学习出数据分析模型，从而更有效地发现潜在的趋势和特征。

2、有效地管理大数据
大数据的管理是数据分析的关键。

AI技术可以有效地帮助企业管理大数据。

AI技术可以基于数据的特征和趋势，智能地聚合和组合数据，从而加快数据处理的步骤，提高分析的效率。

3、及时发现特定的数据趋势
使用AI技术可以及时发现特定的数据趋势，从而有效地预测市场变化和消费者行为。

AI技术可以通过实时分析数据，发现数据趋势，并根据分析结果为企业提供关键的业务决策指导。

4、可视化数据分析
AI技术可以更有力地可视化数据，从而帮助企业更准确地了解数据的特征和趋势。

基于角度判断的无线传感器网络APIT定位算法研究

ｂａｓｅｄｏｎｊｕｄｇｍｅｎｔｏｆａｎｇｌｅ
ＨＵＺｈｏｎｇ — ｄｏｎｇ，ＪＩＡＦａｎｇ — ｆａｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇａｎｚｈｏｕ３４１０００，Ｃｈｉｎａ）
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１３）０１００－７３－０３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＰＩＴｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＷＳＮｓ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｃａｎｊｕｄｇｅｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｕｎｋｎｏｗｎｎｏｄｅｂｙｓｕｍｍａｔｉｏｎｏｆａｎｇｌｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＡＰＩＴ；ｓｕｍｍａｔｉｏｎｏｆａｎｇｌｅ

改进的APIT定位算法研究的开题报告

改进的APIT定位算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着移动应用的普及和发展，APIT（Access Point Indoor Positioning Technology）室内定位技术也越来越受到关注。

APIT定位技术通过获取周围Wi-Fi AP（Access Point）的MAC（Media Access Control）地址和信号强度来完成用户在室内的定位。

在已有的APIT定位算法中，基于RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）的指纹定位算法（Fingerprinting）具有较高的定位精度，但需要收集很多Wi-Fi AP的信息，而且定位时需要枚举所有可能的指纹，计算量较大，不适用于大规模室内环境。

基于机器学习的APIT定位算法则可以训练机器学习模型，从而实现定位精度的提升，但是需要大量的标注数据和计算资源。

因此，本文旨在研究改进的基于RSSI的指纹定位算法，采用数据处理和机器学习相结合的方式提高其定位精度，使其更加适用于大规模室内环境。

二、研究内容和方法本文将围绕如下几个方面进行研究：1.收集Wi-Fi AP的信息：收集Wi-Fi AP的MAC地址和信号强度，生成指纹数据集。

2.数据处理：对采集到的指纹数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等。

3.机器学习模型：选用适当的机器学习算法，构建定位模型。

本文将考虑基于深度学习的定位模型，如基于卷积神经网络（CNN）的定位模型和基于循环神经网络（RNN）的定位模型。

4.实验和评估：从数据真实性、定位精度、模型训练复杂度等角度对算法进行评估，与已有的指纹定位算法进行比较，验证改进算法的有效性。

三、预期目标和创新点本文将通过数据处理和机器学习相结合的方式提高基于RSSI的指纹定位算法的定位精度，采用基于深度学习的定位模型构建定位模型，验证改进算法的有效性。

本研究的预期目标如下：1.通过数据处理和机器学习相结合，提高基于RSSI的指纹定位算法的定位精度；2.采用基于深度学习的定位模型构建定位模型，提高算法的可用性和精度；3.验证算法在大规模室内环境中的可行性并进行评估；4.对已有的APIT定位算法进行比较分析，提出改进建议和创新点。

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

（东石油化工学院计算机与电子信息学院。东茂名５５０）广广２００摘要：为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位
误差，结合近似三角形内点测试（ＰＴ算法提出了一种新的定位算法，证未知节点在所选择信标节点ＡＩ）保组成的三角形内。算法不需额外添加硬件，容易实现。Ｍｔｂ环境下仿真结果显示，于ＡＩａｌａ基ＰＴ的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时，定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了
的几何范围内。为解决这一问题，里采用ＡＩ法。这ＰＴ算１１ＡＰＴ算法．Ｉ
∑Ｗ
＝
∑ ＷＸｙ
，：ｙ旦一．ＹｉＷ（）１
＿ｌ一
Ｗｉ
ＡＩＰＴ作为在节点定位技术中应用比较成熟的技术，最关键的步骤是测试目标物体在３个节点所组成的三角形内部还是外部。在ＡＩ法中信标节点定时广播自己的坐ＰＴ算标信息，未知节点与邻居节点相互交换接收到的信标节点定位信号强度并以此来判断节点是否在信标节点组成的三角形内，从而估计节点可能位于的区域。ＡＩ法如下：ＰＴ算
３１２．８％。
关键词：无线传感器网络；质心算法；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ７Ｐ３３文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）７０５－３００９８（０１０＿０７０－

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。

一种改进的无线传感器网络APIT定位算法

一种改进的无线传感器网络APIT定位算法刘俞【摘要】分析了APIT定位算法在定位精度和定位覆盖率方面存在的问题及其原因,针对这些问题,提出一种基于信号传输时间的定位改进算法(简称为TAPIT).在TAPIT算法中,采用测量节点间信号传输所需的时间替代节点间的距离,利用面积测试法进行三角形内点测试,减少了测试的误差,提高了算法的定位精度；通过引入TROA算法以及利用部分已定位的节点参与定位计算,帮助部分无法使用APIT定位算法进行定位的节点完成定位,从而提高了算法的定位覆盖率.仿真实验表明,与APIT定位算法相比较,TAPIT定位算法在定位精度和定位覆盖率上都有明显的提高.【期刊名称】《辽东学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(020)002【总页数】6页(P115-119,131)【关键词】无线传感器网络;节点定位;传输时间;APIT定位算法;TAPIT定位算法;覆盖率【作者】刘俞【作者单位】马鞍山职业技术学院计算机系,安徽马鞍山243031【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络［1］ (wireless sensor network，WSN)作为一种新型的信息收集与处理平台被越来越多地应用于各种领域，它将大量的传感器节点部署在需要监测的区域内，这些节点通过无线通信自组织成为一个多跳的网络系统后协同工作，感知、采集和处理网络覆盖区域中被监测对象的信息。

节点定位技术是无线传感器网络中的关键支持技术，因为没有位置信息的监测消息通常毫无意义，定位的准确性直接影响到传感器节点所获取的信息数据的有效性和可靠性。

另外，节点定位技术还是路由选择与优化、网络管理技术以及提高网络生命周期等技术的基础。

无线传感器网络节点定位算法根据定位机制的不同分为两类［2］:基于测距的(range-based)定位算法和距离无关的 (range-free)定位算法。

后者在定位过程中无需测量节点间的距离和角度，所以对节点的硬件要求较低，定位性能受外界环境影响小，虽然定位精度与前者相比略低，但已能满足大多数应用的要求，因此range-free定位算法的应用较为广泛。

南京邮电大学《传感器网络》要点及参考

CSMA/CD是一种争用型的介质访问控制协议。
CSMA/CD控制方式的优点是：
原理比较简单，技术上易实现，网络中各工作站处于平等地位，不需集中控制，不提供优先级控制。但在网络负载增大时，发送时间增长，发送效率急剧下降。
CSMA/CD应用在OSI的第二层数据链路层。
它的工作原理是:发送数据前先侦听信道是否空闲,若空闲，则立即发送数据。若信道忙碌，则等待一段时间至信道中的信息传输结束后再发送数据；若在上一段信息发送结束后，同时有两个或两个以上的节点都提出发送请求，则判定为冲突。若侦听到冲突,则立即停止发送数据，等待一段随机时间,再重新尝试。
⑤为了尽量减少冲突，802.11标准设计了独特的MAC子层。
3工作流程
CSMA/CA协议的工作流程分为两个分别是:
1.送出数据前，监听媒体状态，等没有人使用媒体，维持一段时间后，再等待一段随机的时间后依然没有人使用，才送出数据。由於每个设备采用的随机时间不同，所以可以减少冲突的机会。
2.送出数据前，先送一段小小的请求传送报文(RTS : Request to Send)给目标端，等待目标端回应CTS: Clear to Send报文后，才开始传送。利用RTS-CTS握手(handshake)程序，确保接下来传送资料时，不会被碰撞。同时由於RTS-CTS封包都很小，让传送的无效开销变小。
1.构成WSN的三要素：传感器、感知对象、观察者。
2.特点：自组织网络、以数据为中心、应用相关性、动态性、大规模，可靠性。(大可以动自应)
3.协议栈结构:纵向：物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层
横向：能源管理平台、移动管理平台、任务管理平台
4.结构:平面结构、分级结构。
5.通信部分：物理层和MAC层

使用AI技术进行数据分析的方法与步骤

使用AI技术进行数据分析的方法与步骤数据分析是当今企业决策过程中不可或缺的重要环节。

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，越来越多的组织开始将其应用于数据分析中。

本文将介绍使用AI 技术进行数据分析的一般方法和步骤。

一、收集与准备数据数据收集是任何数据分析项目的起点。

首先，确定你想要解决的问题，并明确你所需要的数据类型和来源。

根据这些需求，收集合适的原始数据。

一旦你获得了原始数据，就需要对其进行清洗和预处理。

首先，检查数据是否存在错误、缺失或异常值，并采取适当措施进行修复。

然后，将不同源头的数据整合在一起，并选择适当的格式以便后续分析。

二、选择合适的机器学习模型使用AI技术进行数据分析时，机器学习模型是关键因素之一。

根据你所处理的问题类型（如分类、回归或聚类），选择合适的机器学习算法。

常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和深度神经网络等。

根据数据的特征和问题的复杂程度选择最适合的模型。

在选择模型时，还要考虑模型的性能和效率，以确保在给定时间内达到预期结果。

三、训练与优化模型选定机器学习模型后，接下来是训练该模型。

使用准备好的数据集，将其分成训练集和测试集。

通过训练集，指导模型学习数据之间的潜在模式和关系。

在训练过程中，需要进行参数调整以优化模型性能。

采用交叉验证等技术评估不同参数组合下的性能，并选择最佳参数配置。

这个过程可能需要多次尝试不同参数组合，直到找到最佳配置为止。

四、验证与评估完成模型训练后，需要对其进行验证和评估。

使用测试集来评估模型对新数据的预测准确度。

常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。

通过这些评估指标，可以判断模型是否达到了预期效果，并作出相应调整或改进。

如果发现问题，则可以返回上一步进行参数调整或选择其他算法重新建立新模型。

五、应用与监控当你确定已经获得一个有效且可靠的模型后，就可以将其应用到新的数据上。

使用模型对未知数据进行预测和分类，进一步了解数据背后的模式和趋势。

使用AI技术进行数据分析的步骤详解

使用AI技术进行数据分析的步骤详解随着人工智能（AI）技术的不断发展和应用，数据分析已经成为许多企业和组织的重要工作。

AI技术的出现使得数据分析更加高效和准确，为决策者提供了更有力的支持。

本文将详细介绍使用AI技术进行数据分析的步骤。

第一步：数据采集和清洗数据采集是数据分析的基础，良好的数据采集能够为后续的分析提供可靠的数据基础。

在数据采集过程中，我们可以利用AI技术来自动化地收集和整理数据。

例如，可以利用网络爬虫技术从互联网上抓取需要的数据，或者利用传感器等设备收集实时数据。

同时，由于数据往往存在不完整、重复、错误等问题，我们还需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。

第二步：数据探索和可视化在数据采集和清洗之后，我们需要对数据进行探索和可视化。

数据探索可以帮助我们了解数据的特征和规律，为后续的分析提供指导。

AI技术可以帮助我们自动地进行数据探索，例如利用机器学习算法来发现数据中的隐藏模式和关联规则。

同时，可视化技术可以将数据以图表、图像等形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。

AI技术可以帮助我们自动地生成各种类型的可视化图表，例如散点图、柱状图、折线图等，以满足不同需求。

第三步：模型建立和训练在数据探索和可视化之后，我们需要建立相应的模型来对数据进行分析和预测。

AI技术可以帮助我们自动地建立和训练模型，例如利用机器学习算法来构建分类模型、回归模型、聚类模型等。

在模型训练过程中，我们需要选择合适的特征和算法，并对模型进行优化和调参，以提高模型的准确性和泛化能力。

AI技术可以帮助我们自动地选择和调整模型的参数，以提高模型的性能。

第四步：模型评估和优化在模型建立和训练之后，我们需要对模型进行评估和优化。

模型评估可以帮助我们了解模型的性能和稳定性，以便做出相应的调整和改进。

AI技术可以帮助我们自动地评估模型的性能，例如利用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的准确率、召回率、F1值等指标。

利用开放API实现数据分析与挖掘(二)

利用开放API实现数据分析与挖掘随着科技的不断进步和互联网的快速发展，数据已经成为了当今社会的核心资源。

无论是企业、政府还是个人，都面临着海量数据的挖掘和分析的需求。

而开放API（Application Programming Interface）的出现，为这一需求提供了更为便捷和高效的解决方案。

本文将探讨利用开放API来实现数据分析与挖掘的方法和优势。

一、什么是开放API开放API是一套规定了软件组件之间的交互规范的接口，它允许不同的软件系统相互之间进行数据和功能的交互。

开放API可以是公开的，任何人都可以通过接口获取到数据和功能。

同时，开放API还可以是有限制的，只允许特定范围内的人或应用程序访问。

二、开放API在数据分析与挖掘中的应用1. 数据获取开放API可以让用户从不同的数据源中获取所需的数据。

例如，政府部门可以通过开放API将各种统计数据、政策数据等向公众开放，以便研究机构、企业和个人利用这些数据进行分析和挖掘。

而企业也可以通过开放API将其产品销售、用户行为等数据提供给分析师或数据科学家，以便进行市场研究和用户行为分析。

2. 数据整合开放API还能够将来自不同数据源的数据整合在一起，从而帮助分析师更全面地了解问题背后的情况。

例如，一个电商企业可以通过开放API将其销售数据与社交媒体的用户行为数据进行整合，从而分析用户在购物过程中受到哪些因素的影响，以及如何优化用户体验。

3. 数据分析和挖掘利用开放API，研究机构、企业以及个人可以进行各种数据分析和挖掘工作。

例如，一家餐饮企业可以利用开放API获取到周边的天气数据，并结合自身的销售数据分析出不同天气条件下的影响因素，以便制定相应的营销策略。

4. 智能决策通过利用开放API和数据分析，企业可以实现智能决策。

例如，一家物流公司可以通过开放API获取到实时的交通数据，并将其与订单数据结合起来，实现实时智能调度和路径规划，从而提高物流效率和满足用户的需求。

使用AI技术进行数据分析的步骤

使用AI技术进行数据分析的步骤一、引言数据分析在如今的信息时代中扮演着越来越重要的角色。

为了有效地利用大量的数据，传统的数据分析方法已经无法满足需求。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术作为一种新兴的技术手段，为数据分析带来了前所未有的机会和挑战。

本文将介绍使用AI技术进行数据分析的步骤，并探讨其应用前景。

二、收集和预处理数据在进行数据分析之前，首先需要收集相关的数据。

可以通过各种途径获取数据，例如数据库查询、网络爬取、传感器监测等等。

收集到的数据可能存在各种噪声和缺失值，因此预处理是必不可少的一步。

预处理包括去除噪声、填补缺失值、标准化等操作，以确保后续分析过程中所使用到的数据质量良好。

三、特征工程特征工程是指从原始数据中提取出能够表达变量含义且对于目标任务有较好预测能力的特征。

在使用AI技术进行数据分析时，合理选择特征对模型建立和结果解释等方面至关重要。

常见的特征选择方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

另外，还可以借助领域专家知识或探索式数据分析的方法来获取有意义的特征。

四、选择合适的AI模型在准备好数据和特征之后，下一步是选择合适的AI模型。

根据不同的任务需求，可以选择机器学习（Machine Learning）算法或深度学习（Deep Learning）算法。

机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等；深度学习算法则包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

选择合适的模型要考虑到数据特点、模型复杂度和计算资源等因素。

五、训练和优化模型经过选择合适的AI模型之后，接下来需要使用训练数据对模型进行训练，并优化其性能。

训练数据通常被划分为训练集和验证集两部分，其中训练集用于模型参数的更新，而验证集则用于评估模型在未知数据上的表现。

为了提高模型预测能力，可以通过调整超参数、增加样本量、增加层数等手段进行优化。

此外，还可以采用交叉验证和集成学习等技术来进一步提高模型的泛化能力。

使用AI技术进行数据分析的步骤详解

使用AI技术进行数据分析的步骤详解数据分析是在当今信息时代中非常重要的工作，而随着人工智能（AI）技术的不断发展，其在数据分析领域的应用也越来越广泛。

本文将详细解析使用AI技术进行数据分析的步骤，以及其中所涉及到的关键技术和方法。

一、数据收集数据分析的第一步是收集需要分析的数据。

数据可以来自各种来源，例如企业内部的数据库、外部的公开数据集、互联网上的大数据等。

AI技术可以帮助我们自动化地对数据进行抓取和整合，提高数据收集的效率和准确性。

二、数据清洗和预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以便提高分析的准确性和可靠性。

数据清洗主要是处理数据中的错误、缺失值和异常值等问题，而数据预处理包括特征选择、特征缩放、数据归一化等操作。

AI技术可以自动化地对数据进行清洗和预处理，大大减少了人工操作的工作量。

三、特征提取和选择在数据分析中，特征是指数据中具有代表性的属性或变量。

特征提取和选择是AI技术在数据分析中的关键步骤。

特征提取是从原始数据中提取有用的特征，例如使用文本挖掘技术从文本数据中提取关键词，或者使用图像处理技术从图像数据中提取边缘和纹理等特征。

而特征选择是从提取到的特征中选择最具代表性的一部分进行后续分析，减少冗余特征和噪声的干扰。

四、模型选择和训练数据分析中最核心的环节是选择适合的模型并进行训练。

AI技术提供了丰富的模型选择，包括传统的统计模型如线性回归、逻辑回归，以及深度学习模型如神经网络、卷积神经网络等。

根据不同的数据和分析目标，选择最合适的模型进行训练，并使用训练数据对模型进行参数调整和优化。

五、模型评估和验证在模型训练完成后，需要对模型进行评估和验证，以验证模型的准确性和可靠性。

评估指标可以包括准确率、精确率、召回率或者其他适用于具体问题的指标。

AI技术可以帮助我们自动计算和分析评估指标，及时了解模型的性能并进行必要的调整和改进。

六、结果解释和可视化数据分析的最终目的是得出对业务决策有意义的结论。

利用AI技术进行数据分析的方法与技巧

利用AI技术进行数据分析的方法与技巧一、引言随着信息时代的到来，数据量不断增加，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个重要问题。

在传统的数据分析方法中，人工进行数据整理和分析效率低下且容易出错。

而近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的发展为我们提供了一种更加高效和准确的数据分析方法。

本文将介绍利用AI技术进行数据分析的方法与技巧。

二、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）1. 概述自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的一系列技术。

对于大规模的文本数据进行分析时，NLP可以成为强有力的工具。

2. 文本分类NLP中的文本分类任务可以将大规模未标注或标注不完全的文本按照预设类别进行分类。

3. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出专有名词、地名、机构名等特定类型的实体名称，并进一步提取相关信息。

三、图像处理（Image Processing）1. 图像识别与分类通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），我们可以对图片进行自动化标注、分类和搜索。

2. 特征提取图像处理中的特征提取是指抽取图片中有用的信息，如颜色、纹理和形状等。

利用AI技术，可以将这些特征与其他数据进行关联，从而得出更加准确的结论。

四、机器学习（Machine Learning）1. 监督学习监督学习是机器学习中常用的方法之一，通过使用带有标签（Label）的训练数据来构建模型，并对未知数据进行预测和分类。

2. 无监督学习与监督学习不同，无监督学习是通过对无标签数据进行聚类、降维等操作来发现或归纳其中隐藏的模式和结构。

五、推荐系统（Recommendation System）推荐系统是一种利用AI技术根据用户历史行为和兴趣偏好为其推荐个性化内容或商品的系统。

在大规模数据分析中，推荐系统起到了重要作用。