一种新型传感器网络节点定位法

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基于LS-SVR的无线传感器网络节点定位算法

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收稿日期：２０ —５００８０ —５
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基金项目：广东省自然科学基金（００１）７０８５作者简介：周松斌（９８一）１７，男，广东潮州人，博士，研究领域为无线传感器网络、定位算法。［２第３卷１１Ｏ第９期２０－９０８０
在节点均匀分布和随机分布的网络中进行节点定位实验，结果表明，定位算法ＬＬＳＲ－ＳＶ能有效地降低距离估计误差对定位准确度的影响，减小平均定位误差，其中，在节点均匀分布的情况下ＬＬＳＲ — ＳＶ算法的平均定位误差比Ｄ — ｏ算法减小８１．％，ＶＨｐ．～１８在随机分布的网络中减７
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Ｘ—ＳＶＲ、ＬＳＲ模型的输入、出分别为距离ＬＳＹ—ＳＶ输

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。

一种无线传感器网络的节点自定位方法

摘
要：节点定位对许多无线传感器网络的应用来说是非常关键的，出了一种基于移动锚节点的无测距的节提
点定位算法。此算法建立在ＭｏｔＣｒｎｅａｌｏ定位算法基础之上，通过利用节点收集到的信息来加速算法中样本的选取，而提高定位的精度和效率。仿真结果表明，此节点定位技术平均定位精度能达到０２个通信半径，．与其他类似定位
２Ｃｌｇｆｒｔｎａｎｉｅｎ，Ｘａｇａｎｅｉ，Ｘａｇａｕｎ４１５Ｃｉ）．ｏｌｅｆＩｏｍａｉｎＥｇｎｒｇｉｎｔｎＵｉｒｔｉｎｔｎＨｎ１，ｈｎｅｏｎｏｄｅｉｖｓｙａ１０ａ
ＡｂｔａｔＬｃｌｚｔｏｓｃｕｉｌｏｍａｐｉａｉｓｉｒｌｓｓｎｏｅｔｒ、Ｔｈｓａｔｃｅｐｅｅｔｄａｅ．ｒｅｓｒｃ：ｏａｉａｉｎｉｒｃａｔｎｙａｐｌｃｔｏｎｎｗｉｅｅｓｅｓｒｎｗｏｋｓｉｒｉｌｒｓｎｅａｒｎｇｆｅａｈｏ — ａｅＯａｉａｉｎａｇｒｔｎｃｒｂｓｄｌＣｚｔｏｌｏｉｈｍｏｒｌｓｅｏｔｒｓｔａｕｉｔｕｏｎｈｅｌｆｒｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｅｗｏｋｈｔｂｌｐｔＭｏｅＣａｌＬｃｉａｉｎａｇｒｔｍｎｔｒｏｏａｚｔｏｌｏｉｈｌ
ＫＵＡＮＧｉ — ｉＣｉｉｇＬｎａ一．ＡＩＺ — ｎｘ
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无线传感器网络中的节点定位与时钟同步技术

无线传感器网络中的节点定位与时钟同步技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布在特定区域内的无线节点组成的网络系统。

这些节点具有自主感知、信息处理和无线通信能力，能够实时感知环境信息并将其传输至中心节点或基站。

在WSN中，节点的定位和时钟同步是实现高性能和可靠性的关键技术。

节点定位技术是WSN中非常重要的一项技术，它可以提供节点的位置信息，从而实现对环境的精确监测和控制。

常用的节点定位技术可以分为基于信号强度的方法和基于几何方法两种。

基于信号强度的节点定位技术使用无线信号的传输强度来确定节点的位置。

这种方法利用信号在传输过程中的衰减和路径损耗进行位置估计。

常见的基于信号强度的节点定位方法有最小二乘法（Least Squares，LS）、加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）和贝叶斯推断等。

这些方法能够通过对信号强度进行测量和分析，实现对节点位置的估计和定位。

基于几何的节点定位技术则是利用节点之间的几何关系来确定位置。

这种方法通过节点之间的距离或角度信息，使用三角测量或多边测量等几何原理进行位置估计。

常用的基于几何的节点定位方法有距离测量法（Distance Measurement）和角度测量法（Angle Measurement）。

这些方法通常需要节点具备较高的计算和通信能力，但能够获得较高的定位精度。

除了节点定位，时钟同步技术也是WSN中的关键技术之一。

在WSN中，节点之间的时钟偏差会导致通信的时序问题，进而影响协同处理和信息传递。

因此，实现节点之间的时钟同步，对于保证数据的准确性和网络性能至关重要。

常见的节点时钟同步方法有全局时钟同步和局部时钟同步两种。

全局时钟同步是指通过协议或算法，实现网络中所有节点的时钟完全一致，例如网络时间协议（Network Time Protocol，NTP）。

但是，由于WSN中节点具有资源受限和网络拓扑动态变化等特点，实现全局时钟同步存在一定的困难。

无线传感器网络节点定位技术

无线传感器网络节点定位技术定位即确定方位、确定某一事物在一定环境中的位置。

在无线传感器网络中的定位具有两层意义：其一是确定自己在系统中的位置；其二是系统确定其目标在系统中的位置。

在传感器网络的实际应用中，传感器节点的位置信息已经成为整个网络中必不可少的信息之一，很多应用场合一旦失去了节点的位置信息，整个网络就会变得毫无用处，因此传感器网络节点定位技术已经成了众多科学家研究的重要课题。

2.1基本概念描述在传感器网络中，为了实现定位的需要，随机播撒的节点主要有两种：信标节点（Beacon Node）和未知节点（Unknown Node）。

通常将已知自身位置的节点称为信标节点，信标节点可以通过携带GPS定位设备（或北斗卫星导航系统�zBeiDou（COMPASS）Navigation Satellite System�{、或预置其位置）等手段获得自身的精确位置，而其它节点称之为未知节点，在无线传感器网络中信标节点只占很少的比例。

未知节点以信标节点作为参考点，通过信标节点的位置信息来确定自身位置。

传感器网路的节点构成如图2-1所示。

UBUUUUUBUUUBUUUUUUBUUUUUU图2-1 无线传感器网络中信标节点和未知节点Figure 2-1Beaconnodes and unknown nodes of wireless sensor network在图2-1中，整个传感器网络由4个信标节点和数量众多的未知节点组成。

信标节点用B来表示，它在整个网络中占较少的比例。

未知节点用U来表示，未知节点通过周围的信标节点或已实现自身定位的未知节点通过一定的算法来实现自身定位。

下面是无线传感器网络中一些常用术语：(1) 邻居节点（Neighbor Nodes）：无需经过其它节点能够直接与之进行通信的节点；(2) 跳数（Hop Count）：两个要实现通信的节点之间信息转发所需要的最小跳段总数；(3) 连通度（Connectivity）：一个节点拥有的邻居节点数目； (4) 跳段距离（Hop Distance）：两个节点间隔之间最小跳段距离的总和；(5) 接收信号传播时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)：信号传输过程中，同时发出的两种不同频率的信号到达同一目的地时由于不同的传输速度所造成的时间差；(6) 接收信号传播时间（Time of Arrival，TOA）：信号在两个不同节点之间传播所需要的时间；(7) 信号返回时间（Round-trip Time of Flight，RTOF）：信号从一个节点传到另一个节点后又返回来的时间；(8) 到达角度(Angle of Arrival，AOA)：节点自身轴线相对于其接收到的信号之间的角度；(9) 接收信号强度指示(Received Signa1 Strength Indicator，RSSI)：无线信号到达传感器节点后的强弱值。

无线传感器网络环境感知的节点定位方法

ｐｒａＭｏｅ）和确定性模型（ｅｒｉｉｃＭｄｉｃｌｄ１ｉＤｔｍｎｓｏ．ｅｉｔｅ）１。经验模型＿９首先在网络覆盖区域中测量出６Ｉ每个区域接收到的导标节点的信号强度的概率值，
很多基于测距的定位算法。与无需测距的定位算法相比，基于测距的定位算法对网络覆盖是否均匀，
广泛的应用前景。节点定位是无线传感器网络的关键技术之一，许多应用都跟节点位置息息相关。近
高研究价值。在基于测距的定位算法中，常用的测
距手段有：ＴＡ（ｉｆＡｒａ）ＤＡ（ｉＯＴｍｅｏｒｖ１，ＴＯｉＴｍｅ
Ｄｆｒｎｅｏｒｖｌ：ＴＯ，ＡＡ（ｎｌｏｉｅｅｃｆＡｒａｉＤＡ）ＯＡｇｆｅＡｒａｒｖｌ：ＡＡ），ＲＳＲｃｅｉａＳｒｎｔｉＯＳＩ（ｅｅｄＳｇｌｔｇｖｎｅｈ
一
３０％。
关键词：节点定位；基于测距算法；接收信号强度指示；环境感知
中图分类号：Ｔ３１Ｐ１
文献标识码：Ａ文章编号：０２－７２０）０－１－５９５９（０８６１０６０４６
无线传感器网络，简称无线传感网，在工业控制，农业生产，环境监测，军事国防等各方面有着
方法直接利用无线设备的标准特性之一——ＲｓｓＩ
Ｔｉｇｌ．ｔｎｅｔ ¨ ，Ｄ－ｐ算法，ＲＰｒｎｕａｉＴｓ）ＶＨｏａｏＥ（ｅｄｒｄＰｔ）算法等。这些算法通常假设网Ｒｎｅａｈｅ

一种新的无线传感器网络节点自定位技术

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新传感器与仪器仪表《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注一种新的无线传感器网络节点自定位技术ＡＮｅｗＳｅｌｆ－ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＮｏｄｅｓ（１．清华大学；２．空军装备研究院）张正勇１梅顺良１韩岷２Ｚｈａｎｇ，ＺｈｅｎｇｙｏｎｇＭｅｉ，ＳｈｕｎｌｉａｎｇＨａｎ，Ｍｉｎ摘要：在无线传感器网络中，节点定位技术是许多应用的支撑技术，具有重要地位。

目前已经出现各种各样的定位算法，ＫＰＳ算法不需要测距，具有一定的优越性，但在某些应用中存在定位精度较低的问题。

针对这一问题，提出了一种新的改进ＫＰＳ定位精度的算法，仿真结果表明，该改进算法能够明显提高定位精度。

关键词：无线传感器网络；定位算法；锚节点中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｓｅｎｓｏｒｌｏｃａｔｉｏｎｐｌａｙｓａｃｒｉｔｉｃａｌｒｏｌｅｉｎｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｐａｓｔ，ａｎｕｍｂｅｒｏｆｌｏｃａｔｉｏｎｄｉｓ－ｃｏｖｅｒｙｓｃｈｅｍｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＫＰＳｈａｓａｎａｄｖａｎｔａｇｅｂｅｃａｕｓｅｎｏｄｉｓｔａｎｃｅ／ａｎｇｌｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｍｏｎｇｎｏｄｅｓｉｓｉｎｖｏｌｖｅｄ，ｂｕｔｈｉｇｈｉｎａｃｃｕｒａｃｙａｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｏｔｈｅｒｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆＫＰＳ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｃｏｎ－ｄｕｃｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｓｃｈｅｍｅ．Ｋｅｙｗｏｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｃｈｏｒｎｏｄｅ文章编号：１００８－０５７０（２００６）０８－１－０００１－０３１引言无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）是将大量低成本、低功耗的微型无线传感器布置或抛撒到感兴趣的区域，传感器通过自组织快速形成的一种分布式网络，在军事和民用领域都具有广阔的应用前景。

一种新的三维无线传感器网络节点定位算法

０点和未知节点相关的一边与两角测量出来，０作为坐。将。标原点，１Ｏ０为轴和上面的方法一样，未知节点的相关对
ＣＳｏ２Ｏ／ｐｐＣＳ１０．ＯＺｐｏ＝ＣＳｏｌＯＬｐＯ２式（）式（）比得３和４相
ｔｎＬｏａ — ｃｓｐｏ２ｏＬｏｔ“ １ｐｌｓＬ００２ｏＬｏ￣０ｉ１０ｃｓｐｏｎ
基础上，出一种新的基于测距的三角几何定位方法。提
景。美国《商业周刊》ＷＳｓ为２将Ｎ列ｌ世纪最有影响力的２ｌ项技术之一，ＭＩ《Ｔ技术评论》无线传感器网络列于将
ｌ０种改变未来世界新兴技术之首 … 。
中对未知节点的定位需求。
关键词：三角几何；无线传感器网络；节点定位
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）９０２－３００９８（０２０－１９０
Ａｅ３ＳｏｅｌｃｌｚｔｏｌｏｉｈｎｗＷＮｓｎｄｏａｉａｉｎａｇｒｔｍＤ
ｈｇｏａｉａｉｎｐｒｃｓｏａａａｉｆｈｅｌｃｌｚｔｏｅｎｄｏｈｅ３Ｄｐｃｏｕｎｏｏｅ．ｉｈｌｃｌｚｔｏｅｉｉｎ，ｎｄｃｎｓｔｓｙｔｏａｉａｉｎｄｍａｆｔｓａｅｔｋｎｗｎｎｄｓ
了很高的要求。距离无关的定位机制无须实际测量节点间的绝对距离或方位就能够确定未知节点的位置，目前提出的定位机制主要有质心算法、ＶＨｐ算法ＪＡｒｈｕＤ．ｏ、ｍｏｏｓｐ算法、ＰＴ算法等。本文在结合三边定位和三角定位的ＡＩ

一种用于无线传感器网络节点递增式定位的新方法

摘要：针对递增式无线传感器节点定位中的误差累积问题，提出了～种基于最优加权最小二乘估计的节点定位改进方法，
以提高节点的定位精度。在加权最小二乘估计法中，以加权系数为核心，对加权最小二乘进行改进，在估计误差方差矩阵最小时得出最优加权最小二乘的无偏估计解，此时权值可根据方差阵的逆阵来取得最高精度的估计值。仿真结果表明，方法此能有效抑制累积误差中测距误差与定位误差带来的影响，提高节点定位精度。
关键词：无线传感器网络；递增式定位；最优加权最ｄ－；ｘ－乘累积误差
中图分类号：Ｐ０；Ｎ１Ｔ３１Ｔ９５
文献标识Leabharlann ：Ａ文章编号：０４１９（０１０－５６０１０－６９２１）４０７－５到最优估计解。该方法能使节点的估计坐标与真实
ｓｒｏｈｉｈａｅｇｔｔｒｕｈｔｅｉｖｒｅｍａｒｘｏｏａｉｎｅｍａｒｘＴｈｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｔｅｗｅｆｔｅｗｅｇｔｃｎｂｏｈｏｇｈｎｅｓｔｆｃｖｒａｃｔ．ｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｉｉ
ｐｏｅｅｏａｅｎＯｔａＷｅｇｔｅｓＳｕｒ（ＷＬ）ｌｒｈｒｐｓｄｔｉｐｏｅｔｅｒｃｓｎｏｅｒｖｄｍｔｄｂｓｄｏｐｉｌｉａｔｑａｅＯＳＡｇｉｍｉｐｏｏｅｒｖｅｉｏｆｈｈｍｈＬｏｔｓｏｍｈｐｉｔ
ｎｄｓｐｓｔｎ．ｈａｉｆｗｅｇｎＷＬｔｅｍｅｈｄｏＬＳｉｍｐｏｅａｄｔｅｕｂａｅｓｉａｅｏｕｉｎｉｏｅｏｉｉＯｎｔｅｂｓｓｏｉｈｔｉｏＳ，ｈｔｏｆＷｓｉｒｖｎｈｎｉｓｄｅｔｔｄｓｌｔｓｍｏ

一种新的无线传感器网络分布式节点定位方法

误差在网络内的扩散，适用于大规模的无线传感器网络节点定位。
关键词：无线传感器网络；节点定位；多跳距离测量；置信因子
中图分类号：Ｎ５Ｔ９３ＤＩ１．９３ｊｉｎ１０Ｏ：０３６／．ｓ．０７—１４．０００．０ｓ４Ｘ２１．４０６
近年来，内外的大学和研究机构提出了许国多专用于传感器网络的定位技术。从计算模式
上，节点定位可分为集中式和分布式，前者通常收集网络节点间的信息到某个中心节点，采用一定优化方法估计节点位置。这类定位算法具有
未知节点的定位误差足够小时，才能作为参与其
测量值； ③邻居节点到所有锚节点的距离测量值； ④ 锚节点的位置坐标。
收稿日期：００一ｌ５２１Ｏ一１．
作者简介：贺远华（９３一）男，１７，湖北天门人，武汉理工大学自动化学院博士研究生
第３２卷
的思想，出一种新的适用于大规模无线传感器提
差越大，取值越小。在该算法中，叩叼的取值为：ｒ１节点为初始锚节点
一
网络节点的分布式定位算法。
Ｉｅ１／－∑
其他
（）２
１误差累积的抑制
为了降低成本，线传感器网络中锚节点比无例应尽可能小，锚节点比例的减小会降低定位但覆盖率。将已经定位的节点升级为锚节点可提高定位覆盖率，但会引入误差累积的问题，即升级的锚节点本身可能存在较大的位置误差，而在下从

无线传感器网络中节点定位算法

ｌｃｌａｉｎａｇｒｈａｐａｅｃｏｄｎｏｖｒｕａｔｒ，ｓｃｓｔｅｃｓｏｒａｄａｐｉａｉｎｅｓＡｏａｉｔｌｏｉｍｐｅｒｄａｃｒｉｇｔａｏｓｆｃｏｓｕｈａｈｏＬｐｗｅｎｐｌｔｓａａ．ｓｗｅｚｏｔｉｃｏｒ
ｌ引言
无线传感器网络（ｒｌｓＳｎｏｔｏｓＷＳ）Ｗｉｅｅｓｒｗｒ，ＮｅｓＮｅｋ
离有无关系分类【；按与锚点有无关系分类：按集中５１式与分布式分类；按递增式与并发式分类；按紧耦合与松耦合分类［１６。在无线传感器定位算法中经常使，７用到的计算方法有三种：三边测量、三角测量和极大
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｅｏｓａｎｗａａｃｌｃｉｎｔｃｎｌｇｆａｔｎｍｏｓｓｎｏｏｅ．Ｔｈｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｂｃｍｅｅｄｔｏｌｔｏｅｈｏｏｙｏｕｏｏｕｅｓｒｎｄｓｅｅ
计算机系统应用
ｈｔ：ｗｗ．ｓａｒ．ｔ／ｗｃ —．ｇｃｐ／・ｏｎ
２１０ｉ年第２Ｏ卷第５期
无线传感器网络中节点定位算
刘胜辉，董晓瑞，高俊峰
（尔滨理工大学计算机科学与技术系，哈尔滨１０８）哈５００
ｋｏｔｅａｃｒｂｓｄｍａｓａｇｒｔｍｓｈｇｅｒｃｓｏｉｈｃｏ－ｒｅＡＢｅｌｏｔｍａｏｒｃｓ．Ｉｎｗ，ｈｎｈｏ－ａｅｓｌｏｉｈｈａｉｈｒｐｅｉｉｎｗｈｌｔｅａｈｒｆｅｅｎａｇｒｈｈｓｌｗｅｏｔｎｉｏｄｒｔａｅａｖｎａｓｏｍ，ａｎｗａｉａｉｎａｇｏｉｍｓｐｅｅｔｄＩｏｓｎｔｏｌｏｔｏｅｐｅｉｉｎｗｔｒｅｔｋｄａｔｇｅｆｔｏｈｅｅｌｌｔｏｌｒｔｏｃｚｈｉｒｓｎｅ．ｔｄｅｏｎｙｃｎｒｌｒｃｓｏ￣ｎｈｔｉｅｄｒａｇｓｏｎｕｅｒｎｅｆＡＢｅｌｏｔ，ｔａｓｅｕｅｅｎｍｂｅｆａｃｏｓｏｅｍａｓａｇｒｔｍ．ｏｉａｅｅｎｅｓａｇｒｈｂｕｌｏｒｄｃｓｔｕｉｍｈｒｏｎｈｒｆｈｓｌｏｉｈＳｔｎｍｅｔｅｄｔｃｈｔ

一种新的无线传感器网络节点定位算法研究

ＭａｉｕＬｉｅｉｏｄＥｓｉａｉｎａｇｒｔｍｏｅｔｔｔｏａｉｎａｓｓｅｙｔｅｒｃｉｅｅｃｎ．Ｓｍｕｘｍｍｋｌｏｔｔｏｌｏｉｈｍｈｔｓｉｍａｅｉｓｌｃｔｓｉｔｄｂｈｅｅｖｄｂａｏｓｉ — ｏｌｔｏｅｕｔｈｗｈｌｏｉｈｉｆｉｉｎ，ａｄｉｉｆｏｈａｇｃｌｅｓｒｎｔｒｓａｉｎｒｓｌｓｓｏｔｅａｇｒｔｍＳｅｆｅｔｎｔｓｉｆｒｔｅｌｒｅｓａｅｓｎｏｅｗｏｋｃｔ
ＡｔｄｆＮｅＮｏｅＬｏａｉａｉｎｇｒｔＳｕｙｏｗｄｃｌｚｔｏＡｌｏｉｈｍｏｉｅｅｓｆｒＷｒｌｓ
ＫＵＮＧｉｇｈｎＳＨＡＯｕ — ｅＡＸｎ — ｏｇ，Ｈｉｈ
（ｐｒｍｅｔｆｔｔｏ，ｈｎｈｉａｏｇＵｎｖｒｉＳａｇａ０２０ｈｎ）ＤｅａｔｎＡｕｏｉｎＳａｇａｏｔｎｉｅｓｙ，ｈｎｈｉ０４，ＣｉａｏｍａＪｉｔ２
一
种新的无线传感器网络节点定位算法研究匡兴红， Nhomakorabea惠鹤邵
（海交通大学自动化系，海２０４）上上０２０
摘要：提出一种新的节点分布式定位算法一移动锚节点极大似然算法（ｂｅｎｈｒｏｔｘｕｉｌｏｄｓｍ — ＭｏｉｃｏＰｉ— ｉｍＬｋｉｏｔａｌＡｎＭａｍｅｈＥｉ

一种分布式无线传感器网络节点定位新算法

ｂｈｓｉｔｄｐｓｔｎｏｈｎｎｗｎｎｄ．Ｓｎｅｔｅａｇｒｔｍｅｙｓｌ，ｔｅｃｍｍｕｉａｉｎａｄｃｍｐｔｔｎｌｏｄｒｅｔｅｅｔｍａｅｏｉｉｆｔｅｕｋｏｏｅｉｃｈｌｏｉｈｉｖｒｉｅｈｏｏｓｍｐｎｃｔｎｏｕａｉａａｓａｅｏｏＩｖｒｍａ１ｉｌｔｎｒｓｌｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｍｓｓｉｂｅｆｒａＩｉｅｆｏ —ｐｗｅｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｅｙｓｌ．Ｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｔａｈｌｏｉｈｉｕｔｌｏｌｓｓｏｗｏｓａｚｌｏｒｗｉｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｅ
ＺＥＮＧｉｘｕ，Ｌ —ｈ，ＷＵｉＧｕ— ｉＡＩＸｕｚｉＭｎ（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｉｃｎｎｉｅｉ，ｅｔｌｏｔｉｒｔ，ｈｎｓａ４０８，ｈａ）ＳｈｏｏｆｒｔｎＳｅｅｄＥｇｎｒｇＣｎｒｕｈＵｎｖｓｙＣａｇｈ１０３ＣｉＩｏｃｎａｅｎａＳｅｉｎ
实现方法。算法假设网络中有一定比例的锚节点（位置已知的节点）。通过未知节点和其无线射程范围内
的锚节点之阃的通信约束和几何关系，出该未知节点所处的圆弧区域，该圆弧区域的质心作为未知节得将
点的估计位置。该算法是一种完全基于网络连通性的无需测距技术的分布式算法。法设计简单，算计算量
ＡｂｔａｔＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔｅｄｓｒｕｅｏｉｏｉｇａｇｒｔｍｏｎｎｗｎｎｄｓｉｒｌｓｅ￣ｒｎｔｒ．Ｔｈｓｒｃ：ｉａｅｒｓｎｓａｎｗｉｔｉｔｄｐｓｔｎｎｌｏｉｂｉｈｆｒｕｋｏｏｅｎａｗｉｅｓｓｎｅｗｏｋｅｅｂｓｃｐｉｃｐｅａｄｔｅｉｌｍｅｔｇａｐｏｃｅｆｔｅａｇｒｈａｅｉｔｏｕｅａｉｒｉｌｎｈｎｍｐｅｎｉｐｒａｈｓｈｌｏｉｍｒｒｄｃｄ．Ｔｈｌｏｉｍａｅｘｌｓｖｌｎ￣ｎｅｔｖ— ｎｏｔｎｅａｇｒｈｉｂｓｄｅｃｕｉｅｙｏｔｓｎｃｉｉ

无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法

无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式的传感器节点组成的网络系统，这些节点能够自动感知环境中的信息，并进行无线通信与数据处理。

在无线传感器网络中，定位与轨迹跟踪是一项关键任务，它可以用于诸多应用领域，如环境监测、智能交通、无线通信等。

在无线传感器网络中，节点的位置信息对于很多应用是至关重要的。

准确的定位可以帮助用户了解物体或个体在空间中的位置分布，进而进行进一步的数据分析和决策。

同时，轨迹跟踪可以实时记录物体或个体的运动轨迹，从而为物体的运动规律建模和行为分析提供基础。

目前，研究者们提出了多种无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法，下面将就几种常见方法进行介绍。

一、基于测距的定位方法基于测距的定位方法是通过测量传感器节点之间的距离或相对位置来实现定位。

这种方法通常需要节点间相互通信，或者引入距离测量设备，例如全球定位系统（GPS）。

一种常见的基于测距的定位方法是距离向量法（Distance Vector，DV）和多边形法（Polygon）。

距离向量法根据节点之间的距离信息构建网络拓扑，利用距离信息进行定位。

而多边形法则根据节点间的多边形约束关系进行定位，通过多边形内角和边长关系计算位置。

二、基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是通过测量传感器节点接收到的信号强度来确定节点的位置。

这种方法不需要节点间通信，只需利用节点接收到的信号强度与距离之间的关系进行定位。

常用的基于信号强度的定位方法有指纹定位法（Fingerprint），它通过事先收集节点位置与信号强度的对应关系建立指纹数据库，再通过匹配节点接收到的信号强度和已知指纹数据库进行定位。

三、基于角度的定位方法基于角度的定位方法是通过测量传感器节点之间的角度信息来实现定位。

这种方法一般需要节点具备方向感知能力，例如使用天线阵列进行角度估计。

一种常见的基于角度的定位方法是超宽带（UWB）定位方法。

基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法研究

基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法研究随着科技的不断发展和普及，传感器网络（Sensor Networks）在现代化生产和生活中得到了广泛应用。

传感器网络是由大量的节点组成，这些节点通过无线信道相互通信，实时采集和传输各种监测数据。

传感器节点的精确定位是传感器网络中一个重要的问题，定位的精度直接决定了传感器网络的实时性和可靠性。

传统的传感器网络节点定位算法通常采用基于距离或角度的方法，如广播定位（Bassetto定位）、最小二乘估计（Least Square Estimation）等。

这些算法的精度较低，受到环境变化和信号干扰的影响较大。

随着深度神经网络（Deep Neural Network）技术的发展，基于深度神经网络的传感器网络节点定位算法逐渐成为研究热点。

深度神经网络是一种模仿人脑神经元系统的机器学习模型，具有自动学习、强适应性、高鲁棒性等优势。

基于深度神经网络的传感器节点定位算法主要分为两个阶段：离线训练模型和在线解算位置。

离线训练模型阶段，首先需要确定传感器网络中节点的位置信息和信号强度信息，然后将这些信息作为训练集输入深度神经网络模型中进行学习和训练。

传统的节点定位算法往往只考虑节点之间的距离或角度，而基于深度神经网络的节点定位算法除了距离和角度之外，还考虑了节点之间的信号强度等其他信息，从而提高了位置估计精度。

在训练阶段中，需要注意不同环境下的不同特征和干扰因素，构建适合不同环境的神经网络模型。

在线解算位置阶段，传感器节点会不断收集周围节点的信号强度信息，利用事先训练好的深度神经网络模型进行解算，最终得到节点的位置信息。

在线解算的过程中，需要注意选择较为稳定的解算算法和有效的信息传输机制，保证算法的实时性和稳定性。

同时，在实际应用中，还需要考虑传感器节点的能耗和通信质量等因素，从而优化算法的性能。

基于深度神经网络的传感器节点定位算法具有精度高、适应性强、可靠性好等优点。

通过训练和优化神经网络模型，可以提高算法的准确度和实时性。

一种无线传感器网络非均匀分布节点定位算法

摘
要：提出了一种基于加权处理的无线传感器网络非均匀分布节点定位算法一ｗ— ＶＨｐ算法。算Ｄ．ｏ
法对所有锚节点的平均跳距进行加权处理作为网络平均跳距，网络平均每跳距离的估计更加准确，而使从
降低用锚节点的平均跳距作为网络每跳距离对定位精度的影响。仿真结果表明：同等条件下，在新算法相
离后，通常用三边测量法（ｒａｅｔｎ来计算自己的位置，Ｔｉｔｒｉ）ｌａｏ
如图１所示。
ｊ垒标的定位算法ｌ；这些算法主要分为：于测距的和无ｌＩ基
需测距的。其中，于测距的算法主要由到达时间差基（Ⅱ ｉｅｎｅｏａｉｌＤＡ，ｔ－ｄｒｃｒａ，ｏ）到达角度（ｇｆｒｖｌｉｅｆｅｆｒｖＴｎｅｒａａｌｏａｉ，
无线传感器网络（ｉｌｓｓｎｏｎｔｏ，Ｎ）来ｗｒｅｓｅｓｒｅｒＷＳｓ越ｅｗｋ
越受到关注。定位技术是其关键技术之一，近年来，研究者们提出了很多只需用很少锚节点来协助计算未知节点绝对
ｔ
传感器节点定位的过程中，未知节点获得锚节点的距
ｐｓｔｎｎｒｃｓｏ，ｈｎｗｉｈｖｒｇｏｉｈｎｈｒｎｄｓｉｕｅｓｔｅｎｔｒｉａｃｆｅｃｏｉｏｉｇｐｅｉｎｗｅｔｔｅａｅａｅｈｐｓｚｔｅａｃｏｏｅｓｓｄａｅｗｏｋｄｓｎｅｏａｈｉｉｈｅｈｔｈｐＴｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｎｅｈａｏｄｔｎ，ｈｓａｇｒｈａｉｈｒｌｃｌａｉｎｐｃｓｎ，ｏ．ｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｕｄｒｔｅｓｍｅｃｎｉｏｓｔｉｌｏｉｍｈｈｇｅａｉｔｒｉｉｏｓｉｔｓｏｚｏｅｏｎａｅｔｎｈｉｆｔｅｎｄｓｃｍｐｒｄｔＶ— ｐａｏｉａｄＣｘｅｄｔｅｌｅｏｈｏｅｏａｅｏＤＨｏｇｒｔｍ．ｎｆｌｈ

一种新的无线传感器网络节点定位算法

摘
要：线传感器网络中的节点定位问题一直是一个倍受国内外关注的问题，无由此已经提出了很多定位算法，并取得了很好的成果。在总结已有成果的基础上，图论的启发，受到将无线传感器网络当成是一个连通的节点无向图，出了一种改进的贪婪算提
法，高了算法跳出局部最优的能力。该算法采用单个移动锚节点遍历整个图，而实现了所有节点的定位。分析与实验表提从对明该方法在定位精度和系统能量消耗方面都具有很好的性能。关键词：线传感器网络；无定位；改进贪婪算法；移动锚节点；图论
ｇｅｄｌｏｔｍｉｐｏｏｅｎｈｎｅｅｃｐｂｌｙｏｊｍｐｎｕｅｏａｏｔｍ．ｈｓｔｄｕｅｂｌａｃｏａｅｓｒｅｙａｒｈｒｐｓｄａｄｅａｃｓｈａｉｔｆｕｉｇｏｔｈｃｌｐｉｇｉｓｎｔａｉｔｌｍｕＴｉｍｅｈｓｓｍｏｉｎｈｒｒｖｒｏａｅｔ —
Ｃｏｌｇｆｍｐｔｒ＆ＣｏｌｅｏＣｏｕｅｅｍｍｕｉａｉｎＥｇｎｅｉｇＣｈｎｓａＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ａｇｈ１１４Ｃｈｎｎｃｔｏｎｉｅｒ．ａｇｈｉｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＣｈｎｓａ４０１，ｉａｎｔ
Ｄｈ１．７８．ｓ．０．３１０２０．３文章编号：０２８３（０２０．１６０文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｏ３７／ｉｎ１２８３．１．０２０ｊｓ０２８１０．３１２１）８０１—３ＡＴ３３

传感器网络中的定位技术

传感器网络中的定位技术近年来，随着网络技术的高速发展，传感器网络在各个领域中得到了广泛的应用。

而在大型传感器网络中，传感器的位置信息对于网络的正常运行和数据的准确采集至关重要。

因此，传感器网络中的定位技术也成为了一个非常重要的研究方向。

1. 传感器网络的定位方式传感器网络中的定位方式可以分为两种，一种是基于硬件的定位方式，另一种则是基于算法的定位方式。

基于硬件的定位方式需要使用一些特殊的硬件设备，比如GPS等，来确定传感器节点的具体位置。

而基于算法的定位方式，则是根据传感器节点之间的通信信号等信息来推算出节点的位置。

2. 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非常常见的算法。

在这种方法中，每个传感器节点会向周围节点发送一些信号，比如高频率电波，然后在接收到周围节点反馈的信号后，通过计算信号强度来推算出自己的位置。

不过这种方法需要在传感器节点间过多的通信，会造成网络拥挤和能量浪费问题。

3. 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传感器网络中比较可行的定位算法。

该算法通过测量传感器节点之间的距离来确定位置，一般包括三种测量方法，分别是角度测量法、时间差测量法和信号强度测量法。

其中，时间差测量法是比较常用的一种方法。

4. 三角定位法三角定位法是一种基于角度测量的定位算法。

在此方法中，通过测量节点与基准节点之间的角度来确定节点的位置。

但是，这种方法需要三个和电子仪器和复杂的数学算法，同时还会受到环境因素的影响。

5. 其他定位方法除了以上介绍的定位方法之外，还有一些其他的定位方法。

比如，基于地标的定位方法，这种方法适用于传感器节点数量较小的网络中。

在此方法中，通过摆放一些具有特殊标记的区域来确定传感器的位置。

同时，还有一种基于模式识别的定位方法，这种方法基于传感器节点间的数据处理和模式识别来确定位置。

综上所述，传感器网络中的定位技术是一项非常重要的研究点。

不同的定位方式有不同的优缺点，需要根据具体应用场景来选择合适的方法。