无线传感器网络节点定位综合算法

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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。

无线传感器网络节点定位技术

Ａｂｔａｔ：Ｔｉａｅｒｓｎｓａｔｏｏｇｉｃｓｉｎａｏｔｔｅｌｃｔｎｔｃｎｌｇｆｔｅｓｎｏｅｗｏｋｔａｓｓｒｃｈｓｐｐｒｐｅｅｔｈｒｕｈｄｓｕｓｏｂｕｈｏａｉｅｈｏｏｙｏｅｓｒｎｔｒｈｔｗａｏｈａａｙｅｏｓｅｔｓｃｅｂｉｒｎｉｌｆｈｃｌａｉｎｃａｓｆａｉｎｏｃｔｎａｇｒｈ，ｈｘｓｉｇｎｌｚｄｉｓｍｅａｐｃｓｕｈａｔａｃｐｃｐｅｏｅｏａｉｔ，ｌｓｉｃｔｆｏａｉｌｏｔｍｓｔｅｅｉｎｎｓｈｓｉｔｌｚｏｉｏｌｏｉｔｌｃｔｎａｇｒｈ，ｎｅｆｒｎｅｅａｕｔｎｃｔｒｆｈｌｏｉｓｎｄｔｉＷｅｈｖｏａｅｅｐｒｏａｃｏａｉｌｏｔｍｓａｄｐｒｏｍａｃｖｌａｉｒｅａｏｅａｇｒｈｅａｌｏｉｏｉｉｔｔｍｉ．ａｅｃｍｐｒｄｔｅｒｎｅｈｆｍ
ｌｃｌａｉｎａｇｒｈｎＩｌｏｔｍｔ．ａｙｉｒｓｌｈｗｈｔｔｅａｐｉａｉｎｏａｉｕｌｏｉｓｉｏａｉｔｌｏｔｚｏｉｍａｄＡＰＴａｇｒｈｅｃＡｎｌｓｓｅｕｔｓｏｔａｈｐｌｔｆｖｒｓａｇｒｈｎｉｓｃｏｏｔｍｄｆｒｎｎｉｎｎｓｈｖｈｗｎｇｅｔｉｅｅｃｓｉｅｐｒｏａｃ．ｎｆｈｌｏｔｓｉｐｉ１ＷｅｓｏｌｉｅｅｔｖｒｍｅｔａｅｓｏｒａｆｒｎｅｔｅｆｒｎｅＮｏｅｏｅａｇｒｈｏｔｆｅｏｄｎｈｍｔｉｍｓｍａ．ｈｕｄｓｌｃｈｐｒｐａｅａｇｒｈａｅｎｐｒｏｍａｃｎｉａｏｓｏｓｉｔｒｓ．ａｔｈｉｐｐｒｐｏｏｅｈｅｅｔｔｅａｐｏｒｔｌｏｔｉｉｍｂｓｄｏｅｒｎｅｉｄｃｔｒｆｍｏｔｎｅｅｔＡｔｌｓ，ｔｓａｅｒｐｓｓｔｅｆ

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。

无线传感器网络中节点部署优化算法研究

无线传感器网络中节点部署优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测和收集环境中的数据。

节点部署是WSN设计和性能优化的关键问题之一。

合理的节点部署可以提高网络的覆盖范围、强化通信质量以及延长网络的寿命。

本文将研究无线传感器网络中节点部署的优化算法，探讨如何有效地选择节点位置以提高网络性能。

首先，要了解无线传感器网络中的节点部署问题。

节点部署主要包括两个方面：节点位置选择和节点密度分布。

节点位置选择是指确定节点在监测区域中的具体位置，节点密度分布则是指节点之间的间距和分布均匀程度。

合理的节点位置选择和节点密度分布能够最大限度地提高无线传感器网络的效率和性能。

在节点位置选择方面，有多种算法被提出。

其中一种常用的算法是基于贪心策略的部署方法。

该方法根据网络需求和拓扑特性，在网络的不同区域选择节点的位置。

基于贪心策略的方法通常能够在保证网络全覆盖的前提下，尽可能减少节点之间的重叠区域，从而提高网络效率。

除了基于贪心策略的算法外，还有一些其他的节点部署算法被广泛研究和应用。

比如，基于遗传算法的节点优化部署方法。

该方法通过模拟生物演化的过程，使用遗传算法来优化节点位置选择。

遗传算法能够根据网络需求和环境条件，在不同的演化代际中筛选和交叉节点位置，以适应不同的网络任务，从而提高网络性能。

在节点密度分布方面，也有很多研究。

一种常见的方法是根据环境特征和网络需求，将节点密度进行分层。

在感知到有意义的事件或数据时，高密度区域的节点将收集和传输更多的数据，而低密度区域的节点则保持静默状态。

这种分层的节点密度分布方法可以使得网络在资源有限的情况下，更好地适应不同的监测区域。

除了节点位置选择和节点密度分布，节点部署的优化算法还可以考虑一些其他因素，如能量平衡、网络容量和通信质量。

在节点能量平衡方面，可以采用能量均衡的部署方法，使得网络中的节点能量消耗更加均衡，从而延长整个网络的寿命。

无线传感器网络中的定位方法与准确度分析

无线传感器网络中的定位方法与准确度分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量互相通信且配备有感知、计算和通信能力的节点组成的网络系统。

这些节点能够实时地采集、处理和传输环境中的信息，被广泛应用于环境监测、农业、工业自动化以及军事等领域。

定位是无线传感器网络中的重要任务之一，它可以帮助用户准确地确定目标的位置信息以及网络节点的相对位置关系。

本文将介绍无线传感器网络中常用的定位方法，并对其准确度进行分析。

一、定位方法1. 基于测距的定位方法基于测距的定位方法通过测量节点间的距离来实现目标的定位。

常用的测距技术包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、无线电信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）、时间差测量（Time of Arrival, TOA）和飞行时间（Time of Flight, TOF）等。

- GPS将地面节点与卫星之间的信号传递时间来计算距离，通过多个卫星的测距值交叉计算，可以得到节点的三维坐标。

然而，在室内或复杂的环境中，由于信号被楼宇和物体阻挡，GPS的定位精度会受到很大影响。

- RSSI是通过测量接收到的信号强度来获取距离信息，它适用于无线传感器网络中节点间的短距离测距。

但由于信号传播的随机性和反射影响，RSSI定位精度偏低。

- TOA和TOF通过测量信号传输的时间来计算距离。

TOA准确度较高，但对传输时间同步的要求较高；TOF在长距离传输中准确度较高，但复杂环境下会受到信号反射和多径效应的影响。

2. 基于角度的定位方法基于角度的定位方法通过测量节点接收到的信号入射角度来实现目标的定位。

常用的角度测量技术包括自组织传感器网络（Self-Organizing Sensor Network, SOSN）和方向关系（Direction of Arrival, DOA）等。

无线传感器网络节点定位算法综述

ｐｏｎｅｕ．ｉｔｄｏｔ
Ｋｅｒｓ：ｒｌｓｅｏｅｏｋ；ｏｅｌｃｉａｏｌｃｌａｏｇｒｔｍｓｙｗｏｄｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｔｒｎｄｏａｚｔｎ；ｏａｉｔｎａｏｈｗｌｉｚｉｌｉ
节点定位是通过一定的技术、法和手段获方

１节点定位原理
在本文中，已知自身位置的传感器节点为信标节点；不能确定的自身位置的节点为未知节点；通信半径内的所有节点都是该节点的邻居节点。
在传感器节点定位过程中，知节点在获得未
ＡｖｅｏｃｌａｉｎＡｌｏｉｈｎＷｉｅｅｓＳｎｏｔｒＲｅｉｗｆＬｏａｉｔｇｒｔｍｓｉｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋｚｏ
ＬｕＬｕｎｙａ／ＪｎＩＹａ－ｕｎ
（ｅａｔｎｆｔａ－ｅｔｃｌａｄＣｍｐｔｎｉｅｄｇＵｎｖｒｉｆｈｎｈｉｏｃｅｃｎｄＴｃｎｌｇ，ｈｇａ２０９）ＤｐｒｔＯｐｉｌｌｃｉｎｏｕｅＥｇｃｎ，ｉｅｓｙｏａｇａｆｒｉｎｅａｍｅｏｃｅｒａｒｎｔＳＳｅｈｏｏｙＳａｈ００３ｎｉ
绍了几种代表性算法的原理和特点。通过对现有算法的分析比较，出了可能的热点研究方向。指关键词：线传感器网络；点定位；无节定位算法
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标志码：Ａ文章编号：６１— ４６２１）５— ０１０１７０３（００００５ — ４

无线传感器网络节点自定位算法

根据具体的定位机制，可将现有的无线传感器网络自身定位方法分为２类：基于测距技术的定位和无须测距技术的
（）４依靠循环求精过程抑制测距误差和提高定位精度。虽然循环求精过程可以明显地减小测距误差的影响，但不仅产生了大量的通信和计算开销，而且因无法预估循环的次数而增加了算法的不确定性。（）５算法收敛速度较慢。因此许多算法和系统的定位精度都还有很大的提高空间。
１概述
传感器网络的大量应用都依赖于节点的位置信息，如必须明确节点本身的位置才能详细说明 “ 在什么位置或区域发生了特定的事件” ，还可以辅助实现数据路由［２为网络提１］－供命名空间Ｊ、向用户提供网络的覆盖质量、实现网络流量的负载均衡、网络拓扑的自动配置等。Ｊ
中围分类号：Ｐ９Ｔ３３
无线传感器网络节点自定位算法
张东红，李科杰，吴德琼
（．北京理工大学宇航学院，北京１０８；２１００１．解放军炮兵学院，合肥２０３）３０１
摘
要：针对目前传感器网络的定位算法节点定位精度严重依赖节点分布密度的问题，提出一种有一个较大功率的中心节点的定位算法。
Ｓｌ０ａｉａｉｎＡｌｏｉｈｒＷｉｅｅｓＳｎｏｔｒｄｓｅｌｃｌｔｇｒｔｍｆｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋＮｏｅｚ０ｏ
ＺＮＧＤｎ．ｏｇＬ－ｅ，ＵＤｅｉｎＨＡｏｇｈｎ，ＩＫｅｊＷ — ｏｇｉｑ
２定位算法的实现步骤
（．ｃｏｌｆｅａＳａｅＳｉｎｅｎｎｉｅｒｇＢｉｎｓｉｔｏＴｃｎｌｇ，ｉｎ００１１ＳｈｏＡｒｌｐｃｃｅｃｄＥｇｎｅｉ，ｅｉｇＩｔｕｅｆｅｈｏｏｙＢｅｉｇ１０８；ｏｉａｎｊｎｔｊ

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。

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

无线传感器网络中的节点定位算法

ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ・信息技术
无线传感器网络中的节点定位算法
陈凤娟
（辽宁对外经贸学院
辽宁大连１１６０５２）
【摘
要】无线传感器网络是由部署在监视区域的大量微型的具有无线通信及计算能力的传感器节点，以无线多跳
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｂｏｕｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｗｉｅｌｒｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｗｏｔｒｋ．Ｔｈｅｎｉｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｈｏｗｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｎｅｗｏｔｒｋａｎｄｅｘｔｅｎｄｔｈｅｎｅｗｏｔｒｋｌｉｆｅ．
ＣｈｅｎＦｅｎｇ－ｊｕａｎ
ｉａｏｎｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＢｕｓｉｎｅｓｓａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓＬｉａｏｎｉｎｇＤａｌｉａｎ７１６０５２）
无线传感器网络中的节点根据功能的不同，可以分
位的研究能使无线传感器网络的应用更广泛．而高效的定位算法能提高无线传感器网络的其他研究领域的效率。本文首先分析了无线传感器网络的基本概念和结

基于矢量的无线传感器网络节点定位综合算法

2
2
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
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
vi
ps pi vi || ps pi ||
因此，节点S的合成LCV为 v s
vs ui vi , i 1, 2,…，N
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 t k 1时刻邻居节点数 tk时刻邻居节点数
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 v ， i i=1，2，⋯，N，待求步长为step，step是一个由stepi组成的N维向量。问题的目标函数可以表示为
dij R ij
F (step)
||| p ' p
i
j
' || dm _ ij |
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。

无线传感器网络的节点定位算法

大部分应用都依赖于传感器节点或监控目标的位置信息。可以看出节点定位在无线传感器网络中的重要
性。
Ｒａｇ — ｅ位算法则不需要距离或角度信息，ｎｅｆｅ定ｒ仅依
靠网络连通性即可实现计算节点位置。
维普资讯
无线传感器网络的节点定位算法
文章编号：０３５５（０７０—０２０１０ —８０２０）８０３ —３
无线传感器网络的节点定位算法
ＮｏｃｌｚｔｏｇｒｔｄｅＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｈｍｏｉｅｅｓＳｎｓｔｒｆｒＷｒｌｓｅｏｒＮｅｗｏｋ
ｎｄｏLeabharlann ａｉａｉｎａｇｒｔｍｎｈｎｌｓｓｏｌｓｉａｏｅｌｃｌｔｏｌｏｉｈａｄｔｅａａｙｉｆａｓｃｌｚｃＤＶ— ｐａｇｒｔｍ．ａｓｒｖｓｔｅｆａｉｉｔｆｍｅｈｄｙｓｉｌｔｇｔｅＨｏｌｏｉｈｌｏｐｏｅｈｅｓｂｌｙｏｔｏｓｂｔｍｕａｉｈｉｎ
用。
对优势，是不能满足无线传感器网络节点定位算法但
低功耗、低成本的要求，景并不乐观。前Ｒｎｅｆｅ定位算法在精度上能够满足大多数应ａｇ— ｅｒ用要求的同时对于功耗和成本的要求相对很低。ＤＶ—
ａｐｐｌａｔｏｏｆＷＳＮ．Ｔｈｉａｐｒｄｓｓｅｅｈｏｆｉｐｏｖｎｇｌａｉａｔｏｎｐｅｃｓｏｎｔｒｇｈｔｖａｕａｉｎａｈｅｔｘｏｎｉｉｎｃｓｐｅｉｃｕｓｓｍｔｄｓｏｍｒｉｏｃｌｚｉｒｉｉｈｏｕｈｅｅｌｔｏｎｄｔａｏｍｙｏｆ

无线传感器网络中的节点分配算法研究

无线传感器网络中的节点分配算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布式、自组织的节点组成的网络系统，节点通过无线通信协作工作。

在WSN中，节点的位置分配是一项关键任务，对整个网络的性能和效率具有重要影响。

因此，研究无线传感器网络中的节点分配算法是一项具有重要意义的工作。

节点分配算法是指将有限数量的传感器节点合理分配到网络拓扑结构中的方法。

一个合理的节点分配算法应该能够最大化网络覆盖范围，同时最小化能源消耗和网络负载，以提高网络的性能和寿命。

首先，节点分配算法需要考虑网络覆盖范围。

在无线传感器网络中，节点的主要任务是感知环境并收集数据。

因此，节点的分布对网络的覆盖范围具有重要影响。

合理的节点分配算法应该能够保持节点之间的均匀分布，避免出现覆盖重叠或覆盖盲区。

常用的节点分配算法包括最大覆盖算法、贪心算法和遗传算法等。

其次，节点分配算法需要考虑能源消耗。

在无线传感器网络中，节点通常由电池供电，能源是一个重要的限制因素。

因此，节点的分配应该能够在能源有限的情况下最大限度地延长网络的寿命。

一种常见的能源节约方法是通过调整节点的活动模式来减少能源消耗，例如通过周期性地进入休眠状态来减少能量消耗。

优化节点分配算法应该能够合理地调整节点的活动模式，以最大限度地降低能源消耗。

此外，节点分配算法还需要考虑网络负载均衡。

在无线传感器网络中，节点之间的通信是通过互相转发数据包来实现的。

当网络中的某些节点负载过重时，容易导致网络拥塞和性能下降。

因此，节点分配算法应该能够合理地分配节点任务，使得网络负载能够平衡。

一种常见的负载均衡策略是基于节点的距离和处理性能来调整节点的工作负载。

值得一提的是，节点分配算法还应该能够考虑网络拓扑的动态变化。

在实际应用中，无线传感器网络往往面临着节点故障、节点随机移动等问题。

因此，节点分配算法需要具备适应网络拓扑动态变化的能力。

一种常见的解决方法是通过网络中的节点自组织机制来调整节点分配，使得网络的扩展和缩减能够自动适应网络拓扑变化。

无线传感器网络移动节点定位算法

２ＳｈｏｆＣｏｕｅＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎ，ｎｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＸｉｎｔｎ，ｎｎ４１２１Ｃｈｎ．ｃｏｌｏｍｐｔｒｃｅｃｎｇｎｅｇＨｕａｉｅｓｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙ；ａｇａＨｕａ１０，ｉａｉｙｔ
１．湖南科技大学数学与计算科学学院，湖南湘潭４１０１２１２湖南科技大学计算机科学与工程学院，．湖南湘潭４１０１２１
１ＳｈｏｆＭａｈｍａｉｓａｄＣｏｕｉｇＳｉｎｅＨｕａｉｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙ，ａｇａＨｕａ１０，ｈｎ．ｃｏｌｏｔｅｔｎｍｐｔｃｅｃ，ｎｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＸｉｎｔｎ，ｎｎ４１２１Ｃｉａｃｎｔ
关键词：无线传感器网络；定位算法；号强度信ＤＯ：０３７／ｉｎ１０．３１０１３０１文章编号：０２８３（０１０ —１３０文献标识码：中图分类Ｉ１．８．ｓ．２８３．１．．７ｊｓ０２０３１０．３１２１）３００－４Ａ
ｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ。０１４（）１３１６ｅｒｎｎｐｉｔｓ２１．７３：０ —０．ｃｏ
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无线传感器网络的节点定位

科
程方
科技论坛｛ｆ
无线传感器网络的节点定位
胡境王鹏
（重庆邮电大学通信学院，重庆４０６）００５
摘要：文首先对无线传感器网络特点进行了简要的描述，中对其网络结构进行了简单分析。该论其该论文重点是对无线传感器网络节点定位进行了分析研究，综合叙述了几种有代表性的ＷＳＮ定位技术。关键词：定位；无线传感网络；节点；算法
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其中ｎｒ滚示未知节点ｉｈｓ６的邻居节点集合；ｎ表示节点ｉ与锚节点之间的跳数；表示邻居节ｎ点与这个锚节点之问的跳数。２１ＰＴ算法．４ＡＩ．ＡＩ算法首先收集其邻居锚节点的，ＰＴ信然后从这些锚廿Ｊ组成的集合众任意选取三个锚节点，这ｉ个锚节点组成一个ｊ角形，通过对三角形的域内鉴别确定未知节点是否在此三角形内，如此反复，通过对ｎ个锚电组成的ｃ个二角形鉴。别，可以得到一个包含未知节点的所有三角形的个交集（重叠域）。可知未知节点就处于此域，进而实现了节｜的定位。
ｌ概述
无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量廉价的微型传感器节点组成，通过无线通信的方式实现各个点问的通信。其目的就是为了采集用户所需信息，实时掌控该区域的物理状况。无线传感器网络属于自组织网络的其中一种，ＷＳＮ具有以下特点无中心和自组织性；：动态变化的网络拓扑；受限的无线传输带宽；移动终端的能力有限；多跳路由；安全能比较差；超大规模；无人值守；动态性强。针对ＷＳＮ的以上特点，我们在研究ＷＳＮ网络定位的时候必须充分考虑ＷＳＮ的硬件和软件两方面的综合因素。２ＷＳＮ网络中的点定位由于传感器网络的节点的布置不确定性和以数据为中心的任务睦，使得ＷＳＮ节点的定位成为了传感器网络中成网重要环节。用ＧＳＰ来对传感器节点进行定位在实际运用中存在定位成本、节点复杂度和节点隐蔽眭等问题。而依靠传感器节点自身进行定位已经是一个趋势，传感器网络的自身定位可以分为基于测距定位和非测距定位。不管是何种定位过程，都需要一定的已知节点对未知氐世行定位，而已知廿称为锚节。２１；非测距定虽然基于测距的定位机制能够实现精确的定位，但是往往对无线传感器网节点的硬件要求高。非测距定位机制降低了对节点硬件的要求，但定位的误差也相应有所增加。目前的非测距定位机制主要分为两类：对未知节点和信标节点之间的距离进行估计，然后利用三边测量法或极大似然估计法进行定位；通过邻居节点和信标节点确定包含未知节点的区域，然后把这个区域的质心作为未知节点的坐标。距离无关的算法主要有质心算法、ＶＨｐ算法、ｍｏｈｕ算法、ＩＤ—ｏＡｒｏｓｐＡＰＴ算法等。２．质心算法。质心是多边形的几何中心。．１１质心算法的思想就是首先确定未知节点的包含域，通过对包含域的质心求取来大概估算该未知节点处于该质心点。质心算法本身就是一种估计算法，算法简单，

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。