WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法解析
WSN基于测距的定位方法解析无线传感器网络（WSN）是由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络。
WSN在许多应用领域中都有重要的应用，例如环境监测、智能交通系统、军事监测等。
在这些应用中，节点的位置信息对数据的准确采集和处理是至关重要的。
因此，实现WSN节点的准确定位一直是研究的热点之一WSN节点的定位方法主要有两种：基于测距的定位和基于角度的定位。
基于测距的定位方法是通过测量节点之间的距离来确定节点的位置，其原理是利用节点之间的通信信号传输的时间、信号强度或到达时间差等信息来推算节点的位置。
测距定位方法可以分为两种基本类型：单跳测距和多跳测距。
单跳测距方法是通过直接测量相邻节点之间的距离来确定节点的位置。
其优点是简单、易实现，但缺点是节点之间的通信距离有限，无法实现节点之间的直接通信。
多跳测距方法则是通过多个节点之间的通信信号相互传递来实现节点的位置估计。
这种方法可以克服单跳测距方法的局限性，但需要更加复杂的数据处理和计算。
基于测距的定位方法有多种实现技术，包括超声波测距、无线信号传输时间、全球定位系统（GPS）协助等。
超声波测距是通过节点之间发送和接收超声波信号来测量节点之间的距离，其原理是根据声波在空气中传播的速度和时间差来计算距离。
无线信号传输时间是通过测量信号传输的时间差来确定节点之间的距离，其原理是利用信号的传输速度和时间来计算距离。
GPS协助是利用卫星信号来辅助节点的定位，通过接收卫星信号来确定节点的位置，结合其他传感器节点的数据进行位置校正和修正。
在实际应用中，基于测距的定位方法通常结合多种技术和算法进行节点位置的估计。
这些算法主要包括最小二乘定位、加权最小二乘估计、多边形法等。
最小二乘定位是一种通过最小化误差平方和来估计节点位置的方法，加权最小二乘估计则是在最小二乘定位的基础上引入权重因子来考虑节点之间的传感器误差，多边形法则是通过多个节点组成多边形的几何关系来确定节点位置。
基于测距的WSN定位算法的优化
２ 基于 测 距 （ Ｒ ａ ｎ ｇ ｅ － ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ） 的定 位 技 术 的 植 被 遮 挡 导 致 阴影 效 应 。 并 且 当 物 体 移
２． １ 基 于测 距 的定位 算 法概 述
通 过 测 量 节 点 与信 标 节 点 间 的实 际 距 离 或
方 位 进 行 定位 。 有 三 个阶 段 ： 测距阶段 ： 未
参 考 文 献
［ １ ］Ｄｏ ｈ ｅ ｒ ｔ ｙ Ｌ， Ｐ ｉ ｓ ｔ ｅ ｒ Ｋ， Ｇ ｈａ ｏ ｕ ｉ Ｌ Ｅ． Ｃｏ ｎ －
ｖｅ ｘ Ｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ Ｅｓ ｔ ｉ ｍ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｗ ｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ
在 空 间 中传 播 受 建 筑 物 、 地形 的起 伏 、 高 大
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远 程教 育研 究
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基于测 距 的 Ｗ Ｓ Ｎ 定 位 算法 的优 化
于波 杨立波 （ 长春 理工 大学 吉林长春 １ ３ ０ ０２ ２） 摘 要： 本文对无 线传 毒器网络技术进行 介绍 ， 针对ＷＳ Ｎ定位算法进行研 究和 分析， 对Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测距误差进行分析并对 测量误 差进行改进 ， 用最 小 二 来 拟 合 曲 线 的 方 法 对 测 量 距 离 进 行 估 计 和 实 时 更 新 传 播 损 耗 公 式 的 经 验 值 从 而 达 到 减 少定 位 误 差 的 目的 。 关键词 ： ＷＳ Ｎ ＲＳ Ｓ Ｉ 定位算法 中 图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ９ ７ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ （ ｂ ） 一Ｏ １ ４ ７ — ０ １
无线传感器网络中的目标定位技术教程
无线传感器网络中的目标定位技术教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量节点组成的网络，这些节点能够自主收集、处理和传输数据。
目标定位技术是WSN中的重要研究领域，它可以定位网络中的目标，为各种应用提供位置信息支持。
本文将介绍无线传感器网络中目标定位的常用技术。
一、基于测距的目标定位技术1. RSSI定位信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）定位技术是一种基于接收到的信号强度来估计目标位置的方法。
节点通过收集目标发送的信号强度信息，并根据信号传输的衰减模型计算目标与节点之间的距离。
然后利用距离信息进行目标定位。
这种方法简单直观，但受到信号传输过程中多径效应、干扰和衰减等因素的影响，定位精度有限。
2. TDOA定位时差到达（Time Difference of Arrival, TDOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的时延差异来计算目标位置。
节点之间需要进行协作，通过互相的时钟同步，准确测量目标信号到达节点的时间差。
根据测得的时间差和节点之间的距离关系，可以计算目标的位置。
TDOA定位技术不受信号强度衰减影响，具有较高的精度，但对节点之间的时钟同步要求较高。
二、基于角度的目标定位技术1. AOA定位角度到达（Angle of Arrival, AOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。
节点之间需要协作，使得至少三个节点同时接收到目标信号，并测量目标信号的入射角度。
通过比较节点之间的入射角度差异，可以计算目标位置。
AOA定位技术对节点之间的角度测量精度要求较高，但相对于基于测距的定位技术，它具有较好的抗干扰性能。
2. DOA定位方向到达（Direction of Arrival, DOA）定位技术也是利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。
不同于AOA定位技术，DOA定位技术只需要单个节点接收到目标信号即可。
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由许多分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
节点的定位是WSNs中的一个重要问题，准确的节点定位可以帮助我们更好地理解和控制环境。
本文将为您介绍几种常见的无线传感器网络节点定位算法，并提供相应的使用教程。
一、距离测量节点定位算法距离测量是节点定位的一种常见方法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。
常用的距离测量节点定位算法包括三角定位法和多边形定位法。
1. 三角定位法三角定位法基于三角形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择三个已知位置的节点作为参考节点，测量参考节点间的距离和角度。
然后，通过计算未知节点相对于参考节点的距离和角度，使用三角学原理计算未知节点的位置。
使用教程：在使用三角定位法时，需要提前部署一些已知位置的节点作为参考节点。
首先，通过测量参考节点间的距离和角度，计算出它们的位置信息。
然后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与参考节点之间的距离和角度。
最后，通过三角定位算法计算出目标节点的位置。
2. 多边形定位法多边形定位法利用几何多边形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，并计算出多边形的边长和角度。
最后，通过多边形定位算法计算出未知节点相对于多边形的位置，从而确定未知节点的位置。
使用教程：使用多边形定位法时，首先选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，计算出多边形的边长和角度。
最后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与多边形顶点之间的距离和角度。
通过多边形定位算法，计算出目标节点相对于多边形的位置，最终确定目标节点的位置。
二、信号强度测量节点定位算法信号强度测量是利用节点之间的信号强度来进行定位的方法，常用的信号强度测量节点定位算法有收集定位法和概率定位法。
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量的无线传感器节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境中的各种信息，并将其传输到基站或其他节点。
在WSN中，目标追踪与定位是一项重要的任务，它可以帮助我们实时监测和跟踪目标的位置和运动状态。
本文将介绍一些常用的目标追踪与定位算法，并讨论它们的优缺点。
一、基于距离测量的目标追踪与定位算法基于距离测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的距离来实现的。
常用的距离测量技术包括RSSI（Received Signal Strength Indicator）和TOA （Time of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. RSSI算法RSSI算法通过测量目标与节点之间的信号强度来估计距离。
该算法基于信号衰减模型，根据信号强度与距离之间的关系，计算目标的位置。
然而，由于信号在传输过程中容易受到干扰和衰减，使得RSSI算法的定位误差较大，尤其在复杂的环境中。
2. TOA算法TOA算法通过测量目标与节点之间信号的传播时间来估计距离。
该算法利用无线信号的传播速度和时钟同步技术，计算目标的位置。
相比于RSSI算法，TOA算法具有更高的定位精度，但需要节点之间进行精确的时钟同步，增加了系统的复杂性和成本。
二、基于角度测量的目标追踪与定位算法基于角度测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的角度来实现的。
常用的角度测量技术包括AOA（Angle of Arrival）和TDOA（Time Difference of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. AOA算法AOA算法通过测量目标与节点之间的信号入射角度来估计目标的位置。
该算法利用阵列天线或多个节点的信号测量结果，计算目标的方向和位置。
然而，AOA算法对节点之间的位置和天线阵列的几何结构要求较高，且容易受到信号多径效应和噪声的影响。
WSN基于测距的定位方法
坐标。因此, 必须采取一定的机制或算法来实现无线传感器网络中各节点的定位。
二.主要的WSN定位方法
1.依据距离测量 与否 2依据节点连通 度和拓扑分类
3依据信息处 理的实现方式
测距算法 非测距算法
单跳算法 多跳算法
分布式算法 集中式算法
普遍认为基于测距和非测距的算法分类更为清晰,但大部分基于非测距的定位 算法只是停留在理论研究阶段, 且大都是在仿真环境下进行的, 需要假设很多不确 定因素, 而这些因素在实际应用中往往不能满足, 在实际应用中通常选择测距算法。
AOA测距技术依靠在节点上安装天线阵列来获得角度信息。由于大部分节点的天线都是全 向的, 无法区分信号来自于哪个方向。因此该技术需要特殊的硬件设备如天线阵列或有向天线 等来支持。
优点:能够取得不错的精度 缺点:装有天线阵列的节点的耗能、尺寸以及价格都要超过普通的 传感节点, 与无线传感器网络低成本和低能耗的特性相违背, 所以
对于无线传感器网络的户外 三维定位, 将锚节点固定在直升
机上通过GPS实时感知自身位置,
采用基于RSSI的测距方法, 利用 粒子滤波定位技术实现定位, 该
累计, 并且可以减少锚节点 目前的三维定位算法包括基于划 的数量, 进而降低网络的成 分空间为球壳并取球壳交集定位 本。 的思想, 提出的对传感器节点进行 三维定位的非距离定位算法 APIS(approximate point in sphere) 。
目
录
一.WSN节点定位的意义 二.主要的WSN定位方法 三.国内外基于测距的定位方法的研究 四.新型WSN定位方法 五.总结
一.WSN节点定位的意义
无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术在目标跟踪、入侵监测及一 些定位相关领域有广泛的应用前景。传感器节点必须明确自身位置才能详细说明 “在什么位置发什么了什么事件”, 从而实现对外部目标的定位和跟踪; 了解传感器
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。
无线传感器网络中的坐标定位技术研究
无线传感器网络中的坐标定位技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布在一定区域内的传感器节点组成的网络系统。
WSN应用于种种领域，如环境监控、物流管理、农业、医疗保健等等。
无线传感器网络的节点往往无法安装GPS等全球定位系统，节点的位置信息往往无法确定。
而节点的位置信息，是许多WSN应用的基础。
因此，在WSN中研究定位技术具有非常重要的意义。
本文主要探讨无线传感器网络中的坐标定位技术研究。
一、WSN中的坐标定位技术在WSN中，常见的三种定位技术是：基于信标的定位（Beacon-based positioning）、基于距离测量的定位（Distance measurement-based positioning）和基于角度测量的定位（Direction measurement-based positioning）。
基于信标的定位：这种定位方式需要在WSN的范围内放置一些非常准确的定位信标，节点通过感知这些信标来确定自身的位置。
这种方法的缺点是需要大量布置信标，成本过高。
基于距离测量的定位：这种方法通过在节点之间测量距离来确定节点的位置。
该方法需要节点能够感知周围节点的距离，而无线信号的传输常受干扰，因此需要一些校正的算法来增强定位的准确程度。
基于角度测量的定位：这种方法通过节点感知其周围其他节点的方向来确定自身的位置。
相比于基于距离的定位，这种方法精度更高，但受浓密物体、节点摆放位置的限制较大。
二、WSN定位算法在实际应用中，我们需要选择一个定位算法来确定节点位置。
本节介绍几种常用的WSN定位算法。
1. 最小二乘法（Least Squares）这种方法可以通过测量节点之间的距离、或者节点与信标之间的距离来求出节点的位置。
通常使用最小二乘法来确定位置，该方法可以通过数学公式推导出来。
不过使用最小二乘法时需要知道信号传输速度、信号传输时间以及信号在传输过程中遇到的干扰等因素。
无线传感器网络中的节点位置定位方法与误差分析
无线传感器网络中的节点位置定位方法与误差分析无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）是一种由大量自主节点组成的网络系统，这些节点被布置在感兴趣区域内以采集、处理和传输环境信息。
节点位置定位在WSNs中是一个重要且复杂的问题，为了实现准确的位置定位，研究人员提出了多种节点位置定位方法并进行了误差分析。
一、节点位置定位方法1. 基于距离测量的方法：基于距离测量的方法通过测量节点间的信号传输时间、接收信号强度或到达时间差等方式来计算节点之间的距离。
常用的方法有距离几何、测距和到达时间差等。
其中，距离几何方法需要节点事先知道自身的位置信息，并且需要多个参考节点来进行测量。
测距方法依赖于节点间的信息交换，通过互相交换信息来计算距离。
到达时间差方法则是利用传输信号在空间中传播的速度来计算节点之间的距离。
2. 基于角度测量的方法：基于角度测量的方法通过测量节点与参考节点之间的角度来计算节点的位置。
这种方法需要节点具备方向感知的能力，通过计算节点与参考节点之间的角度信息，可以通过三角定位原理计算节点的位置。
这种方法在室内定位中更为常见，例如利用蓝牙信号在室内进行位置定位。
3. 基于质心算法的方法：基于质心算法的方法通过计算感兴趣区域内节点的质心位置来实现节点的位置定位。
这种方法假设节点的分布较为均匀，并通过节点之间的协作来计算出所有节点的质心位置。
该方法不依赖于节点之间的距离测量和方向感知，且具有较低的计算复杂度。
4. 基于信号强度的方法：基于信号强度的方法通过测量节点接收到的信号强度来实现节点的位置定位。
这种方法利用了信号强度与节点之间的距离之间的关系，通过建立信号强度模型来计算节点的位置。
然而，信号强度受到环境噪声、多径效应和障碍物的干扰，因此在实际应用中需要对测量误差进行校正和补偿。
二、误差分析在节点位置定位中，误差是不可避免的，主要来源于以下几个方面：1. 环境影响：节点位置定位可能受到环境中的多种因素影响，如多径效应、信号衰减和障碍物衰减等。
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。
其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。
目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。
目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。
近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。
其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。
该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。
该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。
除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。
该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。
这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。
此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。
该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。
该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。
值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。
通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。
例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。
当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。
如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。
无线传感器网络中的自身定位系统和算法
1、无线传感器网络定位算法分 类
无线传感器网络定位算法主要分为基于距离的定位算法和基于非距离的定位 算法。
1、1基于距离的定位算法
基于距离的定位算法是通过测量节点之间的距离或角度来确定节点位置的算 法。这类算法通常需要节点之间的精确测距或时间同步，因此，对于低成本、低 功耗的无线传感器网络来说，实现起来较为困难。这类算法包括：
无线传感器网络节点定位算法的性能评估可以从定位精度、能耗、鲁棒性、 自适应性等方面进行考虑。其中，定位精度是评估算法最直观的指标，而能耗则 是评估算法可持续性的重要因素。鲁棒性和自适应性则能够反映算法在实际应用 中的稳定性和适应性。
此外，无线传感器网络节点定位算法还需要考虑可扩展性和容错性。可扩展 性是指算法能够适应网络规模的不断变化，而容错性则是指算法对于节点故障或 者通信故障的应对能力。
3、跳数算法（Hop-based）：通过测量节点之间的跳数和已知节点之间的距 离，利用跳数限制和位置信息计算节点位置。包括DV-Hop（Distance VectorHop）、MHOP（Minimum Hop）、LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）等算法。
1、2基于非距离的定位算法
基于非距离的定位算法是通过节点之间的连通性来确定节点位置的算法。这 类算法不需要精确测距或时间同步，因此，对于低成本、低功耗的无线传感器网 络来说，实现起来较为容易。这类算法包括：
a)质心定位算法：通过连接若干个节点，将它们的质心作为新的节点位置。
b) Centroidal Voronoi Tessellation（CVT）算法：将节点连接成若干个 三角形，将每个三角形的质心作为新的节点位置。
211、3连通性：由于传感器网络的连通性是一个基本属性，因此，对于定位 算法来说，保证连通性是一个基本要求。如果定位结果造成了网络的连通性问题， 那么这个算法就不适合在无线传感器网络中使用。
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。
基于测距的定位方法
Wireless and Mobile Networks
Zhenzhou Tang @ Wenzhou University
7.6 WSN的定位技术
7.6.3 基于测距的定位方法 – 定位方法
在基于测距的定位算法中，位置未知节点在获知自身到信标节点或参考节点的距离或角度 的信息后，可采用三角测量法、三边测量法、最大似然估计法或者最小二乘法来计算节点 自身的位置。
7.6 WSN的定位技术
7.6.3 基于测距的定位方法 - 测距方法
基于测距的定位方法需要预先知道待定位节点与信标节点或位置已知节点 之间的距离或角度信息。
• 因此，测距是此类定位算法运行的前提。
常用的测距方法有： • 基于接收信号强度指示 • 基于到达时间 • 基于到达时间差 • 基于到达角度
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A: (xA, yA)
dB B: (xB, yB)
dA
p: (x, y) dC
C: (xC, yC)
x x
xA 2 xB 2
y y
xA 2 xB 2
d
2 A
d
2 B
x
d
2 C
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Wireless and Mobile Networks
Zhenzhou Tang @ Wenzhou University
WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布在空间中的低功耗传感器节点组成的网络系统，这些节点能够自主感知环境信息、自组织构建网络、自适应地采集和处理数据。
WSN在许多领域有广泛的应用，如环境监测、智能交通、军事侦查等。
其中，测距定位是WSN中的一个重要问题，即通过测量节点之间的距离来估计节点的位置。
本文将介绍几种基于测距的定位方法。
1.RSSI定位方法：RSSI（Received Signal Strength Indicator）定位方法是一种基于信号强度的测距定位方法。
节点通过测量收到的信号强度来估算节点之间的距离。
节点之间的距离与接收到的信号强度之间存在一定的函数关系，可以通过预先实验得到的RSSI距离模型进行距离估计。
2.TOA定位方法：TOA（Time of Arrival）定位方法是一种基于时间的测距定位方法。
该方法通过测量信号发送和接收的时间差来计算节点之间的距离。
需要节点具备高精度的时钟同步和时间戳功能，并且要考虑信号传播速度的影响。
3.TDOA定位方法：TDOA（Time Difference of Arrival）定位方法也是一种基于时间的测距定位方法。
该方法通过测量信号到达不同节点的时间差来计算节点之间的距离。
与TOA方法相比，TDOA方法只需测量时间差，而无需具有高精度的时钟同步。
4.AOA定位方法：AOA（Angle of Arrival）定位方法是一种基于信号到达角度的测距定位方法。
该方法通过测量信号到达节点的入射角度来计算节点之间的距离。
需要节点具备方向性天线，并且需要考虑信号传播过程中的多径效应。
5.融合定位方法：融合定位方法是将多种测距定位方法结合起来进行定位的方法。
通过将多个测距定位方法的测量结果进行加权融合，可以提高定位的精度和鲁棒性。
常见的融合定位方法有加权平均法、最小二乘法等。
需要注意的是，以上介绍的测距定位方法都有各自的优缺点，适用于不同的环境和场景。
WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法WSN（Wireless Sensor Network，无线传感器网络）是指由多个分布在空间中的传感器节点组成的网络系统，这些节点可以通过无线通信协作，共同完成监测、数据采集和信息传输等任务。
在WSN中，节点之间的相对位置信息是至关重要的，因为它们可以帮助节点协同工作，提高网络的性能和效率。
因此，实现节点之间的准确定位是WSN中的一个重要问题。
基于测距的定位方法是一种常用的定位方法，其原理是通过节点之间的距离测量来确定节点的位置。
下面将详细介绍WSN基于测距的定位方法。
1.测距技术在WSN中常用的测距技术包括信号强度测量、时间差测量和角度测量等方法。
信号强度测量是通过节点之间的信号强度来估计它们之间的距离，这种方法简单易实现，但受到传播环境的影响较大，定位精度较低。
时间差测量是通过计算信号在节点之间传播的时间差来确定它们之间的距离，这种方法精度较高，但需要节点之间高度同步。
角度测量是通过测量信号到达节点的角度来确定节点之间的距离，这种方法对节点之间的相对位置有一定要求，但精度较高。
基于测距的定位方法一般分为两种：基于距离的定位和基于三角测量的定位。
基于距离的定位方法是通过测量节点之间的距离来确定它们的位置。
这种方法可以使用信号强度、时间差或者角度等测距技术来实现。
其中，最常见的是信号强度测量方法。
该方法利用节点之间的信号传输强度随距离的衰减关系，来估计节点之间的距离。
通过收集大量的距离测量数据，并利用三边测距等方法进行处理，可以对节点的位置进行准确估计。
但是由于信号传输受到环境的影响较大，导致测距误差较大，因此通常需要进行校正和优化。
基于三角测量的定位方法是通过测量节点与周围已知位置的节点之间的角度和距离来确定节点的位置。
这种方法通常会使用三角形或多边形的几何关系进行计算，从而求解节点的位置坐标。
该方法对节点之间的位置关系有一定的要求，需要确保至少有三个节点的位置已知，并且节点之间不能共线。
WSN基于测距的定位方法解析
WSN基于测距的定位方法解析无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由一组分散的无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感知环境中的物理量并将其传输到网络中。
WSN被广泛应用于农业、环境监测、智能交通等领域。
在WSN中，节点的定位是一个重要的问题，因为节点的准确位置信息对于很多应用是必需的。
测距定位是一种常见的定位方法，它利用节点之间的距离信息来计算节点的位置。
测距定位方法可以分为两类：基于信号强度的测距定位和基于到达时间的测距定位。
基于信号强度的测距定位方法是通过测量节点之间的信号传输的强度来推测节点之间的距离。
这种方法的优势是易于实现，不需要额外的硬件支持，但由于环境干扰的影响，定位精度较低。
基于到达时间的测距定位方法是通过测量信号从发送节点到接收节点之间的传播时间来计算节点之间的距离。
这种方法的优势是定位精度较高，但需要节点具备精确的时钟同步和时间戳记录功能。
基于信号强度的测距定位方法中最常用的方法是接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）。
该方法通过分析节点之间的信号强度来估计节点之间的距离。
一般来说，信号强度与距离之间存在着其中一种函数关系，比如对数信号传输模型。
节点可以通过测量接收到的信号强度并将其与距离进行比较来推测节点之间的距离。
然而，由于多径效应、阴影效应等环境因素的干扰，信号强度的变化具有不确定性，从而导致定位精度较低。
基于到达时间的测距定位方法中最常用的方法是时间差测距（Time Difference of Arrival，TDoA）和超宽带（Ultra-Wide Band，UWB）测距。
时间差测距法通过测量信号从发送节点到接收节点之间的传播时间差来计算节点之间的距离。
具体而言，发送节点会向周围的节点广播一个时间同步信号，接收节点在接收到信号后记录接收时间，并将其与发送时间进行比较来计算节点之间的距离。
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。
WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的分布式感知节点组成的网络系统，这些节点可以感知、收集和传输环境信息。
在WSN中，节点之间的位置信息对于许多应用（例如环境监测、目标追踪和灾害预警等）都是至关重要的。
因此，WSN基于测距的定位方法被广泛研究和应用。
WSN基于测距的定位方法可以分为无线信号强度定位法和时间差测量定位法。
无线信号强度定位法是一种利用节点之间的相对信号强度来估计位置的方法，而时间差测量定位法是通过测量节点之间信号传播的时间差来确定位置的方法。
无线信号强度定位法是一种常用的基于测距的定位方法，它的基本原理是节点之间的信号强度随着距离的增大而减小。
在这种方法中，需要事先对节点的信号传播特性进行建模，通过对实际信号和理论模型之间的比较，可以估计出节点之间的距离。
常用的模型包括二次衰减模型和对数正态模型。
通过测量信号的接收功率或信噪比，可以获得节点之间的距离估计值。
然后，通过多个节点的距离估计值进行三角定位或最小二乘定位，可以得到更准确的位置估计结果。
时间差测量定位法是另一种常用的基于测距的定位方法，它的基本原理是节点之间的信号传播速度是已知的，通过测量信号传播的时间差来计算节点之间的距离。
根据信号的发送和接收时间戳，可以计算出信号的传播时间差。
如果节点的时间同步已知，可以直接通过时间差计算节点之间的距离。
否则，需要通过额外的步骤来进行时间同步，例如使用GPS进行时间同步或利用节点之间的信号同步技术。
除了上述的基本方法，还可以结合其他技术来提高定位的准确性和可靠性。
例如，可以使用多址技术来实现多个节点同时向目标节点发送信号，从而提高测距的精度。
此外，还可以利用地理信息、环境特征和多传感器融合等方法来辅助定位。
总之，WSN基于测距的定位方法是一种常用的定位技术，它可以通过信号强度或时间差来估计节点之间的距离，进而实现位置的估计。
基于测距的WSN节点自定位技术分析
基于测距的WSN节点自定位技术分析作者：房鑫平孙福阳李安莹来源：《中国新技术新产品》2015年第23期摘要：WSN节点自定位技术就是网络中的普通节点，按照某种定位机制确定自身的地理位置的技术。
节点自定位技术是WSN中网络协议和网络应用的基础，因此对WSN起着关键作用。
本文首先描述了节点自定位技术的分类，并着重对现有基于测距的自定位技术进行分析，并对未来研究重点进行探讨。
关键词：无线传感器网络；自定位；测距中图分类号：TP393 文献标识码：A1 引言无线传感器网络（WSN）是由大量的成本低、功耗少、体积微小，计算、存储和通信能力有限的无线传感器节点，构成的自组织网络。
在科研、军事、民生等方面具有广泛的应用前景。
节点自定位技术就是网络中的普通节点，按照某种定位机制确定自身的地理位置的技术。
该技术是WSN中网络协议和网络应用基础，因此对WSN起着关键作用。
从是否需要测量实际物理量的角度出发，目前在WSN中常见的定位技术可分为：距离无关（Range-free）的定位技术和基于测距（Range-based）的定位技术。
距离无关的自定位技术主要包括：质心法、APIT 法、DV-HOP法、Bounding Box 法等。
该类定位技术不需要测量节点之间的绝对距离和方向等实际物理量，这样就大大降低了对节点硬件结构的要求。
此类技术具有计算复杂度低、实现简单、通信过程简易等优点。
存在定位精度有限，误差较大，一般无法适用于对精度有较高要求的场景的缺点。
基于测距的自定位技术主要有：RSSI、AOA、TDOA、TOF等。
该类技术主要是通过获取具体量化的物理量进行定位，具有能够实现较精确地定位，适用面较广，几乎可以在各种场景中使用的优点。
存在计算复杂度较高，通信量大，对节点的硬件配置有一定要求等缺点。
相比较于距离无关的定位技术，基于测距的自定位技术定位精度高，拥有广泛的适用范围，故而本文重点讨论基于测距的定位技术。
2 常见的WSN节点间测距技术目前，常见的基于测距的WSN自定位技术主要包括：RSSI、TDOA、AOA、TOF等。
WSN中基于RSSI测距的协作式定位算法设计
WSN中基于RSSI测距的协作式定位算法设计
王朔;马永光
【期刊名称】《仪器仪表用户》
【年(卷),期】2018(025)003
【摘要】节点定位是无线传感器网络的支撑技术之一.针对现有的测距技术其准确性易受环境噪声影响的特点,在多维标度分析法的基础上结合加权最小二乘法,加以改进,提出一种基于RSSI的协作式定位算法——WLS-MDS.仿真实验结果表明,与Classical MDS以及LLS定位算法相比,该算法在环境噪声干扰严重以及锚节点数目受限的极端条件下,仍然能够达到较为理想的定位精度,更加适合应用于实际的大规模无线传感器网络.
【总页数】6页(P29-33,24)
【作者】王朔;马永光
【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定 071003;华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定 071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于RSSI测距的WSN定位网络监测系统设计 [J], 刘贵云;邬嘉麒;许国良;邱宾豪
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3.基于RSSI测距信号衰减因子的WSN定位算法研究 [J], 张春炯;陈立万;杨震;曹磊;刘莎;刘子路
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一.WSN节点定位的意义 二.主要的WSN定位方法 三.国内外基于测距的定位方法的研究 四.新型WSN定位方法 五.总结
一.WSN节点定位的意义
无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术在目标 跟踪、入侵监测及一些定位相关领域有广泛的应用前景。传 感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置发什 么了什么事件”, 从而实现对外部目标的定位和跟踪; 了解传 感器节点的位置分布状况可以对提高网络的路由效率提供帮 助, 从而实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自动配置, 改善 整个网络的覆盖质量。定位最简单的方法是为每个节点装载 全球卫星定位系统(GPS) 接收器, 用以确定节点位置。但是, 由 于经济因素、节点能量制约和GPS对于部署环境有一定要求等 条件的限制, 导致方案的可行性较差。 一般只有少量节点通
[3]邱岩, 赵冲冲, 戴桂兰. 无线传感器网络节点定位技术研究[J]. 计算机科学, 2008, 35(5): 47-50.
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易受噪声影响
实例
3.1.2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
节点由上M安IT装开超发声出波的收发Cr器ick和e射t室频内收定发器位, 系测统距最时锚早节采点用同了时R发F送信超号声与 超波声和波电磁信波号, 接组收合节的点T通DO过A两测种距信技号到术达, 时在间2差m来×计2算m两×点2.之5 间m距的离范。 围内, 该系统定位精度在10 cm以下, 现已成为Crossbow的商 业化产品。优点:在LOS情况下能取得较高的定位精度。
情后况利用。三边测量法, 根据求得的圆心坐
标就能求出未知节点D的位置。
四.新型WSN定位方法
1.基于移动锚节 点
的定位算法
2.三维定位 方法
3.智能定位 算法
利用移动锚节 点定位可以避免网 络中多跳和远距离 传输产生的定位误 差累计, 并且可以 减少锚节点的数量, 进而降低网络的成 本。
随着传感器网络的空 间定位需求不断提升, 三 维空间场景下的定位也 成为了一个新的研究方 向。目前的三维定位算 法包括基于划分空间为 球壳并取球壳交集定位 的思想, 提出的对传感器 节点进行三维定位的非
基于信号传输时 间的方法(time of
arrival, TOA)
基于信号传输时 间差的方法(time difference of arrival, TDOA)
3.1.1基于信号传输时间的方 法
最早TOA的技T术OA通距过离测量估信计号算的法传是播时在间非来时计间算同距离步, 网该技络术中可利分用为对单程称 双测程距测和距双协程测议距进, 行单程测测量距的即，信号之只后传单输程一测次,距双方程法测距在即后信续号的到研达究后 中立被即提发出回,。如前H者a需rt要er两开个发通的信A节ct点iv之e B间a具t定有位严系格的统时, 间它同由步一, 后系者列则固
二.主要的WSN定位方法
1.依据距离 测量与否
2依据节点 连通度和拓
扑分类
3依据信息
处理的实 现方式
Hale Waihona Puke 测距算法单跳 算法
分布式算 法
非测距算 法
多跳 算法
集中式算 法
普遍认为基于测距和非测距的算法分类更为清晰,但大部 分基于非测距的定位算法只是停留在理论研究阶段, 且大都 是在仿真环境下进行的, 需要假设很多不确定因素, 而这些 因素在实际应用中往往不能满足, 在实际应用中通常选择测
未来的无线传感器网络定位在解决上述问题之后将广泛应 用于各类领域, 包括安全定位、变化的环境、三维空间等。
参考文献
[1]王福豹, 史龙, 任丰原. 无线传感器网络中的自身定位系统和算法[J]. 软件 学报, 2005, 16 (05): 857-868.
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3.2 节点坐标计算方法
三边测量法
三角测量法
极大似然估计法
三边测量法原理示 极大三似角然意测估图量计法法原原理理示
示意意图图
已知n个点的坐标和它们到未知节点
的距已离知,3个列节出点坐A标, 与B, 距C的离坐的标n个和方未程知式节,点从
第D与已1个已知方知3程节个开点节始A点,, B每,AC个,的B方角,C程的度均,坐每减标次去以计最算后及2一个 3方个点程锚到, 节得未点到知和n−未节1个知点方节的程点距组组离成成的的就线圆可性的以方圆估程心组位, 算最置后出，用如该最已未小知知二点点乘A,估DC的计与法D坐的可标圆以,心得同位到理置未也O知, 由节点 可的此坐以能标够将。确这定个3个结圆果心推的广坐到标和三半维径的。最
三.国内外基于测距的定位方 法的研究
利用某种测量方 法测量距离(或角
度)
利用测得的距离( 或角度)计算未知
节点坐标
基于测距的 算法
3.1距离的测量方法
基于时间的方法
距离的测量 方法
基于信号到达角 度的方法(angle of arrival, AOA)
基于接收信号强 度的方法(received signal strength indicator, RSSI)
优点:低成本
缺点: 1.锚节点数量需求多
2.多路径反射、非视线问题等因素都会影响
距离测量的精度
实例
3.1.5各种方法的研究比例
研究RSSI方法的大约 占了以上几种方法总数 的52%, TOA方法 25%,TDOA方法13%和AOA 方法10%,从实用性的角度 来看, 基于RSSI的定位方 法更简便易行。
优点:能够取得不错的精度 缺点:装有天线阵列的节点的耗能、尺寸以及价格 都要超过普通的传感节点, 与无线传感器网络低 成本和低能耗的特性相违背, 所以实用性较差。
3.1.4基于接收信号强度的方 法
早R期SSI的是R在SS已I距知离发测射量功方率法的有前H提igh下to,w接er收等节人点设测计量的接室收内功定 率位,Sp计ot算ON传t播ags损系耗统, ,并通使过用RS信SI号方传法播来模估型计将两损点耗间转的化距为离距, 通 离过。节点间的相互位置来进行定位, 在边长3 m的立方体内, 其定位精度在1 m以内.
对于无线传感器网 络的户外三维定位, 将 锚节点固定在直升机上 通过GPS实时感知自身 位置, 采用基于RSSI的 测距方法, 利用粒子滤 波定位技术实现定位, 该方法不需要任何关于 未知节点的先验知识, 非常适合应用于户外定
五.总结
无论是在军事侦察或地理环境监测, 还是交通路况监测或医疗卫生 中对病人的跟踪等应用场合, 很多获取的监测信息需要附带相应的位置 信息, 否则, 这些数据就是不确切的, 甚至有时候会失去采集的意义, 因 此网络中传感器节点自身位置信息的获取是大多数应用的基础。截至 目前, 无线传感器网络定位研究已广泛开展并取得了许多研究成果, 但 仍存在着一些没有被解决或被发现的问题, 目前最为关键的问题仍然是 WSN节点的能耗问题, 一切的定位算法应该在精度和能量消耗上选取一 个较为折衷的效果。目前存在的问题主要有以下几点： 1) 实用性差 2) 应用环境单一 3) 受硬件限制 4) 能量受限 5) 安全和隐私 问题
不需要时间同步, 但是本地时钟的误差同样会造成很大的距离偏差。
定最在典网型格的中应用的就节是点GP组S定成位。系固统定。T节OA点只从有在移视动距节(li点ne-中of-接sig收ht, 超LO声S)的波, 并情通况过下T才O比A优算较点法精:确计测,算在量非到方视移法距动简(n节o单ne点且lin的能e-距o取f-离s得igh,较t,在N高L通O的S信)情定范况位围下精,3度随0 m着。左传 右播的距情离况的下增缺加, 点其测:量定1.误精位差确精也计度会时达相应难到增92大c.高m。,精相度对同精步度难9.33%. .
缺点: 1. 硬件需求较高2.传输信号易受环境影响 基于时3间.应的用定场位合方单法一的定位精度虽高, 但从上面的例子中 可以看出其测距距离较短, 且附加的硬件将增加节点的体积 和功耗, 不适于实际应用。
实例
3.1.3基于信号到达角度的方 法
AOA测距技术依靠在节点上安装天线阵列来获得角度信息。由于 大部分节点的天线都是全向的, 无法区分信号来自于哪个方向。因此 该技术需要特殊的硬件设备如天线阵列或有向天线等来支持。
谢 谢
家
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