_无线传感器网络定位算法

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无线传感器网络的定位技术及其算法

无线传感器网络的定位技术及其算法

2 Colg fM eh nc l n eg gn eig,Zh j n iest . le eo c a ia d En r y En ie rn a ei g Unv r i a y,Ha g ho 1 0 n z u 3 27,Chn ) 0 ia
Ab t a t s r c :T h ie e s e or n t o k ( SN ) c m p s d w ih no — e r l o n ie y d s rbu i e w r ls s ns e w r s W o o e t n c nta n de e tr l it i ton
生 、 程监 控 、 境 监测 、 险救灾 和工业 等领域. 远 环 抢
网或 卫 星 到 达 管 理 节 点. 户 通 过 管 理 节 点 对 用 WS N进行 配置 和管理 , 发布 检 测任 务 以及 收 集监
测数 据.
2 传 感 器 节 点 结 构
传感 器节 点通常 是一个微 型 的嵌 入式 系统 , 能
prncpl e o o s, he wie e s osto n t c no o y a d is a g ihm s ha e r s a c d, i i eofs ns r n de t r l s p ii ni g e h l g n t l ort d be n e e r he a v n a e n d s d nt ge o d fe e ago ih s n c r s o i g pp ia in c pe w e e d a t g s a d ia va a s f if r nt l rt m a d or e p nd n a lc to s o s r ob —
文 章 编 号 :1 0 0 9—4 4 2 1)0 —0 5 4 X( 0 【 4 3 6—0 ) 3

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

估测。对 于 G S而 言 , P 不适用 于室 内环 境 的定 位 , 而且 产 生的费用 相当大。后者虽然便宜 , 是精 度又太低 。 但
对 于 基 于 接 收 信 号 强 度 指 示 (ee e i a s eg rci d s n l t nt v g r h i i t n R S) 定 位 , 经 有 了 一 些 方 法 来 解 决 。 B — n c i ,SI的 d ao 已 u
上 下 幅 度 变 动 非 常 大 , 如果 2个 锚 节 点 之 间 的距 离 太 远 , R S 对 于 真实 值 也 会 相 距 甚 远 。 所 以 , 取 了 4个 “ 近 SI 选 最

厂——
糯的步 长L和 新 的超 始点

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s e g ( S )f m u k o n n d t h n h r o e e s r ,n e S fr a o a s r dit t n t R S r n n w o ea tea c o n d s s aue a d t Si om t ni t nf me o r h o im d h R n i sr o n
P = 0 0 l (i 0 = +1no r r), p g / () 1
有一些定位估测方法 , 例如 : P G S是基于从卫星传输 信
号来进行定位 , 然而其他定位是依赖 于陆地上 的通信站点 。
如 在 手 机 系统 中 , 位 最 近 的 基 站 能 够 被 认 为 是 一 个 定 位 定
度 而设 定相 应 的 步长 £ 。在 这 些 反 复 的计 算 中 , 到 了4个 得
3 实 验 和 结 果

无线传感器网络中的目标定位算法

无线传感器网络中的目标定位算法

无线传感器网络中的目标定位算法无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种由大量便携式无线传感器节点组成的分布式网络系统。

这些节点可以自主地采集环境信息,并将采集到的数据传输给距离较远的存储设备或其他节点。

在网络中,节点之间可以实现自组织和自协调,协同完成特定任务。

因此,WSN在环保、农业、国土安全、医疗、交通等领域都有着广泛的应用前景。

WSN的目标定位是WSN的核心技术之一,是WSN中对目标位置进行估计、确定的过程。

目标定位算法是实现目标定位的核心模块,目标定位算法可以分为基于距离测量、角度测量、混合测量以及信号强度测量等几种类型。

其中,信号强度测量是目前应用最广的一种方法。

一、信号强度测量信号强度是指在传感器节点和目标节点之间所收到的发射信号强度。

信号强度与物理环境、信号传输的距离和障碍物等有关系。

因此,基于信号强度进行目标定位时属于非精确性定位。

利用信号强度进行目标定位的方法,可以通过RSSI(Received Signal Strength Indicator)或者LQI(Link Quality Indication)来实现。

RSSI是指接收设备所接收到的某个无线信号的强度,通常以dBm为单位。

LQI是CC2420解码器中的一个参数,用来描述接收到的数据的可靠程度。

而在基于LQI进行对象定位时,利用的是该参数和接受到的数据的质量值之间的关系。

信号强度测量是一种基于收集RSSI值的方法,并基于RSSI值的合成和统计参数来估计目标节点位置的方法。

在信号强度测量的方法中,贝叶斯定位是其中通常采用的一种方法之一。

简单地说,贝叶斯定位是一种通过先验概率和实际测量值来进行定位的方法。

也就是说,通过收集节点间的RSSI或LQI的值,对目标节点的位置进行估算。

最终通过数据融合和机器学习等手段,达到提高目标定位精准度和减少误差的效果。

二、基于几何测量的目标定位算法基于几何测量的目标定位算法,是指通过传感器节点之间相互测量的物理参数(如水平角度、垂直角度、距离)来估计目标节点位置的算法。

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。

无线传感器网络容错目标定位算法_FTTL

无线传感器网络容错目标定位算法_FTTL

a ∈ R + 次方关系,具体数值与环境相关。所以, t 时刻
位于 ( xn , yn ) 处的传感器 n 的观测值为: ,当 n = 1,..., N , t = 1,..., M ,有
在上述公式中, Vmax 和 g 是与具体的传感器设计结 构相关的参数, Vmax 表示传感器最大可测量值, 传感器的幅度增益。 rn 表示两节点间的几何距离: 表示
A 的矩
形 区 域 中 。 各 节 点 静 止 不 动 , 坐 标 记 为
( xn , yn ), n = 1,..., N ,并且为已知量。
( 2 )待定位目标的位置为 ( xs , ys ) ,位于区域 内,并且未知。 (3)目标能够发出连续的信号,并且该信号能够全 向无差别地传播。
A
无线传感器网络容错目标定位算法——FTTL
无线传感器网络容错目标定位算法—— FTTL
[韩丽]
摘要
文章提出了一种带有容错机制的目标定位算法,算法以传感器节点观测结果0-1 值为依据,通过一种似然估计实现定位。文章提出的算法能够获得较好的定位精 度,并在一定的节点差错概率下,保持算法性能。
关键词: 无线传感器网络 目标定位 容错算法
新 技 术
韩丽 南京邮电大学,通信与信息工程学院。
44
新 业 务
1
引言
无线传感器网络(Wireless Sensor
2 一种带有容错机制的目标定位算法—— FTTL
2.1 无线传感器网络的实验模型
对于 本文 中讨论 的用于 目标 定位的 无线 传感器网 络,我们有以下假设: (1) N 个传感器节点平均地分布在面积为
(i, j ) 进行+1或-1操作。
L(i, j ) = ∑∑ bn ,t (i, j ), for i, j = 1,..., G

无线传感器网络中的节点定位算法设计与性能评估

无线传感器网络中的节点定位算法设计与性能评估

无线传感器网络中的节点定位算法设计与性能评估随着无线传感器网络(WSN)的快速发展,节点定位成为该领域的一个重要课题。

节点定位算法通过利用节点之间的通信和测量信息,确定其在三维空间中的位置,为各种应用提供基础支持。

本文将讨论无线传感器网络中节点定位算法的设计原理和性能评估方法。

一、节点定位算法设计原理1. 距离测量法距离测量法是最简单直接的节点定位方法之一。

该方法基于节点之间的距离测量,使用测量值来计算节点的位置。

距离测量可以通过收集到的消息传输延迟、信号强度等数据来实现。

扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种常用的距离测量法,它通过节点之间的测量距离计算节点位置,并使用卡尔曼滤波来估计测量误差。

2. 角度测量法角度测量法通过测量节点之间的相对角度来确定节点的位置。

该方法通常需要使用多个节点进行测量,从而减小测量误差。

多轮测量法和方向测量法是常用的角度测量方法。

多轮测量法通过多个节点的角度测量来计算节点位置,并使用三角测量或梯度下降算法来解决非线性问题。

方向测量法通过测量节点到基准节点的方向角来定位节点。

3. 混合定位法混合定位法结合多种测量方法和传感器信息来确定节点位置。

该方法通过充分利用各种测量方法的优点,并减少各种方法的缺点,提高节点定位的准确性和鲁棒性。

混合定位算法通常包括距离测量、角度测量和地标定位等多种方法的组合。

二、节点定位算法性能评估方法节点定位算法的性能评估是提高算法准确性和可靠性的关键步骤。

以下是常用的节点定位算法性能评估方法:1. 误差分析误差分析是衡量节点定位算法性能的基本方法。

通过计算测量误差和估计误差之间的差异,以及估计误差和真实位置之间的差异,来评估算法的准确性和精度。

2. 精度评估精度评估是衡量节点定位算法性能的另一个重要指标。

通过计算测量位置和真实位置之间的欧氏距离、误差均值和标准差等指标,来评估算法的精度。

同时,还可以根据应用的具体需求,定义适当的精度评估指标。

3. 鲁棒性评估鲁棒性评估是衡量节点定位算法对不同环境和条件变化的适应能力的指标。

一种高精度的无线传感器网络定位算法

一种高精度的无线传感器网络定位算法

C a gh 15 0 C ia h n su2 5 0 , hn ) A src:L cl a o cn l yi oe o tekyt h o ge i wrls sno e ok ( N ) O h b tat oazt nt h o g s n f h e c nl i n i es esrn t rs WS s . nte i i e o e o s e w
信息 , I 及 一 个 初 始 值 为 l的 表 示 跳 数 的 参 数 。此 信 标 D以
无 线传 感器 网络 ( N ) WS s 由大量 密集分 布的传感 器 网 络节点 组成。每个节点具 有有 限的计算处 理 、 线通 信和 无 存储能 力 , 能够近距离 感知周 围 的环 境。节点之 间 以 自组
b sso n lss o h V— p ag rt m , n i r v d a g rt m B a i f a ay i f t e D Ho l o h i a mp o e lo h C DV— p i b o g t o t T e c n e t o i Ho s r u h u . h o c p f
21 0 1年 第 3 0卷 第 1 2期
传感 器与微系统 ( rnd cr n coyt eho ge) Tasue dMi ss m T cnl is a r e o
19 3

种 高 精 度 的无 线 传 感 器 网络 定 位 算 法
徐 江 , 焕 延 钱 ,严筱 永 ,高德 民
A i h p e ii n o a i a i n a g rt m o S h g r c so l c lz to l o ih f r W Ns
X i g’ I N H a -a Y N X a—o g ,G O D — i U J n ,Q A u nyn , A i yn A er n a o a

一种面向无线传感器网络的分布式定位算法

一种面向无线传感器网络的分布式定位算法

( o eeo C lg l fMaie N r w s r o t h i l nvr t, ’ 70 7 , hn ) r , ot et nP le nc i sy Xi n h e yc aU ei 帆 10 2 C i a
Ab t a t Du r l s e s r ewo k h n e w t r n i n n , a e n t e r s a c f h i l r l o t m , h s sr c : et wi e ss n o t r si t e u d r a e vr me t b s d o l e e r h o esmi g r h o e n n e o l t aa i ti
随 着 微 机 电 系统 技 术 、 字 电 子 学 和 无 线 通 信 技 术 的 进 数 步 . 进 了 廉 价 、 功 能 的 网 络 传 感 器 结 点 的 快 速 发 展 , 得 促 多 使
算 簇 内 相 对 坐 标 , 效 地 减 少 了 由于 测 量 距 离 误 差 所 带 来 的 有
第 2 O卷 第 8期
Vo . 120 No8 .
电 子 设 计 工 程
Elc r n c De i n En i e rn e to i sg g n e i g
21 0 2年 4月
Ap .2 2 r 01

种 面向无线传感器网络的分布 式定位算 法
晁 旭 ,申晓 红 ,白卫 岗
po ii n n c ur c . sto i ga c a y
K e r s iee s s n o e w r s o e lc iai n it b td;u d r tr y wo d :w rl s e s rn t o k ;n d o a z t ;d sr u e l o i n e wae

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

Ab t a t B c u e t e s a ef c o f n h rn d si l s l ea e o b t o el c l a i n a c r c n o e a e r t s r c e a s h c l a t ro c o o e Sco e y r lt d t o h n d ai t c u a y a d c v r g a e a o z o
p s d i h a e h o g n lzn h o e n t e p p lc t n a g rt m o mp o ig t e l c t n a c r c n o e a e r t . Ho o a i l o ih f r i r v n h o a i c u a y a d c v r g ae o o
总第 2 5 4 期 21 年第 3 00 期
计算机 与数字工程
C mp tr& D gtl n ier g o ue ii gn e i aE n
Vo . 8 No 3 13 .
34
无线 传 感 器 网络 D — p定位 算 法 的研 究 V Ho
白凤 娥 姜晓荣 牟 汇慧
( l g f mp t rEn iern n o t r ,Tay a ie st f c n lg ,Tay a 0 0 2 ) Col eo e Co u e gn eiga dS f wa e iu n Unv r i o y Te h oo y iu n 3 0 4
Un n wnn d so l eev no maino n h rn d swi i td h p n i k o o e nyrc ieifr t fa c o o e t l e o s i DV- p lc l ain ag rtm. W h n au — o h mi Ho o ai t lo ih z o e n k o o er c ie r h n 3a c o o e ,t eu k o o ei lc td a d c n etd t n h rn d . Th n。t eod n wnn d e ev smo et a n h rn d s h n n wn n d S o ae n o v re O a c o o e e h l a d ten w n h rn d sa eiv le nt elc t n o h e tu k o o e. F n l n h e a c o o e r n ov d i h o a i ft er s n n wn n d s ial h i lto e uts o h t o y。t esmuain rs l h wsta

无线传感器网络中的协同定位算法研究

无线传感器网络中的协同定位算法研究

无线传感器网络中的协同定位算法研究随着科技的不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)已经成为各个领域中重要的研究方向之一。

无线传感器网络通过大量的分散式传感器节点之间的协作,实现对目标区域内信息采集、处理和传输的功能。

其中,协同定位算法是无线传感器网络中的关键技术之一。

本文将对无线传感器网络中的协同定位算法进行研究和探讨。

一、无线传感器网络定位算法的基本原理无线传感器网络的定位算法是通过利用网络中的传感器节点之间的信号传播特性和测量数据,推断目标节点的位置,从而实现对目标的定位。

常见的无线传感器网络定位算法包括:距离测量法、角度测量法、基于测向的方法等。

1. 距离测量法距离测量法是利用传感器节点间的距离信息进行定位的方法。

这种方法利用传感器节点之间的信号强度衰减模型、时间差测量技术等手段,通过测量目标节点与周围节点之间的距离,从而推断目标节点的位置。

在实际应用中,可以通过超声波测量、射频测量等方式得到节点之间的距离信息。

2. 角度测量法角度测量法是利用传感器节点间的角度信息进行定位的方法。

这种方法利用传感器节点间的信号角度,通过多边定位、三角定位等几何原理,推断目标节点的位置。

在实际应用中,可以通过全向天线、方向性天线等方式获取节点之间的角度信息。

3. 基于测向的方法基于测向的方法是利用传感器节点之间的信号传播方向信息进行定位的方法。

这种方法利用节点之间的信号强度、信号相位等特征,通过测量目标节点与周围节点之间的信号传播方向,推断目标节点的位置。

在实际应用中,可以通过波束赋形、多普勒效应等方式获取节点之间的信号传播方向信息。

二、无线传感器网络定位算法的优势和挑战无线传感器网络定位算法在很多领域都具有广泛的应用前景,但同时也面临一些挑战。

1. 优势(1)成本低:无线传感器网络定位算法通常只需要部署大量的传感器节点,相对于其他定位方式来说,成本较低。

(2)灵活性高:无线传感器网络定位算法可以根据具体的应用场景和需求进行灵活的部署和配置。

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

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

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APIT的无线传感器网络三维定位算法

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法
2. Sha on nd g Com p e nt r ut rCe e ) Ab ta t Ac o di o c r c e itc ls i PI a g rt src : c r ng t ha a t rs isofca scA T l o ihm ,ti x e i se t nde o r aieno o a in i hr e dm e ina pa e d t e l del c to n t e — i nso ls c .Ai ig z m n a h h t ge o PI ago ihm , n i pr ve tt e s or a fA T l rt a m o d TDA PI ago ihm spr os d,a d ago ih e f r a c s a l z d fo od oc — T l rt i op e n l rt m p ro m n e i na y e r m n e l a
. _ 。 擘兰 蠹 . . 翟
l 幢
基 于 AP T的 无 线传 感 器 网络 三 维定 位 算 法 * I
杨 泽 军 。 英 龙 , 王 黄太 波
( .山东 师 范 大 学 信 息科 学 与 1程 学 院 , 南 2 0 1 ;.山东 省 计算 中心 ) 1 = 济 50 4 2
撒 的 。 因此 如 何 确 定 节 点 的具 体 位 置 成 为 无 线 传 感 器 网
络 研 究 的难 点 和重 点 。
为 未 知 节 点 接 收 到 此 固 定 信 标 节 点 的 R S 值 , 行 定 位 SI 进
计 算 。参 考 文 献 [ ] 合 三 角 形 测 试 原 理 ( I 6结 P T), 要 针 主
t n e r ra d p st n n o e a et s e t . e i r v d a g r h u e h d a o y l , n r a l e u e h u e so a i r o n o i o i g c v r g wo a p c s Th mp o e l o i m s s t e ie fc ce a d g e ty r d c s t e n mb r fb d o i t n d s S mu a i n e p rme t l e u t h w h tTDAP T l o ih c n b p l d t h e — i n in l p c , n h o i o i g c y o e . i lt x e i n a s lss o t a o r I ag rt m a e a p i o t r e dme so a a e a d t ep st n n o — e s i

无线传感器网络中节点定位算法

无线传感器网络中节点定位算法

lc l a in ag r h a p a e c o d n o v r u a t r,s c s t e c s o ra d a p ia in e s A o ai t lo i m p e r d a c r ig t a o s f co s u h a h o L p we n p l t s a a . s we z o t i c o r
l 引言
无 线传 感 器 网 络( rl sSno t o sW S ) Wi e esr w r , N es Ne k
离有无关系分类【;按与锚 点有无关系分类 :按集 中 5 1 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[ 1 6 。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
Ab ta t sr c :W iee s s n o ewo k e o s a n w aa c l ci n tc n l g f a t n mo s s n o o e .Th r ls e s r n t r s b c me e d t o l to e h o o y o u o o u e s r n d s e e
计 算 机 系 统 应 用
ht:ww . sa r. t / wc —. gc p/ ・ o n
21 0 i年 第 2 O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 10 8 ) 哈 5 0 0
k o t e a c rb s d ma s ag rtm sh g e r cso i h c o -r eABe lo t m a o rc s.I n w, h n ho - a e s l o i h ha i h rp e iin wh l t e a h rfe e n ag r h h sl we o t n i o d rt a ea v n a so m,an w aiai nago i m sp e e td I o sn to l o to ep e iin w t r e tk d a tge ft o he e l l to l rt oc z h i r s n e . td e o n yc n r l r cso  ̄n h t i e d r a g so n u er n e fABe l o t , tas e u e en mbe fa c o so ema sag rtm . oi a e en e s ag r h bu lor d c st u im h ro n h r f h s lo ih S t nme t e d t c h t

无线传感器网络中的节点定位算法

无线传感器网络中的节点定位算法
I n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y・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 1 1 6 0 5 2 )
【 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
p r o c e s s i n g T h i s p a p e r a n a l y z e s t h e e x i s t i n g a l g o r i t h ms a b o u t l o c a l i z a t i o n p r o b l e ms i n wi el r e s s s e n s o r n e wo t r k . Th e n i t r e s e a r c h e s on h o w t o r e d u c e t h e e n e r g y c o n s u mp t i o n o f n e wo t r k a n d e x t e n d t h e n e wo t r k l i f e .
C h e n F e n g - j u a n
i a o n i n gU n i v e r s i t yo f I n t e r n a t i o n a l B u s i n e s sa n dE c o n o mi c s L i a o n i n g D a l i a n 7 1 6 0 5 2 )
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

无线传感器网络中的位置定位技术研究

无线传感器网络中的位置定位技术研究

无线传感器网络中的位置定位技术研究无线传感器网络是一种由大量分布在感兴趣区域的微型无线节点组成的网络系统。

这些节点通过无线方式相互通信,将感知到的环境信息传输给基站或其他上层节点。

位置定位技术在无线传感器网络中是一项重要的研究内容,可以帮助用户准确地确定节点的位置并获取所需的环境信息。

1. 无线传感器网络中的位置定位问题无线传感器网络中的位置定位问题主要涉及两个方面:节点位置的确定和相对距离/方向的测量。

节点位置的确定是指在已知一部分节点位置或通过其他手段获取部分节点位置的情况下,通过节点之间的通信或其他手段推断或估算出其他节点的位置。

相对距离/方向的测量是指在已知节点位置的情况下,通过节点之间的通信或其他手段测量出节点之间的距离或方向差。

2. 无线传感器网络中的位置定位算法目前,无线传感器网络中常用的位置定位算法主要包括三种:基于信号强度的定位算法、基于距离测量的定位算法和基于角度测量的定位算法。

2.1 基于信号强度的定位算法基于信号强度的定位算法是通过测量节点之间的信号强度变化来估计节点的位置。

这种算法的基本原理是,信号强度在空间中的衰减遵循一定的规律,节点之间的距离越远,信号强度下降越快。

通过对节点之间的信号强度进行测量,并根据信号强度-距离关系模型进行推断或估算,可以确定节点的位置。

2.2 基于距离测量的定位算法基于距离测量的定位算法是通过测量节点之间的实际距离来确定节点的位置。

这种算法一般采用物理测距方法,如全球定位系统(GPS)、超声波测距、激光测距等。

通过将这些物理测距方法与无线传感器网络相结合,可以准确地测量节点之间的距离,并推断出节点的位置。

2.3 基于角度测量的定位算法基于角度测量的定位算法是通过测量节点之间的方向角度来确定节点的位置。

这种算法需要节点具备方向感知的能力,如通过方向天线、电子罗盘等方式实现。

通过测量节点之间的方向角度,可以计算出节点的位置。

3. 无线传感器网络中的位置定位技术研究挑战在研究无线传感器网络中的位置定位技术时,面临着一些挑战。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法研究

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法研究

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法研究在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)中,节点定位是一个重要的问题。

准确的节点定位可以提供重要的位置信息,从而帮助实现诸如环境监测、智能交通、物流管理和军事侦查等应用。

随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)的发展,基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法逐渐得到关注和研究。

在传统的节点定位方法中,常使用全局定位系统(Global Positioning System, GPS)等技术来获取节点的坐标信息。

然而,在某些环境中,GPS定位可能无法实现,例如在室内环境或者是建筑物内部。

此时,基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法可以提供一种有效的替代方案。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法主要分为两个步骤:距离估计和位置推断。

首先,距离估计是通过无线信号强度衰减模型来估计节点之间的距离。

传统的无线传感器网络节点定位算法通常使用固定的衰减模型来估计距离。

然而,基于人工智能的算法可以使用机器学习技术,通过建模和学习来自动选择最佳的衰减模型,并进行距离估计。

例如,可以使用神经网络、支持向量机或者深度学习算法来建立距离估计模型,并通过训练数据来优化模型参数。

其次,位置推断是根据节点之间的距离估计结果来推断节点的坐标位置。

传统的位置推断方法包括三角测量和多边形法。

然而,这些方法通常需要多个节点之间的协作、时间同步和复杂的计算,限制了其在实际应用中的可用性。

基于人工智能的算法可以利用机器学习技术,综合考虑距离估计结果、拓扑结构和节点属性等信息,来进行位置推断。

例如,可以使用粒子滤波、卡尔曼滤波或者贝叶斯网络等方法来实现节点位置的推断。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法具有以下优势:首先,基于人工智能的算法可以适应不同的环境和场景。

传统的节点定位方法通常依赖于特定的硬件设备或者基础设施,并且对环境有较高的要求。

无线传感器网络DV-Distance定位算法

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 R S 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 。
lc lzn si p o e An t e tc n q eo SIt i tn d st e a v ld n d ,t ep e ii n o o aii g i m r v d. d wi t e h i u fRS lmi o e b ai o e h r cso f h h o o
l c ii g c n be i r v d wi h s i r v d l c ia o lo t m.S mu ai n d mo sr t s ta h o a zn a mp o e t ti mp o e o a z t n ag rh l h l i i i lto e n tae tt e h i r v d ag rt m b i u l e u e e er ra d i r r cs a r d t n mp o e o i l h o v o sy r d c st ro n smo p e ie t n ta i o a DV・ sa c o aia。 h e h i l - tn e lc lz 。 Di
t g rt m s i a oi onl h .
Ke wo d : r l s e s rn t r ;o aia o ; y r s wiee ss n o ewo ks lc z t n DV— it c ; S ; i h s l i D sa e RSu . a SUN Le i

无线传感器网络节点定位算法的研究

无线传感器网络节点定位算法的研究

21 0 0年第 2 卷 第 l 6 2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
( ) VHo 6 D - p算法[ 11的基本思想是将 未知节点到参 1 11 4 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 。 ( ) -iac 7 DV ds ne算法『1 DV H p 法类 似,所不同 t 9与 -o 算 的是相邻 节点使用 R S 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【】 8 7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
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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。

例如iPhone 就使用了A-GPS,即基站或WiFi AP 初步定位后,根据机器内存储的GPS 卫星表来快速寻星,然后进行GPS 定位。

例如在民用的车载导航设备领域,目前比较成熟的是GPS + 加速度传感器补正算法定位。

在日本的车载导航市场是由Sony 的便携式车载导航系统Nav-U1 首先引入量产。

例如在增加了三轴陀螺仪的iphone4里可以利用三轴陀螺仪来辅助完成定位,具体可以参见这篇文章的介绍,不过三轴陀螺仪定位的误差会随着时间逐渐积累。

1.2 基站定位(cell ID定位)小区识别码(Cell ID)通过识别网络中哪一个小区传输用户呼叫并将该信息翻译成纬度和经度来确定用户位置。

Cell ID实现定位的基本原理:即无线网络上报终端所处的小区号(根据服务的基站来估计),位置业务平台把小区号翻译成经纬度坐标。

基本定位流程:设备先从基站获得当前位置(Cell ID)(第一次定位)→设备通过网络将位置传送给Agps位置服务器→Agps服务器根据位置查询区域内当前可用的卫星信息,并返回设备→设备中的GPS接收器根据可用卫星,快速查找可用的GPS卫星,并返回GPS定位信息。

1.3 Wifi AP定位设备只要侦听一下附近都有哪些热点,检测一下每个热点的信号强弱,然后把这些信息发送给网络上的服务端。

服务器根据这些信息,查询每个热点在数据库里记录的坐标,然后进行运算,就能知道客户端的具体位置了。

一次成功的定位需要两个先决条件:客户端能上网,侦听到的热点的坐标在数据库里有1.4FRID、二维码定位通过设置一定数量的读卡器和架设天线,根据读卡器接收信号的强弱、到达时间、角度来定位。

目前无法做到精准定位,布设读卡器和天线需要有大量的工程实践经验难度大,另外从成本上来讲WIFI经济实用些。

二、定位算法研究的目的和意义定位是大多数应用的基础。

由于节点工作区域往往是人类不适合进入的区域,或者是敌对区域,甚至有时传感器节点需要通过飞行器抛撒,因此节点的位置通常是随机并且未知的。

而传感器节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提,没有位置信息的监测消息往往是没有意义的。

传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件",除能报告事件的发生地外,还能进行目标跟踪,实时监视目标路线,预测目标轨迹等;实现对外部目标的定位和追踪。

另一方面,了解传感器节点位置信息还可以协助路由,提高路由效率,为网络提供命名空间,向部署者报告网络的覆盖质量,实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自配置等网络管理。

因此,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置尤为重要,对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。

而全球定位系统是目前使用最广泛最成熟的定位系统,通过卫星的授时和测距对用户节点进行定位,具有精度高、实时性好、抗干扰能力强等优点,但是定位适应于无遮挡的室外环境,用户节点通常能耗高且体积大,成本也比较高,需要固定的基础设施等。

人工部署和为所有网络节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制,甚至在某些场合可能根本无法实现,这使得它不适用于低成本自组织的传感器网络,因此必须采用一定的机制与算法实现WSN的自身定位。

随着计算机技术、微电子技术和通信技术的进步,传感器已朝着集成化、微型化、智能化和低能耗的方向快速发展,使其能够在较小体积内集成信息采集、数据处理和信息的传输等多种功能,这为无线传感网(Wireless Sensor Networks WSN)的产生和发展奠定了基础。

无线传感网是由部署在监测区域内大量廉价微型的具有有限数据处理能力和装备有低能耗无线信号收发器的传感器节点通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络,其目的是利用网络节点协作地感知和采集网络覆盖区域内感兴趣的信息,并发送给观察者。

它通过大量随机部署在监测区域的传感器节点来监测和感知周围的物理环境。

无线传感网具有布线成本低、监测精度高、系统容错性好、可远程监控以及便于诊断与维护等众多的优点,它的产生解决了传统传感器网络在应用中遇到的安装、维护等方面的种种困难。

其在军事、工业、医疗、交通、环保等领域有着广阔的应用前景。

如果说互联网改变了人与人之间的信息交流方式,那么,无线传感网的产生将改变人与自然界的交互方式。

三、WSN定位算法分析3.1 基于锚节点的定位算法3.1.1 距离相关定位算法距离相关定位算法一般利用一定的测距技术得到节点间距离,再利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法计算出未知节点的位置。

常用的测距技术包括接收信号强度(RSSI)技术、信号传输时间(TOA)技术、信号到达时间差(TDOA)技术和信号到达角度(AOA)技术。

它们需要一些昂贵的辅助测量设备来测量节点间的距离,且受环境影响较大。

如RSSI产生的测量误差较大;TDOA需要节点具有超声波发送与接收功能;AOA容易受到环境影响,功耗较大等。

但距离相关定位算法的一个突出优点是定位精度高,因此对定位精度要求比较高的场合都用基于测距的定位算法实现定位。

典型算法:接收信号强度指示法(RSSI)通过信号在传播中的衰减来估计节点之间的距离。

假设已知发射功率,在接收节点测量接收功率,计算传播损耗,使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离。

在自由空间中,距发射机d处的天线接收到的信号强度由下面的公式给出:p r(d)=p t G t G rλ2 (4π)2ⅆ2L其中,p t为发射机功率,p r(d)是距离d处的接收功率,G t、G r分别是发射天线和接收天线的增益,d是距离,单位为米(m),L为与传播无关的系统损耗因子,λ是波长,单位为米(m)。

由公式可知,在自由空间中,接收机功率随发射机与接收机距离的平方衰减。

这样,通过测量接收信号的强度,再利用上述公式即可计算出收发节点间的大概距离。

3.1.2 距离无关定位算法利用节点间的连通情况来估测自己的位置。

其中一部分距离无关算法采用集中式计算模式,用一些优化方法来提高定位精度,但是集中计算方式需要网络中有计算中心支持,且计算中心附近节点通信量大,很快能量耗尽,使整个网络不可用。

绝大多数距离无关定位算法采取分布式计算模式,可扩展性好;由于位置估测基于节点间的连通情况,计算简单而且容易实现;计算在节点本地进行,通信量小。

因为基于估测距离,距离无关算法定位精度不如距离相关算法好。

典型算法:DV-hop算法距离向量—跳段( distance vector-hop,DV-Hop)定位机制非常类似于传统网络中的距离向量路由机制,DV-Hop 算法的定位过程主要分为3 个阶段:1) 计算未知节点与每个信标节点的最小跳数,锚节点向邻居节点广播自身位置信息的分组,其中,包括跳数字段,初始化为0。

接收节点记录具有到每个锚节点的最小跳数,忽略来自同一个锚节点的较大跳数的分组。

然后,将跳数值加1,并转发给邻居节点。

通过这种方法,网络中的所有节点能够记录下到每个锚节点的最小跳数。

2) 计算未知节点与锚节点的实际跳段距离每个锚节点根据第一阶段中记录的其它锚节点的位置信息和相距跳数,并利用下式估算平均每跳的实际距离ⅆi=∑√(x i−x j)2+(y i−y j)2∑ℎj式中(x i, y i),(x j, y j) 为锚节点i, j 的坐标; ℎj为锚节点i 与j( i ≠j) 之间的跳段数,然后,锚节点将计算的平均每跳距用带有生存期字段的分组广播至网络中,未知节点仅记录接收到的第一个平均每跳距离,并转发给邻居节点。

这个策略确保了绝大多数节点从最近的锚节点接收平均每跳距离值。

未知节点接收到平均每跳距离后,根据记录的跳数,计算到每个锚节点的跳段距离。

3) 利用三边测量法计算自身位置未知节点利用第二阶段中记录的到各个锚节点的跳段距离,利用三边测量法计算自身位置。

已知A,B,C 3 个节点的坐标分别为(x a, y a) , (x b,y b) ,( x c,y C),以及它们到未知节点D 的距离分别为ⅆa,ⅆb,ⅆc,假设节点D 的坐标为( x, y) 。

那么,有下列公式:√(x−x a)2+(y−y a)2=ⅆa (1)√(x−x b)2+(y−y b)2=ⅆb (2)√(x−x c)2+(y−y C)2=ⅆc (3)由式(1) 、式(2) 、式(3)可得未知节点D 的坐标为:3.2 基于移动锚节点的定位算法目前移动锚节点定位算法一般包括以下两类:第一类是同时采用移动锚节点和静态锚节点协作来完成未知节点的定位过程;另一类则是只通过移动锚节点来获得未知节点的坐标。

利用移动锚节点替代传统的静态锚节点不但降低了无线传感器网络定位技术实现的成本,而且提高了定位精度和定位覆盖率。

3.2.1 基于移动锚节点的距离相关定位算法基于测距的移动锚节点发送的信标信号中包含距离信息,然后未知节点通过接受到的距离信息通过特定的计算方法实现定位。

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