无线传感网络定位技术研究与实现
无线传感器网络研究与应用资料
老年人健康状况监控
远程医疗 空间探索：
星球表面(biǎomiàn)大范围、长时期、近距离的监测和探索。 选定着陆场地 ▪ 其他应用： 紧急和临时场合应急通信：地震、水灾、强热带风暴灾害地区、边远或偏僻野外地区
交通流量监控 智能化房屋
结构健康监测
机械设备状态监测
定位方法为：利用少量已知位置节点（参考节点，采用GPS 定位或
者预先放置的节点），来获得其它节点的位置信息
提出的算法有：Niculescu，Bulusu等
第二十三页，共三十五页。
5、典型(diǎnxíng)应用
案例1 Senera的桥梁安全监控系统
Senera的系统，用于监测桥梁、高架桥、高速公路 等道路环境。对许多老旧的桥梁，桥墩长期受到 水流的冲刷，传感器能夠放置(fàngzhì)在桥墩底部、 用以感测桥墩结构； 也可放置在桥梁两侧或底部，搜集桥梁的温度、湿 度、震动幅度、桥墩被侵蚀程度等，能減少断桥 所造成生命财产的损失。
新兴的第四代传感器网络
▪ 第一代传感器网络：20世纪70年代。点对点传输，具有 简单信息获取能力。
▪ 第二代传感器网络：获取多种信息的综合能力，采用串 /并接口与传感控制器相联。
▪ 第三代传感器网络：20世纪90年代后期。智能传感器 采用现场总线(zǒnɡ xiàn)连接传感控制器构成局域网络。
▪ 第四代传感器网络：以无线传感器网络为标志，正处于
研究和开发阶段。
第三页，共三十五页。
以自组织形式构成多跳中继的分级(fēn jí)结构网络
普通节点和Sink节点：完成数据采集和多跳中继传输。 网关节点G：完成无线和有线信号转换，实现CERNET2的接入。 监控中心(zhōngxīn)CC：完成区域数据的综合处理。
井下无线传感网络节点定位技术研究
收信 号 强 度 指 示 值 （ Ｓ Ｉ 位 算 法 虽 然 有 Ｒ Ｓ） 定 较高的测量精度， 但这种定位算法在使用过
中 图 分 类号 ： Ｐ １ Ｔ ２２
文 献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ７ ９ １ （０ １０ － ０ ５ ０ １０ － ４ ６２ １）４ ０ ７－ ２
过Ｒ Ｓ 定位 算 法估 算 出 自身与 锚 节 点之 间 ＳＩ 的距 离 。 某一 个 未知 节点 同时位 于在 三个 或 三个 以上 锚 节点 的 无线 通信 范 围 内 ， 换句 话 说 改 未 知 节 点 能够 直 接 获 得 与 三个 或三 个 以上 锚 节 点 之 间 的Ｒｓ Ｉ Ｓ 测距 ， 时 就 可 以 此 直 接 执 行第 三步 ， 用 三 （ ） 定 位 算法 估 采 多边
③ 用究 ・ 研・ 应
井 下 无 线 传 感 网络 节 点定 位 技 术 研 究
王 楠
（ 宁信 息职 业 技 术 学 院 辽
辽 宁辽 阳 １１ ０ ） １ ０ ０
摘 要 ： 了加 强对煤 矿 井 下人 员、 备 定位跟 踪 问题 的研 究是 提 高在 井下 恶 劣环境 中工作 安 全性 十 分重要 的 问题 之一 。 为 设 本文提 出一种将Ｒ Ｓ￣Ｄ —Ｈ ｐ Ｓ Ｉ Ｖ ｏ 定位算 法 相结合 的井 下无 线传 感 网络 的定位算 法Ｒ Ｔ。 Ｄ 弥补 了Ｒ Ｓ算 法或Ｄ －Ｈ ｐ ＳＩ Ｖ ｏ 算法在 使 用中 的不足 ， 高 了测量 精度 ， 快 了定位 速度 ， 提 加 降低 了测 量成 本 。 文主 要通 过理 论分 析和 算 法设 计对 该算 法进行 说 明 。 本 关键词 ： 无线传感 网络 定位 Ｒ Ｓ ＤＶ Ｈ ｐ ＳＩ － ｏ
２ 无线传 感器 网络在 煤矿 安全监 至 少 三 个锚 节 点 的距 离 。 后 用 三（ ） 定 、 最 多边 锚 节 点 向 外发 送信 号 ， 通 信 范 围 内 在其 测 中 的基本 定位 机 制 位 的方 法来 计 算 未知 节 点的 位置 信息 。 的未知节点可以直接计算出Ｒ Ｓ距离 。 Ｓ［ 接
无线传感器网络中的位置服务技术研究
无线传感器网络中的位置服务技术研究随着科技的不断发展，人们对于地理位置信息的需求越来越大，而位置服务技术也随之得到了广泛应用。
无线传感器网络作为一种新型的传感技术，在各个领域也有着广泛的应用，其中位置服务技术也成为了无线传感器网络中必不可少的一环。
本文将从什么是无线传感器网络、无线传感器网络中的位置服务技术以及未来的发展趋势等方面进行论述。
一、什么是无线传感器网络？无线传感器网络是指由大量分散的、能自组织且能自组网的小型电子设备组成的网络。
这些小型设备包括各种传感器、微处理器以及微型网络设备等等，这些设备组成一个庞大的网络并能够相互联通。
在无线传感器网络中，每个节点都是平等的，不会出现主从节点的关系。
为了能够满足不同的应用场景，无线传感器网络有许多不同的组织形式。
例如分层网络、非分层网络、小世界网络以及自组织网络等等。
同时，在实际应用过程中，无线传感器网络还需要考虑节点数量的问题，以及节点之间的通信协议等。
二、无线传感器网络中的位置服务技术位置服务技术是无线传感器网络中必不可少的一项功能。
位置服务的基本原理是通过设备获取其所处的地理位置坐标，并把这些位置信息传输到网络中的其他设备中。
在无线传感器网络中，位置服务技术可以分为以下三个方面：1、位置推断技术位置推断技术是通过设备所传输的信息来推断出设备的位置。
常用的位置推断技术包括D-S算法、TDOA算法以及FDOA算法等等。
其中，D-S算法是基于贝叶斯理论的一种概率推断算法，利用设备传输的信息来推断其位置。
TDOA算法是通过测量信号从各个节点到达目标节点所需要的时间差来计算设备的位置。
FDOA算法则是通过测量信号的频率差异来推断设备的位置。
2、位置编码技术位置编码技术是将设备的位置信息编码为数字信号，并将其传输到网络中的其他设备。
目前常用的位置编码技术包括二进制位置编码、格子位置编码以及三进制位置编码等等。
三进制位置编码是将设备的位置信息分为三级，并将其编码成三进制的数字信号。
无线传感网络中移动节点定位技术研究
关键 词 ： 无线传感网络； 分簇算法； 移动节点定位； 能量最优
摘 要 ： 现有的定位方式因为需要建立网络模型和能量消耗不平均的现象 ， 故不适用于有少量节点随机移动的无线传感网
络。针对此类无线传感 网络 中各节点 的定位 问题 ， 在分析 了定位 的计 算复杂 度和能量 损耗 的前 提下 ， 出了分簇定位 算法 ， 提
在簇 的范围内对 发生移动的节点采用接 收信号强度测距 （ Ｓ Ｉ 与质心定位相结合 （ Ｌ 的方法进行定 位。分析与仿真结 果 Ｒ Ｓ） Ｃ Ａ） 表明 ： 在有少量锚节点存在 的无线传感网络中利用改进的分簇 定位方 法有 效的提高 了移动节点 的定 位精度 ， 降低 了网络 的能
Ｅ ＡＣ ６ ５ Ｐ Ｅ Ｃ：１ ０
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ － ６ ９ ２ １ ． ９ ０ ０ ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ．０ ４ １ ９ ． ０ １ ０ ．２ ｓ
无 线 传 感 网络 中移 动 节 点定 位 技 术 研 究 木
王 焱 ， 单欣欣 ， 姜 伟
（ 辽宁工程技 术大学 电气 与控制 工程学 院 ， 辽宁 葫芦岛 １５ ０ ） ２ １５
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｇ ｌ ｃ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｕ ｕ ｌ ｅ ｄ ｔ ｓ ｂ ｉ ｅｗｏ ｋ ｍｏ ｅ ｎ ｅ ｅ ｅ ｇ ｏ ｓ ｍｐｉ ｎ ｉ ｉ ｅ ｓｒ ｃ ： ｈ ｘ ｓ ｎ ｏ ａ ｉ ｔ ｏ ｓ ａｌ ｎ ｅ ｏ ｅ ｔ ｌ ｈ ｎ ｔ ｒ ｄ ｌａ ｄ ｔ ｎ ｒ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ｓ ｎ — ｔ ｏ ｙ ａ ｓ ｈ ｏ ｑ ａｉ ． ｏ ｉ ｄ ｅ ｏ ｐ ｌ ｏ ａ ｓ ｌ ｎ ｍｂ ｒｏ ｂ ｌ ｏ ｅ ｉ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｏ ｋ ． ｍ ｔｔ ｅｐ ｓｔ ｎ ｎ ｆ ｕ ｌ ｙ Ｓ ｏ ｓｎ ｔａ ｐ ｙ ｔ ｍａｌ ｕ ｅ ｆｍｏ ｉ ｎ ｄ ｓ ｉ ｗ ｒ ｅ ｓｓ ｎ ｏ ｅｗ ｒ ｓ Ａｉ ａ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｏ ｔ ｔ ｅ ｎ ｅ ｈ ｉ ｅ ｃ ｏ ｅ ｉ ｕ ｈ ｗ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｅ ｒ ｏ ｈ ｒｍｉｅ ｏ ｎ ｌ ｓ ｇｔ ｅｃ ｍｐ ｔｔ ｎ ｌ ｏ ｌｘｔ ｎ ｅ ｅ ｅ ｇ ａ ｈ ｎ ｄ ｎ ｓ ｃ ｉｅｅ ｓｓ ｎ ｏ ｔ ｋ， ｎ ｔ ｅｐ ｅ ｓ ｆ ａｙ ｉ ｏ ｕ ａｉ ａ ｍｐ ｅ ｉ ａ ｄ ｔ ｎ ｒ ｎ ｗｏ ａ ｎ ｈ ｏ ｃ ｙ ｈ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ｏ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｃｕ ｔｒ ｄ ｌｃ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｓｎ ｃ ｉｉ ｇ Ｓ ｇ ａ ｔｅ ｇｈ ｏ ａｉ ｎ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｆ ｐ ｓ ｉｎ ｎ ， ｌ ｓｅ ｅ ｏ ａｉ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｕ ｉ ｇ Ｒｅ ｅ ｖｎ ｉ ｎ ｌ Ｓ ｒ ｎ ｔ Ｌ ｃ ｔ ｏ ｔ ｏ ｉ ｏ
无线传感器网络定位技术的应用研究
络系统能够与该技术相适应 。④ 以数据为 中心 。一般在无线 传感 器网络技术的应用中 ，对某个 区域进行监测得 出的监测 指标值要 比某个节点的监测数据高 ，而观察者在对某一事件 查询的时候 ， 是将 自己所关心事件 的通告给网络技术 ， 却不是 针对 某编号相对应 的节点。⑤对相关 网络 的应用 。当前不管 是感知客观物理世界 ， 还是获取相关信息 ， 都离不开传感器网 络技术 。 而传感器 网络技术相 比传统 网络技术 ， 传感器 网络技 术更为注重的是不同网络之间的差异性。只有 真正地将传感 器 网络系统 的应用 实现后 才能 够提高 和保证 目标系 统的高
摘
３ １ ５ ８ ０ ０ ）
要： 文章先对无线传感器 网络定位技 术 ＂ ３前 的概 况进行介 绍 ， － 又重点介绍 了国内外对该技术的应 用现状 ， 从 而
在 各 个 领 域 全 方 位 的 对 无 线 传 感 器 网络 定 位 技 术 的 应 用 进行 研 究 。 关键词 ： 无线传感器 ； 网络定位技 术 ； 节点定位算法 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ２ １ ２ ． ９ 文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — ８ ３ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ７ ５ — ０ １
Ｗ ｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
效。
来全球的三大高科技产业 。 因而 ， 无线传感器 网络定位技术完
全是无线传感器 网络研究 中的一 门重要 的热 门技术 。关于无
无线传感器网络技术与应用
无线传感器网络技术与应用无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由许多具有自主能力的传感器节点组成的网络系统，这些节点能够感知环境中的物理量，进行数据处理和通信传输。
它具有广泛的应用领域，包括环境监测、无线通信、智能交通等。
本文将对无线传感器网络技术及其应用进行探讨。
一、无线传感器网络的基本原理无线传感器网络由大量的传感器节点组成，这些节点分布在被监测的区域内，通过无线通信相互连接。
每个节点都具备感知、数据处理和通信功能。
节点通过感知环境中的物理量，如温度、湿度、压力等，将数据进行处理并传输给其他节点。
为了降低能耗，节点通常采用分层的工作体系结构，包括传感层、网络层和应用层。
二、无线传感器网络的特点1. 自组织性：无线传感器网络中的节点可以自行组织成网络，无需人工干预。
当有新的节点加入网络或旧节点离开网络时，网络能够自动调整。
2. 自适应性：无线传感器节点可以根据环境的变化，动态地调整自身的工作模式。
节点可以自主决策是否进行数据处理和传输，从而降低能耗。
3. 分布式处理：无线传感器节点在感知和数据处理过程中分布在整个监测范围内，并通过无线通信相互交换信息。
节点之间的通信通常采用多跳传输的方式。
三、无线传感器网络的应用领域1. 环境监测：无线传感器网络广泛应用于环境监测领域。
通过节点感知环境中的温度、湿度、气体等物理量，可以实时监测环境的变化。
例如，在农业领域，可以利用无线传感器网络监测土壤温湿度，并根据监测结果进行灌溉控制。
2. 智能交通：无线传感器网络在智能交通领域的应用越来越广泛。
通过节点感知交通流量、车辆速度等信息，可以实时监测路况，为交通管理部门提供决策支持。
此外，无线传感器网络还可以用于车辆定位、电子收费等方面。
3. 物联网：无线传感器网络是物联网的基础技术之一。
物联网通过将各种物理设备和传感器连接起来，实现设备之间的信息交互和互联互通。
无线传感器网络作为物联网的关键组成部分，可以为物联网提供大量的感知数据。
无线传感网络中的节点定位技术与精度改进方法
无线传感网络中的节点定位技术与精度改进方法随着物联网和无线传感网络的快速发展，节点定位技术在无线传感网络中变得愈发重要。
节点定位是指在无线传感网络中确定传感器节点的位置，这对于环境监测、智能交通、室内定位等应用具有重要作用。
然而，由于无线传感网络中节点位置的确定受到多种因素的影响，如测量误差、信号传播衰减和多径效应等，节点定位精度一直是一个挑战。
本文将讨论无线传感网络中节点定位技术的基本原理和现有的一些常见方法，并探讨如何改进节点定位的精度。
首先，我们将介绍无线传感网络中常用的节点定位技术。
目前，常用的节点定位技术包括基于距离测量的方法、基于角度测量的方法和基于无线信号指纹的方法。
基于距离测量的方法使用测量节点之间的距离来确定节点位置，常见的方法包括到达时间测量、接收信号强度指示（RSSI）测量和比例测量。
基于角度测量的方法使用测量节点之间的相对角度来确定节点位置，常见的方法包括方位角度测量和幅度角度测量。
基于无线信号指纹的方法利用节点位置处的无线信号特征来定位节点，常见的方法包括基于信号强度指纹和基于多径信号特征的方法。
然而，现有的节点定位方法存在精度不高的问题。
为了提高节点定位的精度，我们可以采取以下改进方法。
首先，优化节点位置测量的准确性。
准确测量节点位置是提高节点定位精度的关键。
可以通过增加测量节点的数量来改善测量精度，同时可以使用更高精度的测量设备来提高测量准确性。
此外，还可以采用多种测量技术相互配合，如结合到达时间测量和接收信号强度测量，以提高测量结果的可靠性。
其次，改善信号传播模型。
节点定位的精度也受到信号传播模型的影响。
通常情况下，无线信号在传播过程中会受到衰减和多径效应等干扰，导致测量结果产生偏差。
因此，需要根据具体的场景和传输介质，选择合适的信号传播模型，并进行参数优化。
此外，还可以结合地理信息系统（GIS）数据，对信号传播模型进行修正，提高节点定位精度。
第三，引入协作定位技术。
无线传感网络关键技术及其应用
无线传感网络关键技术及其应用无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大规模传感器节点组成的网络，其节点可以感知到环境中的物理或化学变化，并将这些数据传输给中心节点或其他节点，以便进行信息处理或控制操作。
WSN可以应用于很多领域，如环境监测、军事侦察、智能交通等。
WSN在实际应用过程中还需要解决一些关键技术问题。
首先，无线传感节点的能源管理是WSN中的一个重要问题。
由于传感器节点有限的电池容量，需要开发出能够最大化能源利用和延长节点寿命的算法。
对于传感器节点，可以采用低功耗、低速率的处理器和无线传输模块，来降低能耗。
同时，开发基于能源消耗的路由算法，使节点选择最优的传输路径也可以减少能耗。
其次，WSN面临着网络安全问题。
传感器节点不能防范外界的多种攻击，不安全的网络环境会导致节点数据泄漏、节点失效甚至整个网络瘫痪。
因此，开发基于加密、身份认证和访问控制等多层次的安全机制，可以提高WSN的安全性。
最后，传感器节点的位置与部署也是WSN中的关键问题。
节点的部署不当会影响节点之间的通信质量，并且会浪费宝贵的电量和通信资源。
定位是WSN中的一个基本问题，通过定位技术可以有效地解决节点部署问题。
现在广泛使用的定位技术包括GPS、激光测距技术和声纳技术等。
WSN在环境监测、智能交通、自动控制等领域有着广泛的应用。
例如，在农业领域，利用WSN可以实现天气/温度变化的实时监测，从而实现精准灌溉和施肥，提高农业生产效率。
在智能交通管理领域，可以利用WSN实时监控交通流量和道路状况，以便预测交通拥堵情况，优化路线。
总之，WSN的研究有很大的前景和潜力。
能源管理、安全和节点定位是WSN中的三个重要问题。
解决这些问题有助于提高WSN的可靠性、安全性和性能。
无线传感器网络的关键技术
传感器网络的关键技术无线传感器网络作为当今信息领域新的研究热点，涉及多学科交叉的研究领域，有非感常多的关键技术有待发现和研究，下面仅列出部分关键技术。
1、网络拓扑控制对于无线的自组织的传感器网络而言，网络拓扑控制具有特别重要的意义。
通过拓扑控制自动生成的良好的网络拓扑结构，能够提高路由协议和MAC协议的效率，可为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面奠定基础，有利于节省节点的能量来延长网络的生存期。
所以，拓扑控制是无线传感器网络研究的核心技术之一。
传感器网络拓扑控制目前主要研究的问题是在满足网络覆盖度和连通度的前提下，通过功率控制和骨干网节点的选择，剔除节点之间不必要的无线通信链路，生成一个高效的数据转发的网络拓扑结构。
拓扑控制可以分为节点功率控制和层次型拓扑结构形成两个方面。
功率控制机制调节网络中每个节点的发射功率，在满足网络连通度的前提下，减少节点的发送功率，均衡节点单跳可达的邻居数目；已经提出了COM POW等统一功率分配算法，LINT／LIL T和LM N／LMA等基于节点度数的算法，CBTC、LMST、RNG、DRNG 和DL SS等基于邻近图的近似算法。
层次型的拓扑控制利用分簇机制，让一些节点作为簇头节点．由簇头节点形成一个处理并转发数据的骨干网，其他非骨干网节点可以暂时关闭通信模块，进入休眠状态以节省能量；目前提出了Top Disc成簇算法，改进的GAF虚拟地理网格分簇算法，以及LEACH和HEED等自组织成簇算法。
除了传统的功率控制和层次型拓扑控制，人们也提出了启发式的节点唤醒和休眠机制。
该机制能够使节点在没有事件发生时设置通信模块为睡眠状态，而在有事件发生时及时自动醒来并唤醒邻居节点，形成数据转发的拓扑结构。
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。
无线传感器网络中移动传感器的再定位技术
无线传感网络中的节点定位技术
无线传感网络中的节点定位技术一、概述在无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSN）中，节点定位技术是一个重要的问题。
很多应用场景，比如环境监测、智能家居、消防救援等都需要知道节点的位置信息。
因此，对于WSN中节点定位技术的研究，具有重要意义。
二、节点定位技术分类节点定位技术可以分为绝对定位和相对定位两种类型。
1. 绝对定位绝对定位是通过某些手段确定节点的精确位置，其主要有以下两种方法：（1）全局定位：全局定位是指利用卫星、地面测量、激光雷达、光学测绘等技术手段，获取节点的位置信息。
这种方法定位精度高，但成本也非常高昂，因此适用范围相对较小。
（2）局部定位：局部定位是指利用无线信号、超声波、红外线等技术手段，获取节点与周围节点或地标之间的相对距离，进而实现节点位置的估计。
这种方法的定位精度相对较低，但成本较低，适用范围较广。
2. 相对定位相对定位是指通过测量节点之间的距离、方向、角度等信息，进而推算节点之间的位置关系。
相对定位方法的实现主要依靠信号传播模型。
三、节点定位技术研究现状目前，节点定位技术的研究比较成熟，主要有以下几个方向：1. 基于距离测量的节点定位技术基于距离测量的节点定位技术是应用比较广泛的方法之一，其实现方式有多种，主要包括：（1）静态定位：当节点的位置不改变时，可以考虑使用静态定位方法，如GPS、光学测距、激光测距等。
静态定位通常能够提供较高的定位精度和可靠性，但同时是成本较高的方法之一。
（2）动态定位：当节点位置会变化时，动态定位是个更合理的选择。
可以采用无线信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）测量、超声波测距、红外测距等技术实现动态定位。
2. 基于指纹识别的节点定位技术基于指纹识别的节点定位技术是一种基于相对定位的方法。
其主要思路是利用某个特征，如无线信号强度、接收速率、冲突率等来实现定位。
无线传感网络中的位置定位与定位误差分析
无线传感网络中的位置定位与定位误差分析无线传感网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，能够实时收集环境中的各种物理和化学信息，并将其传送到基站进行处理和分析。
其中一个重要的问题是位置定位，即确定无线传感器节点在空间中的准确位置。
位置定位在许多应用中都起着关键作用，例如室内导航、区域监测和环境感知等。
位置定位主要有两种方法：一种是基于物理测量的方法，另一种是基于信号强度的方法。
物理测量方法基于传感器节点测量目标地理信息的物理量，如距离、方位角和俯仰角等。
这种方法通常需要额外的硬件支持，如全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）。
然而，由于这些硬件设备有限的精度和成本，物理测量方法的适用范围受到了限制。
相比之下，基于信号强度的方法通常只需要传感器节点自身的硬件设备，如射频模块和天线。
该方法通过测量接收到的信号强度指示器（RSSI）或到达时间差（TDOA）等参数来实现位置定位。
这种方法不需要额外的硬件支持，成本较低。
但是，由于信号强度在信号传播过程中受到多径传播和信号衰减等因素的影响，导致位置定位的精度较低。
无线传感网络中的位置定位误差是指估计位置与真实位置之间的差距。
定位误差受多种因素的影响，包括信号传播特性、传感器节点之间的距离、信号噪声和干扰等。
为了减小定位误差，研究者们提出了许多改进的方法。
首先，通过改善传感器节点之间的距离测量精度可以减小定位误差。
在物理测量方法中，使用高精度的测距设备可以提高位置定位的准确性。
在基于信号强度的方法中，可以使用多个传感器节点进行测距，利用多重路径的测量结果来提高定位精度。
其次，考虑信号传播特性和信号衰减模型也是减小定位误差的关键。
例如，在室内环境中，墙壁和障碍物对信号传播产生了阻碍和衰减效应。
研究者们通过引入信号传播模型，并利用机器学习算法对传感器节点的测量结果进行建模和估计，以减小位置定位的误差。
此外，传感器节点的部署和分布也会影响定位误差。
分布不均匀的传感器节点会导致定位误差的不均匀分布。
详解无线传感器网络定位技术
详解无线传感器网络定位技术1 引言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。
然而，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。
首先，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；其次，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。
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。
无线传感器网络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。
因此，一般只有少量节点通过装载GPS 或通过预先部署在特定位置的方式获取自身坐标。
另外，无线传感器网络的节点定位涉及很多方面的内容，包括定位精度、网络规模、锚节点密度、网络的容错性和鲁棒性以及功耗等，如何平衡各种关系对于无线传感器网络的定位问题非常具有挑战性。
可以说无线传感器网络节点自身定位问题在很大程度上决定着其应用前景。
因此，研究节点定位问题不仅必要，而且具有很重要的现实意义。
2 WSN 定位技术基本概念2.1 定位方法的相关术语1）锚节点（anchors）：也称为信标节点、灯塔节点等，可通过某种手段自主获取自身位置的节点；2）普通节点（normal nodes）：也称为未知节点或待定位节点，预先不知道自身位置，需使用锚节点的位置信息并运用一定的算法得到估计位置的节点；3）邻居节点（neighbor nodes）：传感器节点通信半径以内的其他节点；4）跳数（hop count）：两节点间的跳段总数；5）跳段距离（hop distance）：两节点之间的每一跳距离之和；6）连通度（connectivity）：一个节点拥有的邻居节点的数目；7）基础设施（infrastructure）：协助节点定位且已知自身位置的固定设备，如卫星基站、GPS 等。
无线传感器网络定位技术研究
无线传感器网络定位技术研究作者：刘红飞来源：《数字化用户》2013年第13期【摘要】笔者结合实践工作经验，在本文中对无线传感器的静态WSNs定位技术、移动信标节点定位技术以及三维空间定位技术进行了探讨和研究。
【关键词】无线传感器网络定位无线传感器网络定位技术因其具有速度快、准确性高等特点，而成为了当下主流的定位系统。
在整个系统当中，最重要的就是其定位的准确性，准确的位置信息能够帮助决策单位根据位置的环境等各种客观因素来进行及时的决策和采取措施。
无线传感器网络定位技术水平，直接关系着该系统定位的准确性，同时也制约着整个系统的工作效率。
目前的无线网络定位技术当中有很多技术，笔者在本文中仅针对无线传感器的静态WSNs定位技术、移动信标节点定位技术以及三维空间定位技术进行探讨。
一、静态WSNs定位技术静态WSNs定位技术是无线传感器定位技术当中最常见的一种，根据其所使用的参数不同，静态WSNs定位技术又被分为基于测距的定位技术和无需测距的定位技术。
（一）基于测距的定位技术目前APS、TOA、MDS以及RSSI等技术都是常用测距的主要定位技术，在众多测距技术当中所使用的都是APS算法。
APS算法具有节点密度大、网络连通性强以及定位精准度高等特点，其主要计算原理是根据节点间的单跳距离以及跳数来进行定位的。
MDS定位法是将各个节点列为矩形矩阵，根据奇异值分解方法得到各个节点的初始坐标，然后在对坐标值进行优化使其满足定位法当中的规定节点距离。
MDS定位法的弊端就是当网络信息系统当中的节点数目较多时，该方法的计算工作量非常大，且容易出现误差。
业内专家、学者通过对该方法的了解与分析，对其进行了系统的改进，改进后的系统工作方式是将固定区域当中的各个节点进行局部定位，然后通过各个局部定位图来构成一个全面的系统定位图。
相对于MDS的传统方法而言，新方法的精准度更好，更能够适应具有大量节点的传感器网络。
（二）无需测距的定位技术无需测距的定位技术是根据整个系统当中各个节点之间的连通度来对节点位置进行计算和确定的。
无线传感器网络原理及应用第4章 定位技术
第4章 定位技术
4.2.2 基于TDOA的定位 TDOA测距技术被广泛应用在WSN定位方案中。一般是
在节点上安装超声波收发器和RF收发器。测距时，在发射 端两种收发器同时发射信号，利用声波与电磁波在空气中传 播速度的巨大差异，在接收端通过记录两种不同信号到达时 间的差异，基于已知信号传播速度，则可以直接把时间转化 为距离。该技术的测距精度较RSSI高，可达到厘米级，但 受限于超声波传播距离有限和非视距(NLOS)问题对超声波 信号的传播影响。
第4章 定位技术
来确定自身位置。在如图4-1所示的传感网络中，M代表信 标节点，S代表未知节点。S节点通过与邻近M节点或已经得 到位置信息的S节点之间的通信，根据一定的定位算法计算 出自身的位置。
第4章 定位技术
图4-1 传感器网络中信标节点和未知节点
第4章 定位技术
2．节点位置计算的常见方法 传感器节点定位过程中，未知节点在获得对于邻近信标 节点的距离，或者获得邻近的信标节点与未知节点之间的相 对角度后，通常使用下列方法计算自己的位置。
第4章 定位技术
图4-2 三边测量定位法
第4章 定位技术
21
3
(x x1)2 (y y1)2 (x x2)2 (y y2)2 (x x3)2 (y y3)2
(4-1)
由公式(4-1)即可解出节点D的坐标(x，y)：
x y 2 2 ( (x x 1 2 x x 3 3 ) )2 2 ( (y y 1 2 y y 3 3 ) ) 1 x x 1 2 2 2 x x 3 3 2 2 y y 1 2 2 2 y y 3 3 2 3 3 2 3 2 1 2 2 2
第4章 定位技术
基于距离的定位算法通过获取电波信号的参数，如接收 信号强度(RSSI)、信号传输时间(TOA)、信号到达时间差 (TDOA)、信号到达角度(AOA)等，再通过合适的定位算法 来计算节点或目标的位置。 4.2.1 基于TOA的定位
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。
详解无线传感器网络定位技术
本节将详细说明3种主流的测量方法，第一种是基于时间的方法，包括基于信号传输时间的方法（time of arrival，TOA）和基于信号传输时间差的方法（time difference of arrival，TDOA）；第二种是基于信号角度的方法（angle of arrival，AOA）；第三种是基于信号接收信号强度的方法（received signal strengthindicator，RSSI）方法。下面分别进行介绍。
普遍认为基于测距和非测距的算法分类更为清晰，本文以其为分类原则介绍主要的WSN定位方法。此外，由于目前非测距算法大多为理论研究，且实用性较差，因此，本文将着重介绍基于测距的定位方法。
3.1基于测距的算法
基于测距的算法通常分为2个步骤，首先利用某种测量方法测量距离（或角度），接着利用测得的距离（或角度）计算未知节点坐标。下面分别进行介绍。
优点：测量方法简单且能取得较高的定位精度。
缺点：Ⅰ。精确计时难。通常传感节点之间通信都采用无线电信号，由于无线电的传输速度非常快，而传感节点之间的距离又较小，这使得计算发送节点和接收节点之间的信号传输时间非常困难。因此利用此技术定位的节点需要采用特殊硬件来产生用于发送和接收的慢速无线信号。Ⅱ。高精度同步难。
b.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。通常在节点上安装超声波收发器和射频收发器，测距时锚节点同时发送超声波和电磁波，接收节点通过两种信号到达时间差来计算两点之间距离。
优点：在LOS情况下பைடு நூலகம்取得较高的定位精度。
缺点：Ⅰ。硬件需求较高。传感节点上必须附加特殊的硬件声波或超声波收发器，这会增加传感节点的成本；Ⅱ。传输信号易受环境影响。声波或者超声波在空气中的传输特性和一般的无线电波不同，空气的温度、湿度或风速都会对声波的传输速度产生较大的影响，这就使得距离的估计可能出现一定的偏差，使用超声波与RF到达时间差的测距范围为5～7 m，实用性不强，且超声波传播方向单一，不适合面向多点传播；Ⅲ。应用场合单一。测距的前提是发送节点和接收节点之间没有障碍物阻隔，在有障碍物的情况下会出现声波的反射、折射和衍射，此时得到的实际传输时间将变大，在这种传输时间下估算出的距离也将出现较大的误差。
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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无线传感网络定位技术研究与实现标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]无线传感网络定位技术无线传感网络定位技术摘要当代移动通信和无线网络技术的不断进步，使得我们在平时的生活中更加依赖于自动化或半自动化的设备。
目前无线传感网络技术越来越受到人们的重视，并且已经应用在航天、生态、救灾和家居生活等众多领域。
其中定位技术在无线网领域中有着非常关键的作用，大多数情况下没有坐标信息的无线传感器节点缺少实际使用价值。
目前已有较为成熟的无线传感网定位技术可以被分为需要测距的定位技术和与测距无关的定位技术。
本文首先分别介绍了基于测距的定位技术和无需测距定位算法的基本原理，并在此基础上研究了常用二维和三维无线传感网定位算法。
关键词：无线传感网络定位二维定位三维定位AbstractWith the development of mobile communications and wireless networking technology, people have increasingly high demand for automation equipment. Currently,wireless sensor network technology draws more and more people's attention,and it has been used in many fields,such as aerospace, military, medical,disaster rescue and medical area. Positioning technology plays a very important role in wireless sensor networks. In most cases, a wireless sensor node without location information is of no value useless. Currently,positioning technology is divided into the localizationalgorithm based on ranging and localization algorithm based on non-ranging. Firstly,the paper introduces the basic principles of the localization algorithms based on ranging and non-ranging. On the basis of these,we investigated common two-dimensional and three-dimensional localization algorithm for wireless sensor networks.KEY WORDS：wireless sensor networks positioning, two-dimensional positioning, three-dimensional positioning1.绪论1.1引言无线传感器网路（WNS）被誉为21世纪最有影响力的21项技术和改变世界的l0大技术之一，无论在民用领域还是军用领域均有巨大的应用前景。
无线传感器节点通常随机布放在不同的环境中执行各种监测和跟踪任务，以自组织的方式相互协调工作，最常见的例子是用飞机将传感器节点布放在指定的区域中，随机布防的传感器节点无法事先知道自己位置，传感器节点必须能够实时地进行定位。
因此位置信息对传感器网络的监测活动至关重要，事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息，对于大多数应用而言，在不知道具体位置信息的监测消息往往是毫不意义的。
传感器节点必须先明确自身位置才能够详细说明“在什么区域或位置发生了特定事件”，来实现对外部目标的定位、追踪和覆盖。
因此，确定事件的发生的位置或获取信息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一，对传感器网络应用的有效性起着关键的作用[1]。
在无线传感器网络的各研究分支中，定位技术是无线传感器网络中关键的支撑技术之一。
首先，在无线传感器网络的各种应用中，节点的感知数据必须与位置相结合，离开位置信息，感知数据是没有意义的，如环境监测、抢险救灾、森林火灾监控等，没有地理位置信息就无法确定事件发生何处，也不能够采取有效及时的处理措施。
其次，使用传感器节点的位置信息能够提高路由效率，节约能耗，增强网络安全性及实现网络拓扑的自配置等。
然而，传感器网络规模通常比较大，给网络中所有节点均安装GPS收发器或者人工配置节点位置会受到成本、能耗、效率等问题的限制，甚至在某些场合可能无法实现。
因此必须开展适合无线传感器网络特点的定位技术研究。
基于上述原因，定位技术在无线传感器网络的理论研究和应用中具有重要的意义，已经成为了无线传感网络技术中的一个研究热点。
1.2无线传感网定位技术概述在定位领域中，无线传感网络的节点可以分为两类：一类是己知自身坐标的节点，被称为信标节点或销节点，该节点通常是通过GPS或人工部署的方式得到节点坐标的；另一类是位置坐标节点，被称为未知节点(Unknown Node)，该类节点则是需要我们通过周围的描节点所提供的信息来估算出自身节点的坐标信息。
根据未知节点定位过程中是否需要周围描节点提供距离信息，可以将定位算法具体分为两大类：一类是需要测距的定位算法，即需要错节点提供与未知节点间的距离信息；另一类是无需测距的定位算法，即不需要锚节点提供测距信息，仅通过角度或数据传输经过的跳数等信息则可以完成定位的算法。
一般来说，基于测距的定位算法利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法来计算节点的位置，常用的测距技术有RSSI，TOA，TDOA和AOA。
RSSI 定位技术具有功耗低和硬件成本低的优势，但也存在多路径损耗等问题影响从而存在一定的误差。
TOA(根据到达时间定位)需要节点间有较为精确的节点时间同步机制，对于硬件设备要求比较高，并且对网络结构较为不均勾的网络来说更加难于实现。
TDOA根据到达时间差定位技术，需要利用超声波信号传播对于到达时间的准确测量来定位，但超声波距离有限并且有障碍物等环境问题对超声波的传播有一定的影响；AOA(根据信号到达角度定位技术)受外界环境干扰严重，并且需要额外的硬件来计算信号到达时的角度。
基于测距的定位算法比较精确，但需要节点本身通信频率较高，从而节点能耗幵销较大。
无需测距的定位算法则无需通信频率较快，提高了定位能耗，但是却牺牲了一定的定位精度。
虽然定位精度降低了，但其在实际应用中仍然具有许多典型案例。
目前常用的无需测距的定位算法有质心算法，DV-Hop算法，APIT定位算法。
质心算法的原理是通过获取网络中节点间的连通关系来占算连通节点问的距离，从而进一步利用连通节点组成的儿何图形质心来估算H 标节点坐标。
DV-Hop算法能够通过多跳传输获取到目标节点无线覆盖范围之外的信标节点的数据，从而获取到更多的有用信息。
APIT定位算法是将错节点的区域划分成一个个三角形区域，通过判断未知节点位于哪些三角形区域内，进一步缩小定位范围。
利用描节点本身的坐标即可进一步得出目标点的位置。
2.二维定位算法2.1基于测距的定位算法目前常用的测距方式有接收信号强度、红外线、超声波以及GPS，这四种测距方式的性格比较如表2-1所示：表2-1 常用测距方式的比较由表2-1可以得知，除RSSI外的其他三种测距方法，都需要节点安装相应固件，提高了本身的体积和价格；GPS技术有其局限性，更适用于户外定位，小范围的定位并不可靠；红外线技术的测距精度比较低，而超声波的测距成本较高；基于RSSI的测距技术则被广泛应用，并且市场是大多数节点本身就可以完成对RSSI的获取，易于实现，因此基于RSSI的测距技术是WSN中最常用的技术。
2.1.1 RSSI定位算法RSSI定位算法是已知节点发射信号强度，接收节点测量接收到的该信号的强度，并计算传播过程中的损耗，使用理论或经验的信号传播衰减模型将传播损耗转换为距离，再利用已有的算法计算出节点的位置。
比较典型的应用如RADAR 、SpotON 。
虽然在实验环境中RSSl 定位方法表现出良好的特性。
但在实际应用中，由于反射、多径传播、NLOS 和天线增益等问题都会产生显着的传播损耗和较大的误差，因此RSSI 技术定位误差较大[1]。
基于 RSSI 的定位算法利用信号传输过程中的衰减模型来计算锚节点与未知节点之间的距离，然后利用所测量的距离来实现未知节点的定位。
由于传感器网络节点自带 RSSI 指示的功能，定位算法不会增加硬件消耗，应用成本比较低，因而得到广泛的应用，其算法原理如图2.1所示。
图 2.1 基于 RSSI 的定位算法原理示意图如图 2.1 所示，无线传感器已知三个锚节点的位置信息，U 表示未知节点的真实位置信息，U ’表示通过RSSI 测量计算出来的位置信息。
通常情况下，锚节点发送的广播信号传输到未知节点的过程中，会受到环境和多路径的影响，导致信号传输过程中产生衰减现象，未知节点收到的锚节点发送的信号强度会受到一定的影响。
这种信号衰减会存在一定的规律性，通过测量未知节点接收的信号强度能够估算锚节点与未知节点之间的距离。
信号的衰减模型表示如下： ζ+-=)lg(10)()(00d d n d PL d PL （2-1）其中n 表示环境因子，它是随着未知节点与锚节点之间距离的增加而路径损耗的指数，一般取值范围为2-4之间。
本公式的计算单位为dB ，PL(d)表示距离锚节点d 处接收到的信号的功率；PL(d 0)表示一个经验值，d 0表示一个参考距离，即距离为d接收到的信号功率。
ζ表示与传播距离无关的高斯噪音，通常称之为遮蔽因子。
在环境因子和遮蔽因子已知的前提下，通过对未知节点接收功率的测量及其两点之间的距离计算，其RSSI 模型如图2.2所示：图 2.2 RSSI 信号传输模型示意图由于不同的无线传感器网络定位的应用环境的不同，无线传感器网络的目标监测区域的环境因子和干扰因子也不尽相同。
上述提到的RSSI 测量中环境因子的经验值变化范围多在 2-4 之间，是综合室内环境和室外环境的平均范围。
室内环境因子的经验值在 1.9-2.2 之间。
室外环境因子在1.4-5.4之间。
环境因子的变化与最终未知节点测量的功率关系如图2.3所示：图 2.3 环境因子与功率之间的关系图2.1.2基于TOA的定位算法基于TOA的定位算法是一种利用测量来自锚节点信号到达的时间来进行定位的一种算法。