无线传感网络定位技术

利用范围重叠计算： ① 重叠区域质心算法：定位算法首先确定包 含未知节点的区域，计算这个区域的质心， 并将其作为未知节点的位置。 ②凸规划算法：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 规划的方法得到一个全局优化的解决方案。 ③跳数距离估算法：计算节点间的跳数，利 用估算或者直接使用节点的通信半径得到 平均每跳的距离，在结合跳数估算距离。
节点定位的方法
无线信号测量方法
• 测量信号的到达时间（TOA. Time of Arrival) 已知信号的传播速度，根据传播时间来计算距离， 得到的结果精度高，但要求节点保持精却时间同 步，对节点硬件和功耗提出了较高的要求。 • 测量不同信号到达时间差（TDOA. Time Difference of Arrival）-由两节点同时发送信号， 待定位节点根据两信号的到达时间差来计算距离。 这种技术对硬件要求较高，但是测距误差小，使 用这种方法发送信号易受干扰，不适合于大规模 的传感器网络
• 测量节点是否在发射信号的接受范围之内使用已知发射功率的信号，或者使用定向 天线改变发射信号方向来检测接收节点是 否在信号覆盖区域内，通过覆盖区域的重 叠面积计算来确定节点的位置范围。
节点定位计算方法
获得了检测量后，利用如下方法得到节点定位 • 三边（多变）计算法：已知平面上（空间上）三 （多）点的位置A,B,C，以及D点到A,B,C的距离, 利用几何方法可求得D点的坐标。 • 三角（多角）计算法：已知平面（空间）三（多） 点的位置A,B,C,以及D点为角顶点，角边的端点为 A,B,C的角度，可求出D点的坐标。 • 极大似然估计法：已知很多节点D的相邻节点坐 标以及他们到节点D的距离或方位，使用最小均 方差估计方法得到节点D的坐标。
基于测距技术的定位和无需测距技术的定位 • 基于测距技术通过的到节点间的距离或角 度信息，使用三边测量，三角测量极大似 然估计等方法计算节点位置。无需测距技 术，不需要距离和角度信息，仅根据网络 连通范围等信息实现定位。典型的基于测 距定位的有AHlos，不需要测距的算法有质 心定位算法，MDS-MAP算法，APIT算法等。
• 测量接收信号到达角（AOA. Angle of Arrival) 通过天线阵列或多个超声波接收器感知发射结点 信号的到达方向，由此获得接收节点和发射结点 之间的相对方位或角度。这种技术对接受硬件要 求较高。 • 测量节点的信号强度（RSSI. Received Signal Strength Indicator）-利用信号在传递过程中的衰 减特性进行距离估计。已知发射结点的发射信号 强度，接Hale Waihona Puke Baidu节点根据收到的信号强度，计算出信 号的传播损耗，基于理论和经验的信号衰减模型 将传输损耗转化为距离。该方法符合低功率，低 成本的要求，但信号强度易受环境影响。
无线传感网络定位技术
location of node for wireless sensor network
节点定位的基本原理
• 无线传感网中包含大量的传感器节点，通 常节点的放置采用随机撒布放置方式，采 用人工标定来确定每个节点的位置，工作 量巨大，很难完成。 • 为每个节点配置GPS可直接获得节点的位 置，但由于节点数目众多，考虑到价格， 体积，功耗等因素的限制，通常不采用这 种方案
循环求精和一次计算 • 大部分定位算法都采用一次计算得到节点 位置，循环求精是在起始阶段得到节点位 置的粗略估计，在循环阶段每个节点向其 邻居节点广播他的位置估计，并根据从邻 居节点接受的位置信息和节点间的测距结 果重新计算自身位置，直至两次计算得到 的位置估计之差小于一定的域值。典型的 循环求精算法有Cooperative ranging和 Two-phase positioning。
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定位算法的归类
集中式计算和分布式计算
• 集中式计算是指将需要的信息传送到某个 中心节点进行定位计算。典型的集中式算 法有凸规划，质心定位算法，MDS-MAP算 法，APIT算法等。 • 分布式计算是指依赖节点间的信息交换和 协调，由节点自行计算的定位方式，典型 的算法有Bounding Boxl,Dv-Hop,Robust Positionl等。
• 较合理的方法是为部分节点事先标定好准 确位置或为他们配备GPS，这些节点称为 锚节点。 • 目前节点定位的热点集中于如何利用这些 锚节点提供的位置信息与节点间的协作， 来计算非锚节点的位置。
无线传感网络定位问题的一般前提假设
1.网络具有较高的密度 2.网络内每一个节点具有全网唯一的id 3.在没有特别说明的情况下，所有节点具有 相同的最大通信距离 4.在定位过程中，假设节点相对位置不变
性能方法的评价标准
• 定位精度：一般用误差值与节点的无线电 测距射程的比例表示 • 锚节点的密度 • 功耗 • 规模 • 容错性和适应性
绝对定位和相对定位
• 绝对定位的定位结果是一个标准的坐标位 置，如经纬度。目前大部分WSN系统采用 这种表示方式。相对定位通常以网络中部 分节点为参考，简历整个网络的相对坐标 系统。典型的相对定位算法有SPA。而 MDS-MAP定位算法可以根据网络配置的不 同分别实现两种定位。
细粒度定位和粗粒度定位 • 根据接收信号强弱，时间，方向和型号模 式匹配等完成定位的称为“细”，根据节 点接近度定位的称为“粗”。高精度的定 位技术往往要求较高的器件水平和能耗， 在有些场合下，为了满足传感器网络节点 的低成本，低能耗的要求，需要根据任务 要求选择适度“粗”的算法。细粒度的典 型算法有质心算法，active Badge，凸规划 等，粗粒度的典型算法有跳数距离估算法。
变覆盖范围定位算法：利用移动的锚节点 周期性广播其当前位置，未知节点根据这 些信息计算其位置（包括ID，位置，时间 戳），该算法的理论基础是圆的任意两条 不同弦的垂直平分线的交点即为圆的中心。 或者通过锚节点的发送功率和定向天线的 方向来产生多个覆盖区域。 ⑤ 模块匹配算法：通过比较数据库中训练模 板与接收信号模板实现定位，该方法称为 “指纹识别”，该方法中使用随机概率的 方法对信号强度进行建模。