第6章 WSN定位技术讲解
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。
无线传感器网络中的节点定位技术教程
无线传感器网络中的节点定位技术教程一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统，被广泛应用于环境监测、物联网、智能交通等领域。
节点定位技术是WSN 中的重要问题之一，准确的节点定位能提供准确的数据，并支持更高级别的应用。
本文将介绍无线传感器网络中的节点定位技术，包括节点定位的概念、节点定位的原理与方法、节点定位算法的分类以及节点定位技术的应用。
二、节点定位的概念节点定位是指确定无线传感器网络中各个节点在空间中的位置坐标。
节点定位可以分为绝对定位和相对定位两种方式。
绝对定位是通过使用全球定位系统（GPS）或其他具备绝对空间参考的技术获得节点的绝对坐标。
相对定位是通过节点之间的相对位置关系计算出节点的相对坐标。
三、节点定位的原理与方法1. RSSI定位接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）是衡量接收信号强度的指标，节点间的距离与接收信号强度呈反比关系。
RSSI定位利用节点之间的信号强度进行定位，通过测量节点间的接收信号强度来估计节点之间的距离。
2. TOA定位到达时间（Time of Arrival，TOA）定位利用节点之间的信号传播时间来计算节点之间的距离。
TOA定位需要节点对收到的信号进行时间同步，在发送信号的节点和接收信号的节点分别记录接收和发送时间，然后计算信号的传播时间，进而估计距离。
3. TDOA定位到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位是基于节点之间的信号传播时间差来计算节点之间的距离。
TDOA定位需要节点间的时间同步，并通过计算信号的传播时间差来估计距离。
4. AOA定位到达角度（Angle of Arrival，AOA）定位利用节点对收到的信号的入射角度进行定位。
AOA定位需要节点具备方向敏感的天线，并通过比较信号的入射角度来估计距离。
无线传感器网络中的节点定位与目标追踪技术
无线传感器网络中的节点定位与目标追踪技术一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量的无线传感器节点组成的分布式、自组织的网络系统。
WSNs广泛应用于农业、环境监测、智能交通等领域，其节点定位和目标追踪技术是实现网络性能优化和应用需求的关键。
二、基本原理节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术，它通过节点间的相对距离或相对位置关系来确定节点的绝对位置。
常见的节点定位方法包括：信号强度定位、协作定位和三角定位。
1. 信号强度定位信号强度定位方法基于节点接收到的信号强度来确定节点的位置。
这种方法使用RSSI（Received Signal Strength Indicator）或TOA（Time of Arrival）等指标，通过计算节点接收到的信号强度与信号传输距离之间的关系来估计节点的位置。
信号强度定位方法简单易实现，但在复杂环境下容易受到多径效应、阻塞和信号衰减等影响，导致定位误差较大。
2. 协作定位协作定位方法通过节点之间的协作，借助邻居节点的位置信息来确定自身位置。
这种方法要求节点之间能够相互通信，通过节点之间的距离和相对方向信息来推测节点位置。
协作定位方法准确性较高，但对网络拓扑结构要求较高，且通信开销较大。
3. 三角定位三角定位方法根据节点之间的传输距离和相对方向信息，利用三角计算原理来求解节点位置。
这种方法通常需要多个节点来构成三角形，通过测量三角形的边长和内角来计算节点位置。
三角定位方法精度较高，但对网络拓扑结构和节点分布要求较高。
三、目标追踪技术目标追踪技术是指在无线传感器网络中监测和追踪目标物体的位置和行为。
目标追踪技术可以分为基于传感器数据和基于通信信息两种。
1. 基于传感器数据的目标追踪技术基于传感器数据的目标追踪技术主要利用节点感知的物理量信息来实现目标追踪。
例如，通过对温度、压力、声音等物理量进行采集和分析，可以判断目标物体的位置和状态。
WSN定位技术综述
9、
5、TDOA TOA AOA RSSI
6、Criket室内定位系统，最早采用了RF信号和超声波信号组合的TDOA测距技术。
6、NTP协议时间同步原理
基于时间的定位方法的定位精度虽高，气测距距离较短，且附加的硬件将增加节点的体积与功耗，不适合实际应用。
7、AOA硬件部分包括 微控制器 RF接收器 5
1、锚节点（信标节点，灯塔节点），1依据距离测量与否可划为 测量距离算法和非测距算法。2依据节点连通度和拓扑分类可划分为单跳算法和多跳算法。3依据信息处理的事先方式分布式算法和集中式算法。时间同步问题现在也是无限传感器网络中的一个热点研究问题并且没有完全解决。
2、单边测距方法Harter开发的active bat定位系统。他由一系列固定在网格中的节点组成。固定节点从移动节点中接受超声波，并通过TOA算法计算到移动节点的距离
3、视距（line-of-sight LOS）比较精确。 非视距（none line-of-sight NLOS）
4、啁啾展频技术（chirp spread spectrum,CSS)和对称双边双向测距技术（symmetric double sided two-way ranging,SDS-TWR） 加权的TOA算法
无线传感器网络中的节点定位与跟踪技术
无线传感器网络中的节点定位与跟踪技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点可以通过无线通信相互协作，收集环境信息并将其传输到监测中心。
在WSN中，节点定位与跟踪技术是实现网络功能的关键。
本文将介绍WSN中的节点定位与跟踪技术的原理和应用。
一、节点定位技术节点定位是WSN中的一项基础任务，它的准确性直接影响到网络的可靠性和性能。
常见的节点定位技术包括GPS定位、基于信号强度的定位和基于距离的定位。
1. GPS定位全球定位系统（GPS）是一种通过卫星信号来确定地理位置的定位技术。
在WSN中，节点可以通过接收GPS卫星信号来获取自身的地理坐标。
然而，由于GPS信号在室内或者密集城市等环境中容易受到干扰，因此GPS定位在某些场景下并不适用。
2. 基于信号强度的定位基于信号强度的定位是一种通过测量节点之间的信号强度来估计节点位置的方法。
当节点发送信号时，周围的节点可以通过测量接收到的信号强度来确定发送节点的位置。
这种方法相对简单，但是受到信号传播环境的影响较大，定位误差较大。
3. 基于距离的定位基于距离的定位是一种通过测量节点之间的距离来确定节点位置的方法。
常用的技术包括到达时间差（Time of Arrival，TOA）、到达时间差（Time Differenceof Arrival，TDOA）和接收信号强度指数（Received Signal Strength Indicator，RSSI）。
这些方法需要节点之间进行时间或信号的同步，但是可以实现较高的定位精度。
二、节点跟踪技术节点跟踪是WSN中的一项重要任务，它可以用于监测目标的移动轨迹、追踪目标的位置以及预测目标的行为。
常见的节点跟踪技术包括基于卡尔曼滤波器的跟踪、基于粒子滤波器的跟踪和基于贝叶斯滤波器的跟踪。
1. 基于卡尔曼滤波器的跟踪卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，可以通过对目标的观测数据进行估计和预测，从而实现目标跟踪。
WSN定位技术
第6章 WSN定位技术
3．1物22 0理18'2定3''W位与符号定位
定位系统可提供两种类型的定位结果：物理位置和符号位置。例如，某个
节点位于经纬度，就是物理位置；而某个节点在建筑物的423号房间就是符号
位置。一定条件下，物理定位和符号定位可以相互转换。与物理定位相比，
符号定位更适于某些特定的应用场合，例如，在安装有无线烟火传感器网络
第6章 WSN定位技术
信标节点在网络节点中所占的比例很小，可以通过携带GPS定位设备等手 段获得自身的精确位置。信标节点是未知节点定位的参考点。除了信标节点 外，其他传感器节点就是未知节点，他们通过信标节点的位置信息来确定自 身位置。如图6-1所示的传感器网络中，M代表信标节点，s代表未知节点。S 节点通过与邻近M节点或已知得到信息的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。图6-1WSN中信标节点和未知节点在WSN的各种应用中， 监测到事件之后关心的一个重要问题就是该事件发生的位置。
第6章 WSN定位技术
（6）到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）：两种不同传 播速度的信号从一个节点传播到另一节点所需要的时间之差。
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高精度定位技术研究
无线传感器网络中的高精度定位技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量小型传感器节点组成的自组织网络，是目前发展最快、应用最广泛的无线物联网（Internet of Things，IoT）技术之一。
由于传感器节点的数量众多、分散、易受环境影响、节点电源有限等特点，对于WSN中节点的定位需求十分重要。
因此，如何实现高精度的定位技术成为WSN研究领域的热点之一。
一、WSN定位技术的概述WSN通常被用于监测、测量或控制某些物理量，如温度、湿度、压力等，因此节点的位置信息对于WSN的应用至关重要。
目前，WSN的定位技术主要分为两大类：一是基于节点自身的定位技术，如GPS、惯性导航等；二是基于信号传播的定位技术，如无线信号强度测量（RSSI）、时间差测量（TDOA）和角度测量等。
但是，在WSN中精度的要求比在GPS等常规定位系统中高得多，因此需要研究一些新的、能够提高定位精度的算法和技术。
二、TDOA技术时间差测量是一种基于信号传播的定位技术，在WSN中被广泛使用。
该技术是基于从不同位置的传感器节点接收到相同信号的时间差来计算目标位置的。
TDOA技术则是一种基于时间差测量的定位技术，其成功应用依赖于节点的同步和测量误差的消除。
为了提高TDOA定位的精度，一些研究者提出了一种新的算法，即蒙特卡洛TDOA定位算法。
该算法将TDOA定位看做一道概率分布的问题，然后利用随机样本的方法进行最优化求解，使得TDOA定位的精度大幅度提高。
三、RSSI技术RSSI技术是一种常用的基于信号传播的定位技术，在WSN中的应用广泛。
其基本原理是根据信号在传播过程中的衰减程度来推测目标节点的位置。
但是，由于信号在传播过程中存在很多的干扰因素，如信号反射、折射、衍射等，因此该技术的定位精度较低。
为了解决这一问题，一些研究者提出了一种新的算法，即模糊C 均值聚类算法。
该算法利用RSSI信号的强度分布特征对目标节点进行聚类判定，从而提高了定位的精度。
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。
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。
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。
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。
第6章 WSN定位技术
第6章 WSN定位技术
6．集中式计算与分布式计算 集中式计算（Centralized Computation）是指把所需信息传送到某个中心 节点（例如一台服务器），并在那里进行节点定位计算的方式：分布式计算 （Distributed Computation）指依赖节点间的信息文换和协调，由节点自行 计算的定位方式。 集中式汁算的优点在于从全局角度统筹规创，计算量和存储量几乎没有限 制，可以获得相对精确的位置估算。它的缺点包括与中心节点位置较近的节 点会因为通信开销大而过早地消耗完电能，导致整个网络与中心节点信息交 流的中断，无法实时定位等。集中式定性算法包括Convex Optionization、 MDS-MAP等。N-hop multilateration primitive定位算法可以根据应用需求采 用两种不同的计算模式。
第6章 WSN定位技术
7．粗粒度与细粒度 依据定位所需信息的粒度可将定位算法和系统分为两类：根据信号强度或 时间等来度量与信标节点距离的称为细粒度定位技术；根据与信标节点的接 近度来度量的称为粗粒度定价技术。其中细粒度又可细分为基于距离和基于 方向性测量两类。另外，应用在Radio-Camera定位系统中的信号模式匹配专 利技术（signal pattern matching）也属于细粒度定位。粗粒度定位的原理是 利用某种物理现象来感应是否有目标接近一个已知的位置，如Active Badge、 Convex Optionization、Xeror的Pare TAB系统、佐治亚理工学院的Smart Floor等。Cricker、AHLos、RADAR、LCB等都属于细粒度定位算法。
第6章 WSN定位技术
2．WSN定位算法特点 在传感器网络中，传感器节点能量有限、可靠性差、节点数量规模大且随 机布放、无线模块的通信距离有限，对定位算法和定位技术提出了很高的要 求。传感器网络的定位算法通常要求具备以下特点： (1)自组织性：传感器网络的节点随机分布，不能依靠全局的基础设施协助 定位。 (2)健壮性：传感器节点的硬件配置低、能量少、可靠性差、测量距离时会 产生误差，算法必须具有良好的容错性。 (3)能量高效：尽可能地减少算法中计算的复杂性，减少节点间的通信开销， 以尽量延长网络的生存周期。通信开销是传感器网络的主要能量开销。 (4)分布式计算：每个节点尽量计算自身位置，不能将所有信息传送到某个 节点进行集中计算。
无线传感器网络节点定位技术综述
无线传感器网络节点定位技术综述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多传感器节点组成的网络，这些节点能够通过无线通信相互连接并收集、处理和传输环境中的各种信息。
节点定位是WSN中的一个关键技术，它能够准确地确定节点在空间中的位置，为网络中的其他应用提供准确的位置信息。
在WSN节点定位技术中，常用的方法包括天线信号强度（RSS）定位、时间差定位（TDOA）、协同定位以及基于图像的节点定位等。
天线信号强度定位技术是一种基于信号损耗模型的定位方法，通过测量节点之间的信号强度来确定节点的位置。
这种方法简单易实现，但是精确性较低，容易受到环境中的干扰因素和信号传播路径衰减等影响。
时间差定位技术基于多个节点之间信号传播的时间差来推测节点的位置。
这种方法需要节点间进行时间同步和测量，但是可以达到较高的定位精度。
协同定位技术是一种利用网络中的其他节点协同合作来完成定位的方法。
通过节点之间的信息交互和相互协作，可以提高定位的精度和可靠性。
但是这种方法需要节点之间的合作和通信，增加了系统的复杂性和能耗。
基于图像的节点定位技术是一种利用摄像头或图像传感器捕捉周围环境中的图像信息来实现节点定位的方法。
它可以利用图像处理和计算机视觉技术来提取特征并计算节点的位置。
这种方法可以达到较高的定位精度，但是需要节点具备图像采集和处理的能力，增加了系统的成本和复杂性。
WSN节点定位技术涵盖了多种方法和技术，每种方法都有其优缺点和适用场景。
在实际应用中，可以根据具体的需求和环境选择合适的定位方法，以实现高效、准确和可靠的节点定位。
无线传感器网络中的节点定位技术研究
无线传感器网络中的节点定位技术研究第一章引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种新兴的信息获取和处理系统，由大量部署在监测区域的无线传感器节点组成。
节点是WSN的核心组件，因此准确的节点定位是WSN中的一个重要问题。
本文将重点对WSN中的节点定位技术进行研究和探讨。
第二章节点定位技术概述节点定位技术是WSN中的关键技术之一。
常用的节点定位技术可以分为两大类，即基于测距的定位技术和基于角度的定位技术。
基于测距的定位技术是通过测量节点之间的距离来完成节点定位，包括基于信号强度指示（RSSI）、时间到达差（Time Difference of Arrival，简称TDOA）和接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，简称RSSI）等方法。
基于角度的定位技术则是通过测量节点之间的角度信息来完成节点定位，包括全局定位系统（Global Positioning System，简称GPS）和方位角估计（Direction of Arrival，简称DOA）等方法。
第三章基于测距的节点定位技术3.1 基于信号强度指示（RSSI）RSSI是一种基于信号强度的节点定位技术，通过测量节点之间的信号强度来估计节点之间的距离。
该方法简单易用，但受到环境因素的影响较大，如信号衰减、多径效应等。
因此，在实际应用中需要考虑合适的补偿方法来提高定位的准确性。
3.2 基于时间到达差（TDOA）TDOA是一种基于时间的节点定位技术，通过测量节点之间的信号传播时间差来估计节点之间的距离。
该方法相比于RSSI方法具有更好的抗干扰性和准确性，但需要节点间高精度时间同步，且在大规模网络中应用较为困难。
3.3 基于接收信号强度指示（RSSI）RSSI是一种基于接收信号强度的节点定位技术，通过校准节点之间的信号传播模型来估计节点之间的距离。
该方法相比于RSSI 方法和TDOA方法具有更好的定位准确性，但需要预先获取节点之间的信号传播模型，且在实际环境中受到信号传播环境的影响较大。
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（5）到达时间（Time of Arrival，TOA）：是指信号从一个节点传播到另 一节点所需要的时间。
第6章
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（6）到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）：两种不同传播 速度的信号从一个节点传播到另一节点所需要的时间之差。 （7）到达角度（Angle of Arrival，AOA）：是指节点接收到的信号相对 于自身轴线的角度。 （8）视线关系（Line of Sight，LOS）：是指两个节点间没有障碍物间隔， 能够直接通信。 （9）非视线关系（Non Line of Sight，NLOS）：是指两个节点之间存在 障碍物。 （10）基础设施（Infrastructure）：是指协助传感器节点定位的已知自身 位置的固定设备（如卫星、基站等）。
在WSN节点定位技术中，根据节点是否已知自身的位置，把传感器节点分 为信标节点（beacon node）或锚点（anchor）和未知节点（unknown node）。
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信标节点在网络节点中所占的比例很小，可以通过携带GPS定位设备等手 段获得自身的精确位置。信标节点是未知节点定位的参考点。除了信标节点 外，其他传感器节点就是未知节点，他们通过信标节点的位置信息来确定自 身位置。如图6-1所示的传感器网络中，M代表信标节点，s代表未知节点。S 节点通过与邻近M节点或已知得到信息的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。图6-1WSN中信标节点和未知节点在WSN的各种应 用中，监测到事件之后关心的一个重要问题就是该事件发生的位置。
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6.1.2 定位算法的分类 因功耗和成本因素以及粗精度定位对大多数应用已足够〔当定性误差小于 传感器节点无线通信半径的40%时，定位误差对路由性能和目标追踪精确度 的影响不会很大)，无需测距的定位方案备受关注。 1．基于测距技术的定位和无需测距技术的定位 根据定位算法是否需要通过物理测量来获得节点之间的距离(角度)信息， 可以把定位算法分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法两类。前者 是利用测量得到的距离或角度信息来进行位置计算，而后者一般是利用节点 的连通性和多跳路由信息交换等方法来估计节点间的距离或角度，并完成位 量估计。基于测距的定位算法总体上能取得较好的定位精度，但在硬件成本 和功耗上受到一些限制。基于测距的定位机制使用各种算法来减小测距误差 对定位的影响，包括多次测量，循环定位求精，这些都要产生大量计算和通 信开销。所以，基于测距的定位机制虽然在定位精度上有可取之处，但并不 适用于低功耗、低成本的应用领域。
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全球定位系统GPS(global position system)是目前应用得最广泛最成熟的 定位系统，通过卫星的授时和测距对用户节点进行定位，具有定位精度高、 实时性好、抗干扰能力强等优点，但是GPS定位适应于无遮挡的室外环境， 用户节点通常能耗高体积大，成本也比较高，需要固定的基础设施等，这使 得它不适用于低成本自组织的无线传感器网络。在机器人领域中，机器人节 点的移动性和自组织等特性，使其定位技术与传感器网络的定位技术具有一 定的相似性，但是机器人节点通常携带充足的能量供应和精确的测距设备， 系统中机器人节点的数量很少，所以这些机器人定位算法也不适用于传感器 网络。在传感器网络中，传感器节点能量有限、可靠性差、节点规模大且随 机布放、无线模块的通信距离有限，对定位算法和定位技术提出了很高的要 求。
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3．传感器节点定位的基本术语 （1）邻居节点（Neighbor Nodes）：是指传感器节点通信半径内的所有 其他节点，也就是说：在一个节点通信半径内，可以直接通信的所有其他点。 （2）跳数（Hop Count）：是指两个节点之间间隔的跳段总数。 （3）跳段距离（Hop Distance）：是指两个节点间隔的各跳段距离之和。 （4）接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）： 是指节点接收到无线信号的强度大小。
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2．WSN定位算法特点 在传感器网络中，传感器节点能量有限、可靠性差、节点数量规模大且随 机布放、无线模块的通信距离有限，对定位算法和定位技术提出了很高的要 求。传感器网络的定位算法通常要求具备以下特点： (1)自组织性：传感器网络的节点随机分布，不能依靠全局的基础设施协助 定位。 (2)健壮性：传感器节点的硬件配置低、能量少、可靠性差、测量距离时会 产生误差，算法必须具有良好的容错性。 (3)能量高效：尽可能地减少算法中计算的复杂性，减少节点间的通信开销， 以尽量延长网络的生存周期。通信开销是传感器网络的主要能量开销。 (4)分布式计算：每个节点尽量计算自身位置，不能将所有信息传送到某个 节点进行集中计算。
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6.1 定位技术简介 6.1.1 基本概念和评价指标 1．传感器节点定位的基本概念 WSN的定位问题一般指对于一组未知位置坐标的网络节点，依靠有限的位 置已知的锚节点，通过测量未知节点至其余节点的距离或跳数，或者通过估 计节点可能处于的区域范围，结合节点间交换的信息和锚节点的已知位置， 来确定每个节点的位置。
Los（Ad-Hoc Localization System）算法、基 于AOA的APS算法（Ad-hoc Positioning System）、RADAR算法、LCB算法 （Localizable Collaborative Body）和DPE（Directed Position Estimation） 算法等都是基于测距的定位算法；而质心算法（Centroid Algorithm）、DVHop（Distance Vector-Hop）算法、移动导标节点（Mobile Anchor Points， MAP）定位算法、HiRLoc算法、凸规划（Convex Optimization）算法和 MDS-MAP算法等就是典型非基于测距的定位算法。
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4．传感器节点定位的评价指标 无线传感器网络定位算法的性能直接影响其可用性，如何评价它们是一个 需要深入研究的问题。下面定性地讨论几个常用的评价标准 （1）定位精度。 （2）规模。 （3）锚节点密度。 （4）节点密度。
（5）容错性和自适应性。
（6）功耗。 （7）代价 上述7个性能指标不仅是评价WSN自身定位系统和算法的标准，也是其设 计和实现的优化目标。为了实现这些目标的优化，有大量的研究工作需要完 成。同时，这些性能指标是相互关联的，必须根据应用的具体需求做出权衡， 以选择和设计合适的定位技术。