无线传感器网络定位技术
无线传感器网络原理及应用第4章定位技术ppt课件
(
x1
(
x1
x)2 x)2
( y1
(y2
y)2 y)2
ρ12 ρ22
(xn x)2 ( yn y)2 ρn2
(4-3)
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
X(ATA)1ATb
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
第4章 定位技术
4.1.2 定位算法分类 在传感器网络中,根据定位过程中是否测量实际节点间
的距离,把定位算法分为基于距离的(range-based)定位算法 和与距离无关的(range-free)定位算法,前者需要测量相邻节 点间的绝对距离或方位,并利用节点间的实际距离来计算未 知节点的位置;后者无需测量节点间的绝对距离或方位,而 是利用节点间估计的距离计算节点位置。
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
第4章 定位技术
4.1 定位技术简介
4.1.1 定位技术的概念、常见算法和分类 1. 无线传感器网络定位技术概念 在传感器网络节点定位技术中,根据节点是否已知自身
标为(x,y)。对于节点A、C和∠ADC,确定圆心为O1(xO1, yO1)、半径为r1的圆,,则
(xO1 x1)2 (yO1 y1)2 r1
(xO1 x2)2 (yO1 y2)2
r1
(x1
x3)2
(y1
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。
无线传感器网络中的节点定位技术
无线传感器网络中的节点定位技术随着无线传感器网络技术的快速发展,节点定位技术成为该领域的重要研究方向之一。
节点定位技术可以为无线传感器网络中的节点提供准确的位置信息,从而实现更高效的数据传输和管理。
本文将介绍无线传感器网络中的节点定位技术,包括其背景、目标、研究方法以及应用场景。
一、背景介绍无线传感器网络是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够收集、处理和传输环境信息,被广泛应用于环境监测、军事侦察、智能交通等领域。
然而,这些节点的准确位置信息对于无线传感器网络的高效运行和数据管理非常关键。
二、目标和挑战节点定位技术的目标是为无线传感器网络中的节点提供准确的位置信息。
然而,由于传感器节点通常具有小尺寸、低功耗等特点,节点定位技术面临以下挑战:1. 精度:传感器节点需要有较高的定位精度,尤其是用于精细测量和目标追踪等应用场景。
2. 能耗:传感器节点的能耗限制要求节点定位技术在降低功耗的同时保持较高的精度。
3. 部署和管理:无线传感器网络通常由大量的节点组成,节点定位技术需要考虑节点的部署和管理问题,以保证整个网络的定位效果。
三、研究方法在无线传感器网络中,常见的节点定位技术包括以下几种主要方法:1. 基于距离测量的方法:利用节点之间的距离信息进行定位,包括时间差法、信号强度法等。
2. 基于角度测量的方法:利用节点之间的角度信息进行定位,包括方向测量法、波束成形法等。
3. 基于重定位的方法:利用已知位置的节点对其他节点进行定位,包括基站定位法、虚拟坐标法等。
4. 集群定位方法:将节点分为不同的簇,并利用簇头节点进行定位,可以提高系统的能耗和定位精度。
四、应用场景无线传感器网络中的节点定位技术在许多领域都得到了广泛的应用,包括:1. 环境监测:通过定位技术可以实现对环境的精细监测和分析,例如气象预报、土壤湿度监测等。
2. 目标追踪:通过对节点定位可以实现对目标的实时追踪和定位,例如智能交通系统中的车辆跟踪。
无线传感器网络定位机制与性能评价标准_无线传感器网络技术及其应用_[共3页]
设未知节点D的坐标为(x,y),信标节点的A、B、C的坐标分别为(xA,yA)、(xB,B yBB)、 (xA,yC),未知节点到 3 个信标节点的距离分别为dA、dB、B dC,则
⎧(x − ⎪ ⎨ (x −
xA )2 xB )2
+ +
(y (y
− −
yA )2 yB )2
= =
d
2 A
d
2 B
⎪ ⎩
(4-5)
y
=
1
( xA
−
xC )(xA2
−
xC2
+
yB2
−
yC2
+
dC2
−
d
2 B
)
−
( xB
−
xC )(xA2
−
xC2
+
yA2
−
yC2
+
d
2 C
−
dA2 )
2
(xA − xC )( yB − yC ) − ( yA − yC )(xB − xC )
① 信标节点:已知节点坐标或者位置信息的节点,有的书籍也称为锚节点。 ② 未知节点:坐标或者位置信息未知的节点。 (1)三边定位法 已知 3 个信标节点的坐标和其中 1 个未知节点到 3 个信标节点的距离,求该未知节点的 坐标。该方法为基本的几何方法,具体过程如图 4-2 所示。
图 4-2 三边定位原理
(x
−
xC )2
+
(y
−
yC )2
=
d
2 C
(4-4)
从而可以推出未知节点的坐标为
x
=
1
( yB
−
yC )(xA2
无线传感器网络节点定位技术
l c l a i n ag r h n I l o tm t . ay i r s l h w h tt e a p iai n o a iu lo i s i o ai t l o t z o i m a d AP T a g r h ec An l ss e u t s o t a h p l t f v r s ag r h n i s c o o t m d f r n n i n n sh v h wn g e t i e e c si e p ro a c . n f h l o t si p i 1 W e s o l i e e t vr me t a e s o r a f r n e t e f r n e No e o e ag r h o t f e o d nh m t im s ma . h u d s lc h p r p ae ag r h a e n p ro ma c n iao s o s i tr s. a t h i p p r p o o e h e e tt e a p o r t l o t i i m b s d o e r n e id c t r f mo t n ee t At ls,t s a e r p s s t e f
无线传感器网络中定位跟踪技术的研究
无线传感器网络中定位跟踪技术的研究一、概述无线传感器网络(WSN)作为一种分布式、自组织的网络系统,近年来在各个领域得到了广泛的应用,尤其在定位跟踪技术方面展现出了巨大的潜力。
定位跟踪技术是通过无线传感器节点之间的协作,实现对目标对象的位置信息获取和动态跟踪的关键技术。
在环境监测、智能农业、军事侦察、灾难救援等众多场景中,定位跟踪技术都发挥着不可替代的作用。
随着无线传感器网络技术的不断发展,定位跟踪技术的精度和稳定性得到了显著提升。
传统的定位方法如GPS等虽然具有较高的定位精度,但在某些特殊环境下如室内、地下等区域,其定位效果并不理想。
而无线传感器网络中的定位跟踪技术,通过结合多个传感器节点的信息,能够实现对目标对象的精确定位和实时跟踪。
无线传感器网络中的定位跟踪技术已经取得了丰富的研究成果,包括基于测距的定位算法、无需测距的定位算法、移动目标跟踪算法等。
这些算法在不同的应用场景中展现出了各自的优势和特点,为无线传感器网络的定位跟踪提供了有效的解决方案。
无线传感器网络中的定位跟踪技术仍面临一些挑战和问题。
如何进一步提高定位精度和稳定性、如何降低节点能耗以延长网络寿命、如何优化网络通信以提高数据传输效率等。
这些问题需要我们在未来的研究中不断探索和创新,以推动无线传感器网络中定位跟踪技术的进一步发展。
无线传感器网络中的定位跟踪技术是一项具有广阔应用前景和重要意义的研究领域。
通过深入研究和创新,我们可以不断提高定位跟踪技术的性能和应用效果,为各个领域的发展提供有力支持。
1. 无线传感器网络的概念与特点无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种由大量低功耗、低成本、微型化的传感器节点通过无线通信技术相互连接而成的自组织网络系统。
这些传感器节点被部署在监测区域内,能够实时感知并收集环境信息,如温度、湿度、光照、压力等,并通过多跳转发的方式将数据传输至汇聚节点,进而实现信息的集中处理和应用。
无线传感器网络的位置定位与跟踪
无线传感器网络的位置定位与跟踪无线传感器网络(Wireless Sensor Networks)是一种由大量分布式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协同工作。
传感器网络的位置定位与跟踪是该领域的一个重要研究方向,它可以广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等各个领域。
1. 引言无线传感器网络的位置定位与跟踪是指通过已部署的传感器节点获取目标节点的位置信息,并实时地追踪其运动轨迹。
由于传感器节点的资源受限以及网络环境的不确定性,传感器网络的定位与跟踪成为一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常见的无线传感器网络定位与跟踪技术。
2. 基于距离测量的定位方法基于距离测量的定位方法是一种常见且有效的传感器网络定位技术。
该方法通过测量传感器节点之间的距离来推算目标节点的位置。
常见的距离测量方法包括基于信号强度的距离估计、时间差测量和角度测量等。
这些方法在定位精度和复杂度上存在差异,研究者们不断探索着如何提高定位精度和降低计算复杂度。
3. 基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是一种简单且易于实现的传感器网络定位技术。
该方法通过测量目标节点接收到的信号强度来推算其距离。
然而,由于信号在传输过程中会受到阻尼、衰减和多径效应的影响,使得基于信号强度的定位存在较大的误差。
为了克服这一问题,研究者们通常采用校准算法来提高定位精度。
4. 基于时间差测量的定位方法基于时间差测量的定位方法是一种通过测量目标节点接收到信号的到达时间差来推算其距离的传感器网络定位技术。
这种方法通常借助全球定位系统(Global Positioning System, GPS)以及同步算法来精确测量时间差。
然而,GPS在室内环境下信号弱化,导致精度下降;同时,同步算法的复杂度较高,使得该方法的应用受到限制。
5. 基于角度测量的定位方法基于角度测量的定位方法是一种通过测量目标节点和传感器节点之间的角度来推算其位置的传感器网络定位技术。
无线传感器网络节点定位技术
无线传感器网络节点定位技术定位即确定方位、确定某一事物在一定环境中的位置。
在无线传感器网络中的定位具有两层意义:其一是确定自己在系统中的位置;其二是系统确定其目标在系统中的位置。
在传感器网络的实际应用中,传感器节点的位置信息已经成为整个网络中必不可少的信息之一,很多应用场合一旦失去了节点的位置信息,整个网络就会变得毫无用处,因此传感器网络节点定位技术已经成了众多科学家研究的重要课题。
2.1 基本概念描述在传感器网络中,为了实现定位的需要,随机播撒的节点主要有两种:信标节点(Beacon Node)和未知节点(Unknown Node)。
通常将已知自身位置的节点称为信标节点,信标节点可以通过携带GPS定位设备(或北斗卫星导航系统﹝BeiDou(COMPASS)Navigation Satellite System﹞、或预置其位置)等手段获得自身的精确位置,而其它节点称之为未知节点,在无线传感器网络中信标节点只占很少的比例。
未知节点以信标节点作为参考点,通过信标节点的位置信息来确定自身位置。
传感器网路的节点构成如图2-1所示。
图2-1 无线传感器网络中信标节点和未知节点Figure 2-1Beacon nodes and unknown nodes of wireless sensor network在图2-1中,整个传感器网络由4个信标节点和数量众多的未知节点组成。
信标节点用B来表示,它在整个网络中占较少的比例。
未知节点用U来表示,未知节点通过周围的信标节点或已实现自身定位的未知节点通过一定的算法来实现自身定位。
下面是无线传感器网络中一些常用术语:(1)邻居节点(Neighbor Nodes):无需经过其它节点能够直接与之进行通信的节点;(2)跳数(Hop Count):两个要实现通信的节点之间信息转发所需要的最小跳段总数;(3)连通度(Connectivity):一个节点拥有的邻居节点数目;(4)跳段距离(Hop Distance):两个节点间隔之间最小跳段距离的总和;(5)接收信号传播时间差(Time Difference of Arrival,TDOA):信号传输过程中,同时发出的两种不同频率的信号到达同一目的地时由于不同的传输速度所造成的时间差;(6)接收信号传播时间(Time of Arrival,TOA):信号在两个不同节点之间传播所需要的时间;(7)信号返回时间(Round-trip Time of Flight,RTOF):信号从一个节点传到另一个节点后又返回来的时间;(8)到达角度(Angle of Arrival,AOA):节点自身轴线相对于其接收到的信号之间的角度;(9)接收信号强度指示(Received Signa1 Strength Indicator,RSSI):无线信号到达传感器节点后的强弱值。
基于无线传感器网络的室内定位技术研究与应用
基于无线传感器网络的室内定位技术研究与应用室内定位技术是近年来受到广泛关注的研究领域,其在室内导航、智能家居、物联网等众多领域具有重要应用价值。
而基于无线传感器网络的室内定位技术作为一种重要的定位方法,具备了许多优势,如低成本、易部署、高精度等。
无线传感器网络(WSN)是由大量的无线传感器节点组成的网络,用于进行信息交互和相互协作。
它可以实现对室内环境的信息采集和传输,并通过处理这些信息从而实现室内定位。
基于无线传感器网络的室内定位技术主要依靠传感器节点之间的信号传递和测距技术,常见的无线传感器节点主要包括超宽带(UWB)、红外线(IR)、蓝牙(Bluetooth)等。
首先,基于无线传感器网络的室内定位技术可以实现高精度的室内定位。
通过在室内布置一定数量的传感器节点,利用节点之间的信号传递和测距技术,可以实现对目标位置的准确定位。
相较于其他室内定位技术,基于无线传感器网络的室内定位技术精度更高,可以达到亚米级的定位精度。
这对于室内导航、物品追踪等应用来说具有重要意义。
其次,基于无线传感器网络的室内定位技术具备较低的成本和易部署的特点。
相较于其他室内定位技术,如WiFi定位、惯性导航等,基于无线传感器网络的室内定位技术成本更低,部署更加简单。
无线传感器节点的价格相对较低,而且可以根据实际需求进行自由配置和扩展。
这使得基于无线传感器网络的室内定位技术不仅适用于大型商业场所,也适用于家庭或小型办公场所。
此外,基于无线传感器网络的室内定位技术可以实现多目标的同时定位。
无线传感器网络的特点是节点分布广泛、相互协作,因此可以同时对多个目标进行定位。
这对于智能家居、物联网等应用来说是非常有价值的。
例如,可以通过基于无线传感器网络的室内定位技术实现对家庭成员的实时定位,从而提供智能家居服务,如自动调整温度、照明等。
然而,基于无线传感器网络的室内定位技术也面临一些挑战和问题。
首先,节点的布置和部署需要精确的计划和设计,以保证整个网络的覆盖范围和定位精度。
无线传感器网络的信号强度定位技术及应用
无线传感器网络的信号强度定位技术及应用无线传感器网络(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,用于收集、处理和传输环境中的信息。
WSN在农业、环境监测、智能交通等领域发挥着重要的作用。
而在WSN中,信号强度定位技术是一种常用的定位方法,通过测量节点之间的信号强度来确定节点的位置。
信号强度定位技术是一种基于无线信号传播特性的定位方法。
在WSN中,节点之间通过无线信号进行通信,信号强度会随着距离的增加而衰减。
因此,通过测量节点之间的信号强度,可以推断节点的相对位置。
这种方法不需要额外的硬件设备,只需要在节点中添加相应的软件算法即可实现定位功能。
在信号强度定位技术中,有两种常用的方法:基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的定位和基于信号到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的定位。
RSSI是通过测量接收到的信号的强度来推断距离的方法,而TDOA则是通过测量信号到达不同节点的时间差来确定位置的方法。
在实际应用中,信号强度定位技术有着广泛的应用。
例如,在农业领域,可以利用WSN对农田中的土壤湿度、温度等进行监测。
通过信号强度定位技术,可以确定不同位置的土壤湿度和温度,从而实现精准的农田管理。
在环境监测中,WSN可以用于监测大气污染、水质污染等。
通过信号强度定位技术,可以确定不同位置的污染程度,为环境保护提供数据支持。
此外,信号强度定位技术还可以应用于智能交通系统中,用于车辆定位和导航。
然而,信号强度定位技术也存在一些问题和挑战。
首先,信号强度受到多种因素的影响,如障碍物、多径效应等,这些因素会导致信号强度的不稳定性。
其次,节点之间的信号传播路径可能会发生变化,例如,节点的移动或者环境的变化,这也会对定位结果产生影响。
因此,如何准确地测量和处理信号强度,是信号强度定位技术需要解决的问题。
基于LMS算法的无线传感器网络信号强度定位研究
基于LMS算法的无线传感器网络信号强度定位研究随着科技的不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)已广泛应用于各个领域,如环境监测、智能家居、物联网等。
无线传感器节点通常被部署在不易到达的地方,如建筑物深处、工厂车间、海洋深海等地方,因此节点定位技术变得越来越重要。
其中,无线传感器网络信号强度定位技术是一种基于无线信号传输的定位技术,能够方便有效地对节点进行定位,该技术具有定位精度高、实时性强、低功耗等优点,被广泛应用。
本文将介绍一种基于LMS算法的无线传感器网络信号强度定位技术研究。
一、无线传感器网络信号强度定位技术通常,无线传感器网络信号强度定位技术的实现分为两步: 第一步,节点从周围环境中获取信号强度值;第二步,通过信号强度值估计节点的位置。
该技术不需要额外的硬件设备,只需要对传输信号进行采样和分析,具有较低的成本和易于实现的优点。
但是,存在着一些因素对信号强度值的测量结果产生影响,如校准误差、信号衰减、多径效应等。
二、 LMS算法的理论基础LMS(Least Mean Squares)算法是一种常用的自适应滤波算法,用于滤波、信号增强、估计和预测等领域,特别适用于非平稳随机信号处理。
与其他自适应滤波算法相比,LMS算法具有运算速度快、计算简单、收敛速度较快等优点。
LMS算法的核心思想是通过调整每个权值系数,使得权值系数能够收敛到理想值,从而达到滤波或估计的目的。
LMS算法是一个递推算法,逐步调整权值系数以使得实际输出值和期望输出值之间的均方误差最小。
利用LMS算法可以较准确地估算信号源的位置。
三、基于LMS算法的无线传感器网络信号强度定位技术研究基于LMS算法的无线传感器网络信号强度定位技术主要分为以下三个步骤:1. 信号采集和处理WSN节点通过无线信号接收器获得环境中的信号强度值,信号强度值通常是负数,表示信号的衰减情况。
在采集到信号强度值后,需要对信号进行预处理,消除多径效应、校准误差等因素的影响,以提高信号强度值的准确性。
无线传感器网络的节点定位技术
无线传感器网络的节点定位技术无线传感器网络是一种通过分布在自然环境、工厂甚至是人体内部等多个地方的传感器节点进行数据采集的技术。
它可以帮助我们了解水质、空气质量、温度等环境问题,还可以用于安防、物流等领域。
在这个网络中,每个节点都需要进行位置信息的记录和传输,因此节点定位技术就成为了无线传感器网络中非常重要的一部分。
目前,传感器节点定位技术主要分为分布式、集中式两种。
分布式方法是通过将各个节点之间的距离和坐标信息进行交换来实现节点的位置的计算,它能够提供高度的效率和可靠性,但是也需要一定的硬件条件和网络资源。
而集中式方法则是通过在网络中设置中央节点来进行数据的交换和计算,可以更好地提供定位精度,并且也易于实现,但是对于维护和储存中央节点的负载会增加。
无线传感器网络中的定位算法涵盖了众多领域的知识,如数学、物理和信号处理等,其中最常用的定位算法有三角定位、两步法和基于贝叶斯定位的方法。
三角定位是最早的一种方法,是利用节点之间的距离进行计算,该方法具备简单易于理解、精度高等优点。
但是,由于距离计算的误差和使用的算法不同,其定位精度会受到一定影响。
而两步法则是通过收集节点之间的距离信息进行计算,利用传统的二次方程求解方法进行节点定位。
两步法所需的节点数量少、算法速度快、精度高等优点,因此受到了广泛的应用。
基于贝叶斯定位的方法则是通过对节点位置进行概率模型建立,结合先验和测量结果,不断地通过更新实现最终节点的定位。
这种方法的特点是对算法的健壮性要求很高,任何与估计误差相关的问题都会影响定位精度。
从实际应用来看,定位算法在进行节点定位时面临的难题较多,如天线功率控制、信号干扰、路线选择等问题。
为了解决这些问题,研究者们提出了很多创新性的方法,如WiFi定位、基于人工智能的算法等,这些新颖的方法在节点定位精度、算法效率和成本控制方面优势明显。
总之,无线传感器网络中节点定位技术是一个十分重要的组成部分。
定位技术的发展和应用既需要在软件算法方面的不断创新,也需要硬件设备的不断升级。
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。
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。
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是由一组分布在不同位置的小型传感器节点组成的自组织网络。
这些节点可以感知和采集环境信息,并将这些信息发送到中心控制节点或其他通信节点。
无线传感器网络具有广泛的应用,例如环境监测、军事侦察、智能交通等领域。
然而,节点的位置信息对于许多应用来说是至关重要的。
因此,在无线传感器网络中节点定位技术是一项重要的研究方向。
本文将综述节点定位技术的研究现状和发展趋势。
一、节点定位技术的分类节点定位技术可以分为基于距离测量的位置估计和基于角度测量的位置估计两种。
基于距离测量的定位技术是通过测量节点之间的距离来确定节点的位置,其中包括基于信号强度测量残余能量、到达时间或方位角度以及基于时间差测量等技术。
基于角度测量的定位技术是通过测量节点之间的相对角度来确定节点的位置,其中包括时序优先搜索和方向确定等技术。
1. 环境监测在环境监测中,节点位置信息对于实时监测和预测自然灾害,如洪水、地震、火灾等具有重要意义。
基于高精度的节点定位技术,可以提高环境监测系统的数据传输和分析能力。
2. 军事侦察在军事应用中,节点定位技术可以提供战场敌方和基地内部的位置信息。
从而改善军事情报信息的获取和处理。
同时,它也可以为部队的导航和作战提供基础定位支持。
3. 智能交通在智能交通领域中,节点定位技术可以用于车辆和行人定位,从而提高交通系统的效率和安全性。
例如,为自动驾驶车辆提供信息,定位交通拥堵的区域,优化路线等。
目前,节点定位技术面临着很多的挑战和难点,如基站位置不确定性、节点间的建模和配准、时延和多路径效应等。
为了解决这些问题,研究人员正在开展许多的实验研究,提出新的节点定位算法和优化方案。
1. 基于信号可靠性的节点定位技术在无线传感器网络中,信号强度和路径损耗表明了节点之间的距离或位置关系。
以此为基础,研究人员提出了一种基于信号可靠性的节点定位技术,该技术能够减小信号的变异性,并提高定位的准确度。
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算法及其应用研究
无线传感器网络定位算法及其应用研究一、概述无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)是由一组能够自组织形成网络的低功耗、多功能、微型传感器节点组成,这些节点通过无线通信方式相互连接,实现对环境信息的实时监测和数据采集。
WSNs的出现,为物联网、智能城市、工业自动化、环境监测、军事侦察等领域带来了革命性的变革。
无线传感器网络中的节点往往因为能量、通信距离和成本等因素的限制,导致网络中的节点位置信息难以获取,从而影响了网络性能和应用效果。
研究无线传感器网络定位算法,对于提高网络性能、扩展应用范围具有重要意义。
无线传感器网络定位算法是指通过一定的数学方法和计算模型,利用网络中节点的距离、角度等信息,实现对节点位置的精确估计和计算。
随着无线传感器网络技术的不断发展,定位算法的研究也日益深入,出现了多种不同的定位算法,如基于测距的定位算法、无需测距的定位算法等。
这些算法各有优缺点,适用于不同的应用场景和网络环境。
本文旨在探讨无线传感器网络定位算法的基本原理、分类、优缺点以及在实际应用中的表现。
将对无线传感器网络定位算法的发展历程进行简要回顾,介绍各种经典算法的基本原理和实现方法。
结合实际应用场景,分析不同定位算法的适用性和性能表现,探讨其在实际应用中的优缺点。
展望未来无线传感器网络定位算法的发展趋势和研究方向,为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
1. 无线传感器网络的定义与发展概述无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种分布式传感网络,其末梢是数以万计的微小传感器节点。
这些传感器节点通过无线方式通信,形成一个多跳自组织网络,具有灵活的网络设置和可变的设备位置。
WSN不仅可以通过传感器节点采集和监测环境信息,还能通过通信模块将信息传送到决策中心,实现对环境的感知、监测和控制。
无线传感器网络的发展始于20世纪80年代,随着计算机和通信技术的不断进步,其应用领域逐渐扩大。
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。
无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术
无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术无线传感器网络是由大量的节点组成的网络,这些节点可以感知和收集环境中的各种数据,如温度、湿度、光照等等。
然而,由于节点的分布范围广泛,节点之间的通信距离有限,数据传输能力有限,这就给数据的融合和节点定位带来了挑战。
本文将探讨无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术的相关问题。
数据融合是指将来自多个节点的分散数据融合为一个整体的过程。
在无线传感器网络中,数据融合可以通过两种方式实现:分布式数据融合和集中式数据融合。
分布式数据融合是指将每个节点独立地进行数据处理和融合,然后将融合后的结果传输给下一级节点,最终将结果传输给基站。
这种方式可以减少数据传输的负载,但节点之间的协调和一致性需要解决。
集中式数据融合是指将所有节点的数据传输到一个中心节点进行融合和处理,然后将结果传输给基站。
这种方式可以提高数据融合的准确性和一致性,但会增加网络的负载和延迟。
在进行数据融合时,需要考虑的一个重要问题是节点之间的数据冗余和相似性。
由于节点之间的数据可能存在相互重叠和相似的情况,所以在进行数据融合时需要考虑如何避免冗余和提高数据的有效性。
一种常用的方法是通过数据压缩和降噪来减少数据的冗余和噪声。
数据压缩可以通过数据编码和压缩算法来实现,而降噪可以通过滤波算法和数据清洗来实现。
另一个重要问题是节点的定位技术。
在无线传感器网络中,节点的位置信息对于数据的融合和处理非常重要。
节点的定位可以通过多种方式实现,包括GPS定位、信号强度定位和协作定位等。
GPS定位是一种常用的定位方式,但其准确度和可靠性在室内和复杂环境中存在限制。
信号强度定位通过测量节点之间的信号强度来推测节点的位置,但其准确度受到信号传播和干扰的影响。
协作定位则通过节点之间的合作和信息交换来提高定位的准确度和可靠性。
除了节点的定位技术,节点之间的通信也对数据融合和定位技术有着重要的影响。
无线传感器网络中的通信有时受到信号传播、干扰和能量消耗等因素的限制,因此需要合理设计通信协议和路由算法来保证数据的可靠传输和节点的有效通信。
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TOA测距原理的过程示例
• 在基于TDoA的定位机制中,发 射节点同时发射两种不同传播 速度的无线信号,接收节点根 据两种信号到达的时间差以及 这两种信号的传播速度,计算 两个节点之间的距离。
•
发射节点同时发射无线射 频信号和超声波信号,接收节 点记录下这两种信号的到达时 间T1、T2,已知无线射频信号 和超声波的传播速度为c1、c2, 那么两点之间的距离为(T2T1)*S,其中S=c1*c2/(c1-c2)。
无线传感器网络定位技术
定位技术的概括
无线传感器网络的定位机制作为无线传感器网 络中的主要技术之一,在应用中具有非常重要的作 用。无线传感器网络中的定位机制包括节点自身定 位和外部目标定位两部分内容。 常见的定位技术如GPS是目前应用最广的、最成 熟的定位系统,通过卫星的授时和测距来对用户节 点进行定位,具有较高的定位精度,实时性较好, 抗干扰能力强。但是,使用GPS技术定位只适合于 视距通信的场合,如室外无遮挡的环境,用户节点 通常能耗高、体积大且成本较高,还需固定的基础 设施等。目前,无线传感器网络的定位很多,各种 方法也不断涌现。一个定位系统的实现主要考虑两 点:定位机制的物理特性和相应的算法。
• 采用低功耗的无线射频芯片CC2430和瓦斯 传感器相连接,该芯片结合一个高性能的 2.4GHz射频收发器核心和一颗工业级小巧 高效的8051控制器,满足以ZigBee为基础的 2.4GHz波段应用。
• CC2430内部已集成包括定时器、数模转换 电路、存储器及RSSI指示器等必要电路,只 需要较少的外围电路就可以运行。经过试 验验证,该瓦斯报警电路能在空气中瓦斯 浓度超过0.3%时准确报警,完全达到矿 井瓦斯报警要求。节点硬件结构如图2所示。
定位技术性能的要求
• 定位精度:指定位系统提供的位置信息的精确程度。 如,在基于距离定位的算法中,可以用定位坐标与 实际坐标的距离来对比;在非距离定位的算法中, 可以用误差值和节点通信半径的比例来表示 • 代价:主要包括时间代价、资金代价、硬件代价等 • 规模:不同的定位算法使用的应用场合范围和规模 也不同。大规模的定位算法可以在大范围的场合使 用,如森林或城市:中等规模算法可在大型商场、 小区和学校内进行定位应用;小规模的定位算法只 能在一栋楼内或者一个房间内实现定位应用
功耗
低功耗(接收 27mA,发送27mA) 休眠电流0.5μA @PM2 0.3μA@PM3 可快速唤醒
外设
CSMA/CA 硬件支持 信号强度自动生成 电源、温度管理 12位ADC 128位AES加密处理 两个全功能串口 21 个 I/O
应用
IEEE802.15.4系统设计 ZigBee系统设计 家居自动化 工业控制 低功耗传感器网络(WSN) 消费电子 PC外设
• 刷新速度:指提供位置信息的频率,如GPS 每 秒钟刷新1次 • 鲁棒性:在理想的实验室环境内,大部分定位 算法误差性比较小。但是在实际应用场合,有 许多干扰因素影响测量结果。比如,障碍物引 起的非视距(NLOS),大气中存在严重的多径传 播,部分传感器节点电能耗尽,节点间通信阻 塞等问题容易造成定位误差突发性增大,甚至 造成整个定位系统的瘫痪。因此,传感器网络 定位算法必须具有很强的鲁棒性,减小各种误 差的影响,以提高定位精度和可靠性。
到达角(AOA)
该方法通过配备特殊天线来估测其它节点发射 的无线信号的到达角度。接收节点通过天线阵列或 多个超声波接收机感知发射节点信号的到达方向, 计算接收节点和发射节点之间的相对方位或角度, 再通过三角测量法计算出节点的位置 ;
2.基于无需测距的定位技术
该技术不用对距离进行测量,而是利用网络连 通度、网络拓扑结构等信息对节点坐标进行估计, 其多为理论上的研究,定位精度较低且与网络的连 通度和节点的密度相关。其使用范围有一定的局限 性。 1、质心算法 一种完全基于网络连通度的定位算法,以待定 位节点通信范围内的所有信标节点作为其质心来估 算位置 1 n 1 n x , y ( X i , Yi ) n i 1 n i 1
其中 为待定位节点的坐标,n、(Xi,Yi)为信标节点的 个数和坐标
2、DV-Hop算法
DV-Hop算法基本过程就是将未知节点到锚节点间的 距离用网络节点平均每跳距离和到锚节点间的跳数乘机 来估计,再用三边定位法来得未知节点的位置信息。 平均每跳的距离公式为:
• 已知锚点L1与L2、L3之 间的距离和跳数。L2计 算得到校正值(即平均 每跳距离)为(40+75) /(2+5)=16.42m。假 设传感器网络中的待定 位节点A从L2获得校正 值,则它与3个锚点之 间的距离分别是 L1=3×16.42, L2=2×16.42, L3=3×16.42,然后使 用多边测量法确定节点 的位置。
0 -10 -20 -30
RSSI(dBm)
-40 -50 -60 -70 -80 -90 -100
0
10
20
30
40 50 60 距 离 ( m)
70
80
90
100
无线信号接收指示与信号传播距离之间的关系
信号传播时间/时间差(TOA/TDOA) • 这类方法通过测量传输时间来估算两节点 之间的距离,精度较好。 • TOA机制是已知信号的传播速度,根据信号 的传播时间来计算节点之间的距离
基于无线传感器网络的瓦斯监测定 位技术
• 研究意义
目前煤矿普遍采用的安全系统以工业总线为基础,构 成有线的通信传输网络。但煤矿井下地质、环境条件复杂, 铺设电缆在某些区域及其困难,易被损坏且难以维护。无 线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的微型传感器 节点组成,具有自组织性,无线传感器节点由于其具有体 积小、功耗低及无需维护等优势可满足对矿井实时监控的 需要。煤矿井下瓦斯浓度的监测是安全监测系统必不可少 的功能,可以将瓦斯传感器与无线传感器网络节点连接, 随机部署在井下环境中进行监测。瓦斯浓度的监测是建立 在位置信息的基础上,缺乏位置信息监测就毫无意义,因 此在瓦斯监测系统中对瓦斯浓度较高的地点进行定位是十 分重要的。ZigBee技术具有低功耗、低成本、网络容量大、 自组织及可靠性高等优点,针对矿井下瓦斯监测定位问题 设计出支持ZigBee技术的CC2430模块的瓦斯监测定位方法。
WSN定位技术的分类
目前无线传感器网络的节点定位技术主 要分为: 1)与距离相关 2)集中式与分 布式 3)相对定位与绝对定位 4)紧耦合与 松耦合式。其中最常见的分类方法是与距 离相关。其分为基于测距的定位技术和无 需测距的定位技术。
1.基于测距(Range-based)的定位技术
• 基本思想:先测量锚节点和未知节点之间的距离, 然后再利用几何关系来估算未知节点的坐标位置。 • 三个阶段 —测距阶段:未知节点首先测量到邻居节点的距离 或角度,然后进一步计算到邻近信标节点的距离 或方位; —定位阶段:未知节点在计算出到达三个或三个以 上信标节点的距离或角度后,利用三边测量法、 三角测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐 标; —正阶段:对求得的节点的坐标进行求精,提高定 位精度,减少误差;
ZigBee技术
• ZigBee是一种高可靠的无线数传网络,类似于 CDMA和GSM网络。ZigBee数传模块类似于移 动网络基站。通讯距离从标准的75m到几百米、 几公里,并且支持无限扩展。 • 每个ZigBee网络节点不仅本身可以作为监控对 象,例如其所连接的传感器直接进行数据采集 和监控,还可以自动中转别的网络节点传过来 的数据资料。除此之外,每一个ZigBee网络节 点(FFD)还可在自己信号覆盖的范围内,和多个 不承担网络信息中转任务的孤立的子节点(RFD) 无线连接。
• 常见的基于测距的定位技术可以分为以下 三类: 1)基于接收信号强度指示(RSSI)的定 位算法 2)基于信号传播时间/时间差 (TOA/TDOA)的定位算法 3)基于到达角(AOA)的定位算法
基于RSSI的定位算法,是已知发射节点的发 射信号强度,根据接收节点收到的信号强度, 计算出信号的传播损耗,将传播损耗转化为距 离,最后计算节点的位置。
ZigBee模块
• 尺寸:
33.02×㎜26.80㎜×18.00㎜
• • • • • • • • •
工作电压:2.0V-3.6V 工作频率:2400M-2483.5M 芯片闪存:128K 芯片RAM:8K 接收灵敏度:-101dB 最大发射功率:0dBm 传输速率:≦250K 休眠功耗:约2uA 发射接收功耗:约30mA
L2
m 40
75 m
L3 L1 A
100 m
WSN定位技术的应用
除用来提供监测区域内节点的位置信息外,无线传感器 网络定位技术还具有下列应用 1)定向信息查询 如果监测需要,可以对某一个监测区内的监测对象进行定位, 需要管理节点发送任务给这个区域内的传感器节点。 2)协助路由 通过节点的位置信息路由算法可以进行路由的选择。 3)目标跟踪 对目标的行动路线进行实时监测,并且预测目标的前进轨迹。 4)网络管理 使用定位技术可以实现网络管理,利用这些节点传送过来的 节点位置信息来构成网络的拓扑结构,可以对整个网络的覆 盖情况实时观察,并且也可以对节点分布情况进行管理。
节点通信设计
• 由于在矿井下都是长而复杂的巷道,LEACH分簇结 构可以应用在矿井巷道中¨1,延长网络生存时间。 节点工作状态分为建簇阶段和稳定工作阶段。在网 络初始化时,以一定算法选取簇头,为了节省簇头 能量,定期重新选择簇头。节点被选举为簇头之后 向邻居节点广播簇头信息,其他节点根据消息强度 来选择加入哪个簇。建簇完成之后,节点就进入稳 定工作状态,簇内节点将采集到的监测信息传输至 簇头节点,为了减少数据传输量,簇头节点可以对 簇内数据进行必要的数据融合,然后以多跳形式传 输给中继节点,再至地面监控中心。簇内节点可采 用睡眠/定时机制来节省能量。节点通信流程如图 3所示。
பைடு நூலகம்