无线传感器网路节点定位技术的研究进展
无线传感器网络定位算法研究进展
无线传感器网络定位算法研究进展作者：王亮曹建安来源：《现代电子技术》2011年第23期摘要：无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术，可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务，节点定位问题则是许多应用的基础，是无线传感器网络的支撑技术之一。
对基于测距定位算法和免于测距定位算法进行了分析对比，并对无锚节点这一新的节点定位技术做了介绍。
最后对节点定位算法的优缺点作了总结，并对节点定位技术未来趋势进行展望。
关键词：无线传感器网络；节点定位；基于测距定位；免于测距定位；无锚节点定位中图分类号：； TP393文献标识码：A文章编号：Research on Localization Algorithm for Wireless Sensor Network(Institute of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)Abstract： Wireless sensor network (WSN) as a new information acquisition and processing technology can be widely used within the field of target monitoring, information acquisition and target tracking. Sensor node localization problem is a basis for many applications and one of the supportuced. Finally, the advantages and disadvantages of existing localization algorithm are summarized and the future trend is put forward.Keywords：收稿日期：0引言无线传感器网络(WSN)［1］是由大量的廉价微型传感器节点组成的一个多跳、自组织的无线网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。
无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究
无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究摘要：随着无线传感器网络的发展，节点定位技术成为无线传感器网络研究领域中的重要问题之一。
本文基于RSSI （Received Signal Strength Indicator）的节点定位算法进行了研究。
一、引言无线传感器网络是由大量的分布式无线传感器节点组成的网络系统，广泛应用于环境监测、目标跟踪、智能交通等领域。
节点的定位是无线传感器网络中的关键问题之一，准确的节点定位可以提高网络性能和应用效果。
二、节点定位技术概述节点定位技术主要分为两类：基于GPS的定位和基于无线信号的定位。
基于GPS的定位技术需要节点具备GPS模块，但GPS模块存在成本高、功耗大等问题。
基于无线信号的定位技术可以通过节点之间的相对距离和信号强度来实现定位。
三、RSSI技术原理RSSI是指接收信号强度指示器，是无线传感器网络中常用的参数。
RSSI的测量可以通过接收到的信号强度来判断节点之间的距离和位置关系。
四、基于RSSI的节点定位算法基于RSSI的节点定位算法主要有三种：距离法、三角法和指纹法。
1. 距离法：根据RSSI和距离之间的关系，通过RSSI测量值来计算节点之间的距离。
然后通过多个节点之间的距离来计算目标节点的位置。
2. 三角法：利用三角定位原理，通过多个节点之间的RSSI值来计算目标节点的位置。
通常需要至少3个节点才能定位。
3. 指纹法：通过在节点部署区域进行事先测量和标记，得到不同位置的RSSI指纹图，并与目标节点接收到的RSSI进行匹配，从而确定目标节点的位置。
五、实验结果分析通过对比不同算法的节点定位精度，可以得出以下结论：距离法具有较高的精度，但依赖于传输的RSSI值准确性；三角法需要多个节点参与定位，效果相对较好；指纹法在实际应用中可以得到较高的定位精度。
六、节点定位误差分析节点定位误差的主要影响因素包括传感器的误差、信号传播过程中的噪声干扰等。
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。
无线传感器网络中的协作式定位算法研究
无线传感器网络中的协作式定位算法研究随着物联网技术的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）已经成为研究的热点之一。
在WSN中，定位技术是一项非常关键的技术，可以帮助用户实时监测、控制和管理物联网设备。
然而，WSN中的节点往往分布在复杂的环境中，节点之间的通信、安装位置的不同等问题都会对定位算法的准确性产生一定的影响。
因此，协作式定位算法的研究成为了WSN领域的一个热门话题。
一、协作式定位算法的基本思想协作式定位是指利用一组分布在空间中的节点，通过相互之间的协作来推算目标的位置信息的一种位置推断技术。
在WSN中，协作式定位算法的基本思想就是将所有节点的位置数据共享，通过算法融合得到目标节点的位置信息。
二、协作式定位算法的主要类型1. 基于距离的协作式定位算法基于距离的协作式定位算法是指通过测量目标节点和其他节点之间的距离来推断目标节点的位置。
这类算法最常用的技术是收发信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）和测距技术。
收发信号强度指示是利用无线电信号的信号衰减以及用于检测信号的无线电天线的特性来估计信号强度的一种测量技术，可以在WSN中用于测量节点之间的距离。
测距技术是通过信号的时间差或多径效应等方式测量节点之间的距离。
这种方法具有很高的精度和可靠性，但常常需要额外的硬件设备支持。
2. 基于角度的协作式定位算法基于角度的协作式定位算法是通过测量节点之间的角度信息来推断目标节点的位置。
这种算法最常用的技术是方向测量方法，例如TOA（Time Of Arrival）和AOA（Angle Of Arrival）等。
这种算法的缺点是容易受到环境的干扰，如建筑物的遮挡、节点的位置偏移等问题。
3. 基于时间的协作式定位算法基于时间的协作式定位算法是通过节点之间的时间信息来推断目标节点的位置。
最常用的技术是TDMA（Time Division Multiple Access）和TDOA（Time Difference Of Arrival）等。
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。
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。
无线传感器网络节点定位问题研究
质心算法 的定位精度与两个相邻参考节点之间的距离有 关，参考节 点的部署位置 、网络 的拓扑结构将影响到定位精 度，质心 算法 实现 的是粗糙定位 。
（ ）Ｄ － ＯＰ算 法 ２ ＶＨ
（ ）基于 Ｔ Ａ／Ｄ ２ Ｏ Ｔ ＯＡ的定位 技术
两种 方 法 通 过 测 量 传 输 时 间来 估 算 两 节 点 之 间 的 距 离 。
件 设 施 的依赖都不 同，根据不 同的应用场景，研 究者应 当采用适合 的定位机制 。
１、 基于测距的定位算法
（ ）基 于 Ｒ Ｓ 的 定 位 技 术 １ ＳＩ
基 收信 号强度 指示 （ Ｓ Ｉ 于接 Ｒ Ｓ）的定位方法 ，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 ，将传输 损耗 转化为距离 ，最后计算节 点的位置 。该技术使用理论或经验的
ＤＶＨＯ － Ｐ算法基本过程就是将未知节点到锚点间的距离
用 网络 中节 点平 均 每 跳 距 离 和 到 锚 点 间 的 跳 数 乘 积 来 估 计 ， 再 使 用 三 边 定位 法 来 得 未 知 节 点 的位 置 信 息 。平 均 每 跳 的 距
Ｔ ＯＡ利用信号传播时间与距 离的关系测距 ， 需要节点问精确 的时间同步：Ｔ Ａ 利用 无线电波和超声波两种信号的到达 ＤＯ 时间差进行测距 ，因此 ，通信开销 比较大 ，精度 比较 好，但 由于无线信 号的传输速度很快 ，因此对节点的时间精度 、硬
Ｓｉ ｇｎａ｜Ｐｒ ｏｃｅｓｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔ ｅｍ
无 线传感器 网络
节瓿霆谯 起卿究
摘要： 节点定位技术是无线传感器网络信息采集 、 传输和处理能力的基础技术之一。研究和分析 了各类无
无线传感器网络定位技术的研究
范 围 的广 泛 ，无 线 传 感 器的 节 点 定位 技 术 是传 感 器 网络 应 用 中 最 关键 的技 术 之 一 。 不 知 道传感器节点的具体位置 ，一切 测得 的参数都是没有意 义的。因此本文把传感器节点的 定位技术作为研 究方向。 本通过仿真分析 ， 显示改进后 的 Ｉ Ｒ ０Ｃ ＲＳ Ｓ Ｉ Ｇ Ｃ算 法比 Ｒ ０ ｃ ＲＳ Ｓ Ｉ 算法有更 高的定位精度和更广的定位覆盖 率。 关键词 ：无线传感 器网络 ；节点 自定位算法 ；Ｒ ＯＣ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ；Ｇｒ ａ ｄ ｅ ｄ Ｃ ｉ ｒ ｃ ｌ ｅ ；Ｉ Ｒ Ｏ Ｃ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ＧＣ 中图分类号 ：Ｔ Ｎ９ １ ５ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ０ —８ １ ３ ６（ ２ ０ １ ３） （ ） ８ ～０ １ ４ ２—０ ３
法上作 了一定 的改 良。这个 章节就 Ｒ ＯＣ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 定位算 法加入 分 级循环 （ Ｇｒ ａ ｄ ｅ ｄ Ｃ ｉ ｒ ｃ ｌ ｅ ） 的思路得 出一种新的算法 ， 把算法命名 为 Ｉ ＲＯ Ｃ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ Ｇ Ｃ（ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｒ Ｏ Ｃ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃ ｒ ａ ｄ ｅ ｄ Ｃ ｉ ｒ ｃ ｌ ｅ） ， 并通过仿真分析 比较 ，验证 了该定位算法在未知节点 的定位精 确度 和网络定位覆盖率 上都会有 明显 的改善 ，更加 可以适应 现 实情况 中无线传感器网络的使用要求 。
４ Ｉ Ｒ ＯＣＲ Ｓ Ｓ Ｉ ＧＣ定 位算 法
南上 面可 以知道 ， Ｒ Ｏ Ｃ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 确定未 知节 点位 置的算法在精 确度 、节 点定位覆 盖率上都 比 ＡＰ Ｉ Ｔ有 较大的增 高 ，可是 在比 较低 的信 标节点密度的时候会有一定数量 的未知 节点 没办法被 确定出具体的位置 ，如果人为 的加大信标节 点密度程度来提高 节点网络覆盖率会令传感器 网络 的费用 成倍 的增 加 ，这样就不 可能适用于成本要求低 、功耗要求 低的无线传感器 网络 ，因此 要达到在 比较小 的信标节 点密 度程 度下有较高的定位覆盖率 的 目的，同时可以减 少了传 感器网络 的搭建开销 ，在定位计算方
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。
基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究
关 键 词 ：无 线 传 感 器 网 络 ； Ｓ Ｉ 位 ； 线 信 号 传 输 损 耗 模 型 ； 段 线 性 拟 合 Ｒ Ｓ定 无 分
中 图分 类 号 ：ＴＮ９ ５ ０ １．１ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｄ ｅ ｆ ｌ ｃ ｌｚ ｔｏ ａ ｅ ｎ ＲＳ Ｉ ｉ ＳＮ ｔ ｄ ｎ ｎｏ ｅ ｓ ｌ－ｏ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｓ ｎ Ｗ
摘
要 ：无 线 传 感 器 网 络 节 点 定 位 技 术 是 无 线 传 感 器 网 络 应 用 研 究 的基 础 。采 用 传 统 的无 线 信 号 传 输 损 耗 模 型 的
Ｒ Ｓ 定 位 方法 的 精 度 不 能 够 满 足 许 多 用 途 。为 了提 高 定 位 精 度 ， 出 了 一 种 分 段 线 性 拟 合 传 输 损 耗 模 型 ， 较 表 明 ＳＩ 提 比
ｆ ｒ ｍａ ｙ ａ ｐ ｉａ ｉ ｎ ． Ｔｏ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｉ ｏ ｉｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｎ ｐ ｌ ｔｏ ｓ ｃ ｉ ｒ ｖ ｐ ｓｔ ｎ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ， ａ ｎ ｗ ｓ — ｓ ｍｏ ｅ ａ ｌｄ Ｐａ ｔ Ｌ ｎ ａ － ｔ ｍｏ ｅ ｉ ｉ ｅ Ｐａ ｓＬｏ ｓ ｄ ｌ ｃ ｌ ｒ－ ｉ ｅ ｒＦｉ ｅ ｄｌ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｃｏ ａ ｉｏ ｅ ｕ ｔｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｔ ｒｆｔｔ ｅ ｒ ａ ｓ — ｓ ｕ ｖ ． Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒａ ｓ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｒｐ ｓ ｄ ｍｐ ｒｓ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗｓｔ ａ ｈ ｄ ｌｃ ｎ ｂ ｔｅ ｉ ｈ ｅ ｌＰａ ｓ Ｌｏ ｓ ｃ ｒ ｅ ｉ ａ ｅ ｌ ｏ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｔ ｅＲＳ Ｉｐ ｓｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｈ ｅ ｉ ｎ ｏ ｏ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｄ １ Ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ｅ ｈ Ｓ — ｏ ｉｉ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｓｇ ｆ ｓ ｆｗａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｏ ｅ． ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｏ ｏ ｐ ｏ ｏ ｅ ｄ ｌｃ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅｙ ｉ ｒ ｖ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｌｘ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ． ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｏ ｅ ａ ｆｅ ｔｖ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｐ ｓｔ ｎ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｉ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｗｉ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｏ ｉｉ ｎ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｏ ＲＳ Ｉ ｗｉｅｅ ｓ ｉ ｎ ｌ ａ ｓ ｌ ｓ ｍｏ ｅ ； ａ ｔ ｙ ｒｓ ｒ ｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ；ｐ ｓｔ ｉ ｇ ｌ ｏ ｉ ｅ ｏ ｈ ｂ ｓｄ ｎ Ｓ ； ｒ ｌｓ ｓｇ ａ ｐ ｓ — ｓ ｏ ｄ ｌ ｐ ｒ一电子测量
无线传感网络中的节点定位与跟踪方法研究
无线传感网络中的节点定位与跟踪方法研究无线传感网络是一种广泛应用于环境监测、智能交通、智能家居等领域的技术。
在无线传感网络中，节点的定位和跟踪是其中一项重要的任务。
本文将探讨无线传感网络中的节点定位与跟踪方法的研究现状和发展方向。
一、节点定位方法节点定位是指在无线传感网络中确定节点的位置。
节点定位技术可以通过信号传输、传输延迟、信噪比、角度等参数测定节点位置。
目前，常见的节点定位方法主要包括以下几种：1. 基于信号传输的节点定位方法基于信号传输的节点定位方法利用节点之间的信号传输路径进行节点定位。
其中，距离型定位方法是一种比较常见的方法，该方法通过测量节点之间的距离，并据此进行节点位置估计。
距离型定位方法包括TOA、TDOA、RSSI等。
TOA (time of arrival) 方法是一种基于时间的定位方法。
这种方法测量信号从一个节点到另一个节点的传输时间，估算节点之间的距离并计算其位置。
TDOA (time difference of arrival) 方法是一种基于时间差测量的定位方法，该方法测量信号在多个节点之间传播的时间差，并利用这些时间差计算节点位置。
相比于TOA方法，TDOA方法的定位误差更小。
RSSI (Received Signal Strength Indication) 方法是基于信号强度的节点定位方法。
这种方法测量信号在节点之间的强度，并根据信号强度估计节点位置。
然而，由于信号强度受多种因素影响（如多径效应、路径阻尼等），信号强度法的定位误差较大。
2. 基于传输延迟的节点定位方法基于传输延迟的节点定位方法是通过测量信号从一个节点到另一个节点的传输延迟（即往返时延）来确定节点位置。
其中，RTT (Round Trip Time) 是最为常见的传输延迟型定位方法。
RTT方法测量信号在节点之间进行来回传输所需的时间，并通过时间差计算节点间的距离。
3. 基于信噪比的节点定位方法基于信噪比的节点定位方法通常是通过测量信噪比或峰值信噪比来估测节点位置。
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。
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。
无线传感器网络移动节点定位算法研究的开题报告
无线传感器网络移动节点定位算法研究的开题报告一、研究背景无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是指由大量小型无线传感装置组成，能够自组织、自组网、自适应、自修复的无线网络。
WSN 可以用于环境监测、军事装备、智能家居等众多领域。
然而，WSN 存在节点密度不均、网络覆盖不完全、部分节点能量过早耗尽等问题。
因此，对于无线传感器网络中的移动节点的定位问题的研究具有重要意义。
二、研究内容本文将研究无线传感器网络中移动节点的定位算法，具体包括以下内容：1. 综述无线传感器网络中移动节点定位的研究现状，总结目前主流的无线传感器网络移动节点定位算法，分析其优点和不足。
2. 设计一种基于协作观测的无线传感器网络移动节点定位算法。
该算法通过研究移动节点在不同时刻的位置信息，并结合其他节点的位置信息，实现对移动节点的精确定位。
3. 设计一种基于粒子滤波器的无线传感器网络移动节点定位算法。
该算法通过随机样本集合来评估每个样本集的权重，并更新样本集，然后得到系统的状态估计值。
4. 实现上述两种算法，并利用实验验证算法的有效性和可行性。
三、研究意义无线传感器网络中移动节点的定位问题在众多应用场景中至关重要。
例如，对于环境监测领域，能够精确定位移动节点的位置，可以提高数据采集的准确性，从而能够更好地评估环境质量。
而针对无线传感器网络中节点能量过早耗尽的问题，可以通过开发移动节点的传输路线，避免节点能量的浪费，从而延长节点寿命。
四、研究方法本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法。
通过调研现有文献，总结分析已有算法，并结合无线传感器网络的具体应用场景，设计新的移动节点定位算法。
通过实验验证算法的有效性和可行性。
五、预期结果1. 综述无线传感器网络中移动节点定位的研究现状，总结目前主流的无线传感器网络移动节点定位算法，分析其优点和不足。
2. 设计一种基于协作观测的无线传感器网络移动节点定位算法，实现对移动节点的精确定位。
无线传感器网络定位技术的研究
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则 ，Ｍ 在 △ Ａ Ｃ 外 ，它利 用 ｗＳ Ｂ Ｎ较 高 的 节点 密 度来 模 拟节 点 目前 已经 有 众 多节 点 定 位 机 制 可 用于 无 线 传 感器 网络 。 其 移 动 和 在 给定 方 向上 ，一 个 节 点 距锚 节 点 越 远 ，接 收 信号 强度 基 本 思 路 大 致相 同 ：在 传 感 器 网 络 中 部 署 一 定 比 例 的 特 殊 节 越 弱 的 无 线传 播 特 性 来 判 断与 锚 节 点 的远 近 。通 过 邻 居节 点 问 点 ，这 类节 点拥 有 较强 的 能量 并 可 装备 ＧＰ Ｓ系统 ，或 可以 通过 信 息 交换 ，仿 效 ＰＴ Ｉ 测试 的节 点移 动 ，如 图 ３２ ． ａ，节 点 Ｍ 通 过 其 他特 定 方 式获 取 自 身坐 标 ，称 参 考 节 点 （ ｆｒｎ ｅ ｏｎ 】 ｒ ｅｅ ｃ ｐ ｆｌ ｅ 、 与邻 居 节点 １ 交换 信息 ，得 知 自身 如果运 动 至节 点 １ ，将 远 离锚 节 点 Ｂ和 Ｃ ，但 会 接 近锚 节 点 Ａ，与 邻 居节 点 ２ 、４的 通 信 、３ 和 判 断过程 类似 ， 最终确 定 自身 位于 △ ＡＢ 中： Ｃ 而在 图 ３２ ．ｂ中 ， 节 点 Ｍ 可 知假 如 自身运 动 至邻 居节 点 ２ ， 同时远 离锚 节点 Ａ、 处 将
３２ＡＰＴ定位 算 法 ． Ｉ
Ａ Ｉ算 法的 理 论基 础 是 ：假 定存 在 一 个 方 向 ，沿 着 这 个 方 ＰＴ 向 Ｍ 点 同时 远离 或接 近 Ａ、 Ｂ 、Ｃ，那 么 Ｍ 位 于 △ ＡＢ 外 ；否 Ｃ 则 ，Ｍ 位 于 Ａ ＡＢ 内 ，如 图 ３１ 示 。为 了在 静态 网 络 中执行 Ｃ ．所 Ｐｒ 试 ，定义 了 Ａ Ｉ测 试 ：假定 节 点 Ｍ 的邻 居 节点 没 有 同时 ｒ测 ＰＴ
基于TOF的无线传感器网络节点定位研究
基于TOF的无线传感器网络节点定位研究TOF（Time of Flight）是一种基于时间的距离测量技术，可以用于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）节点的定位。
无线传感器网络是由大量的小型节点组成的网络，这些节点可以感知环境并将数据传输到基站。
节点的精确定位对于无线传感器网络的可靠性和效率至关重要，因此，基于TOF的无线传感器网络节点定位已经成为研究的热点和难点。
TOF技术的原理是通过计算信号从发射到接收所花费的时间来确定节点间的距离。
在TOF技术中，节点会发送一个信号，接收端会记录信号到达的时间，并将其发送回发射端，发射端计算两个节点之间的距离。
基于TOF技术的无线传感器网络节点定位可以实现高精度的测量，但也有一些挑战。
首先，TOF技术需要同时进行定位的节点具有高度同步。
如果网络中的节点之间时间不同步会导致传输时间计算错误，从而导致测量错误。
为了避免这一问题，需要对节点之间的时间同步进行精细控制，需要使用GPS和其他高精度的时间源对节点进行同步。
其次，TOF技术需要高度精确的时间测量和计算。
误差的积累会导致定位误差的增大。
因此，需要使用高精度的时钟以及复杂的算法对测量误差进行校正。
最后，TOF技术还需要考虑信号传输的环境因素，例如信号的传输路径或多径效应，这些因素都会对信号传输时间产生影响，从而影响节点定位的准确性。
因此，需要为信号传输环境建立模型并对其进行合理的校正。
总体来说，基于TOF的无线传感器网络节点定位是一种非常具有挑战性的研究领域。
虽然TOF技术可以实现高精度的节点定位，但需要高度同步和精确的测量和计算，研究人员需要不断地优化算法和技术，以实现更高的精度和鲁棒性。
无线传感器网路节点定位技术的研究进展
０ 引 言
部署 和为所 有网络节点安装 Ｇ Ｓ接收器都会受到 Ｐ
成本 、 耗、 功 扩展 性 等 问题 的限制 ， 至 在某 些 场 合 甚 无线传 感器 网路 （ ｉ ｌ ｓ ｓｎｏ ｅ ｏ ， ｗｒ ｅ ｅｓ ｎｔ ｒ ｅｓ ｒ ｗ ｋ 可 能根 本 无法 实 现 ， 因此 必须 采 用一 定 的机制 与算 ＷＳ 被誉 为 ２ 世 纪最 有 影 响力 的 ２ 项技 术 和 改 Ｎ） １ １ 法 实 现 ＷＳ 的 自身定 位 ． Ｎ 变世 界 的 １ ０大技术 之 一【】 ｌ． ＿ 传感 器 节 点定 位技 术 是 ３ 分析 了 ＷＳ 自身定位技术 的性能评价标准 、 Ｎ ＷＳ Ｎ多数应用 中的关键支撑技术 之一 ， ： 如 目标监 定位算法 的研究进展 ， 阐述了基于测距和与测距无 测与跟踪、 于位置信息的路 由等． 基 指出了近年来典型的定位算法存在 对于大多数应用 ， 不知道传感器位置而感知 的 关的定位算法 ， 数据是没有意义 的Ｉ传感器节 点必须明确 自身位 的问题 和发 展 趋势 ． ２ ］ ． 置 才 能详 细说 明“ 什 么位 置 或 区域 发 生 了特 定 事 在 件 ”实 现对 外 部 目标 的定位 和追 踪 ． 一 方 面 ， ， 另 了解
（ ａｕｔ ｆ ｃａ ｉ ｌｎ ｌｃ ｏｉ ｎｉｅｒ ｇＪａｇｉ ｎｖｒｉ ｆ ｃｅｃ ｄＴ ｃ ｎｌｇ， ａｚｏ ４ ０ ０ Ｃ ｉａ Ｆ ｃｌ Ｍｅｈ ｎｃ ｄＥｅｔ ｎｃＥ ｇ ｅｉ ，ｉｎ ｘＵ ｉｅｓｙｏＳ ｉ ｅ ｎ ｅｈ ｏ ｙ Ｇ ｈｕ３ １０ ， ｈｎ ） ｙｏ ａａ ｒ ｎ ｎ ｔ ｎ ａ ｏ ｎ
文章 编 号 ：０ ７ １２ （ＯＯ Ｏ— ０ ７ ０ １０ —２ ９２ Ｌ ）３ ０ ３— ４
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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无线传感器网路( wireless
部署和为所有网络节点安装 GPS 接收器都会受到
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成本、功耗、扩展性等问题的限制，甚至在某些场合
WSN) 被誉为 21 世纪最有影响力的 21 项技术和改
变世界的 10 大技术之一 [1-3] 传感器节点定位技术是
可能根本无法实现，因此必须采用一定的机制与算 法实现 WSN 的自身定位. 分析了 WSN 自身定位技术的性能评价标准、
中图分类号 :TN915
文献标识码 :A
Research on Node Localization Technology for Wireless Sensor Networks
LIANG Yu-ming , CHEN De-hai, HUANG Chao-zhi
(Faculty of Mechanical and Electronic En段时en吨， Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000 , China)
(7)MDS-MAP 定位算法[町. MDS-MAP(Multi-di Map) 是一种集中式定位算法，
mensional
Scaling
是利用一种新的基于区域的方法，将信标节点分成 三角形区域来实现位置的估算(如图 l 所示) ，图 l 中三角形的顶点表示信标节点，通过判断未知节点 在哪些导标三角形的交叉区域来实现未知节点的 物理位置估算. APIT 计算所有交叉三角形的重心， 该中心点就是未知节点的估算位置.
出了一种基于智能天线定位系统需要额外的设备 组成，即 4 个网关节点及一个中央控制单元，其中 网关节点含有物理位置信息及旋转智能天线，中央 控制单元负责网关节点的同步.在位置估算方面使 用三角测量法. 该定位精度主要受射束宽度的影响，而且需要 额外的旋转智能天线和中央控制器等，导致其在实 际应用中存在较大的局限性. 基于距离的定位能够实现精确定位，但对无线 传感器节点的硬件要求比较高.出于硬件成本、能 耗等考虑，人们提出了无需测距的定位技术.
位误差.
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;②计算未知节点与信 标节点的实际跳段距离;③利用三边测量法计算自 身位置.
AFL 的最大优点在于完全的自组织性，不需要
任何信标节点和额外的配置实现节点定位，尤其是 目前很多算法需要依赖于高比例的信标节点，而 AFL 定位算法提供了一个很好的思路. 但是， AFL 定位算法的主要缺点在于能耗大且不能很好地解
(5)AHLos 算出吨定义了 3 种定位方式:原子式、
第 31 卷第 3 期
梁毓明，等:无线传感器网路节点定位技术的研究进展
9
均匀，定位精度越高;对于位于传感器场边缘的未 知节点其定位误差很大.
(2)DV-Hop 算法[叫. DV-Hop 定位机制非常类
元. AFL 定位方法分两步:第一步为位置的初始 化，第二步为位置的使用优化方法来纠正、平衡定
ml 叫 1
collaborative multilateration 是指假如一个节点可以
获得足够多的信息来形成一个由多个方程式组成 并拥有唯一解的超限制条件或限制条件完整的系 统，那么就可以同时定位跨越多跳的一组节点;
ml 叫 1
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 求作出权衡，以选择和设计合适的 WSN 定位算法
转智能天线的定位算法等.
(1)基于 TOA 定位.已知信号的传播速度，根据 信号的传播时间来计算节点间的距离，然后，利用 已有算法计算出节点的位置.其定位精度高，但是， 要求节点间保持精确的时间同步，且受 WSN 节点
硬件尺寸、价格和功耗限制，因此， TOA 技术对 WSN 而言并不可行.
(2) 基于 TDOA 定位.发射节点同时发射 2 种
第 31 卷第 3 期
2010 年 6 月
江西理工大学学报
JOURNAL OF JIANGXI
Vo1.3 1 ,No.3 Jun .
UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2010
文章编号 :1007-1229(2010)03-0037-04
无线传感器网路节点定位技术的研究进展
受外界环境影响，且需要额外硬件，不适用于大规 模的传感器网络.
(4) 基于 RSSI 定位阴.已知发射节点发射信号
强度，接收节点根据收到信号强度，计算出信号的
传播损耗，利用理论和经验模型将传输损耗转换为 距离再利用已有的算法计算出节点的位置.在现实 环境中，温度、障碍物、传播模式等条件往往是变化 的，使得该技术在实际应用中仍然存在困难.
DV-Hop 算法的主要优点在于简单，不依赖于
测距精度;其缺点在于算法仅能工作在均匀分布的 网络拓扑结构，修正量才可以合理地估计跳与跳之 间的距离.显然，对实际的网络拓扑结构，这种假设 不尽合理，因此具有较大的应用局限.
(3)Amo叩hous 算法[叫. Amorphous 算法的定位
决局部最小的问题，且计算代价较大，这会导致它
感器网络中不能确定位置的节点) ，限制了其应用 (4)APIT 算法囚.它类似于质心算法，其主要特点
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，确定节点位置.同时也给出了一种计 算未知节点有可能存在的矩形区域的方法. 凸规划是一种集中式定位算法，在信标节点比 例为 10% 的条件下，定位精度大约为 100 %.为了 高效工作，信标节点必须部署在网络边缘，否则节点 的位置估算会向网络中心偏移.
不同传播速度的无线信号，接收节点根据 2 种信号 到达的时间差和已知这 2 种信号的传播速度，计算
2 个节点间的距离，再通过已有的基本算法计算节
点的位置.但其受限于超声波 [8] 传播距离有限和
NLOS 问题对超声波信号的传播影响.虽然已有发
现并减轻 NLOS 影响的技术，但都需要大量计算和
通信开销，不适用于低功耗的 WSN 应用中.
作者简介:梁毓明(1 977-
)，男，讲师
8
江西理工大学学报
2010 年 6 月
点密度、节点密度、容错性和自适应性、功耗、代价、 规模、定位覆盖率、网络连通度、鲁棒性等.这些性
能指标不仅是评价 WS N 自身定位系统和算法的标 川 准，也是其设计和实现的优化目标.为了实现这些
协作式和重复式最大似然估计定位 (atom ， ωllaborative 和 iterative rr叫tilat erati on ).其中 at om 忙 挝拍 川 t白 刷 怡
1
定位算法性能的评价标准
WSN 自身定位系统和算法的性能直接影响其
传感器节点位置信息还可以提高路由效率，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.而人工
可用性，如何评价它们是一个需要深入研究的问
题.常用的评价标准[叫主要有:定位精度、信标节
收稿日期: 2009-08-10
(6) 基于旋转智能天线的定位 [11]. Nasipuri 等提
面着重介绍基于测距技术的定位算法与无需测距
技术的定位算法[3]
2.1
基于测R:~(Range-based )的定位
距离相关定位按照测距技术的不同可分为到 达时间 (TOA) 定位、到达时间差 (TDO川、到达角度 (AO川、接收信号强度 (RSSI) 、 AHLos 算法、基于旋
Abstract: The wireless sensor network node localization algorithms' performance evaluation criteria and classification and research progress of the node localization algorithms are introduced in the article. The advantages and disadvantages of several typical node localization algorithms of range-based or range-free are discussed in detai l. Finally , the current problems and research trends of node localization are pointed ou t. Key words: wireless sensor networks; node localization; beacon node; range-based localization; range-free localization
(3) 基于 AOA 定位.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.该技术容易
2.2
无需测距( Range-free )的定位
距离无关的定位算法主要有质心算法、 DV-Hop 算法、 Amorphous 算法、 APIT 算法、 AFL 定 位算法、凸规划定位算法、 MDS-MAP 定位算法、 HopScale 算法、 ROCRSSI 算法等. (1)质心算法叫它是一个典型的利用信标节点 信息进行定位的方法.其最大优点在于不需要信标 节点和未知节点间的协调，算法简单且容易实现. 但是，其假设节点均具有理想的球形无线信号传播 模型，而实际上并非如此;而且算法的精度与信标 节点的密度及分布有很大关系，密度越大，分布越
定位算法的研究进展，阐述了基于测距和与测距无 关的定位算法，指出了近年来典型的定位算法存在