无线传感器网络三维APIT网格化算法

合集下载

无线传感器网络论文：无线传感器网络三维定位网格化表示二次划分迭代计算

无线传感器网络论文：无线传感器网络三维定位网格化表示二次划分迭代计算【中文摘要】无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)是一种由大量低复杂度传感器节点通过自组织方式形成的无线网络,可广泛应用于环境监测、灾难救助、目标跟踪、医疗监护等领域。

在应用中,节点的位置信息对传感网络监测活动异常重要,没有位置信息的监控数据毫无意义。

因此,节点定位技术是无线传感器网络的重要研究内容之一,对网络的有效性起到关键作用。

首先,本文概述了无线传感器网络的体系结构,重点探讨节点定位问题。

节点定位算法可以分为基于距离(Range-based)和距离无关(Range-free)两类节点定位算法,简要介绍了典型的二维平面节点定位算法,归纳了每种算法的优缺点。

现实应用中,如地震人员搜救、建筑结构监测等,节点分布于三维空间,对节点定位精度要求高。

因此,研究三维空间高精度节点定位算法成为无线传感网络重要课题。

其次,在研究实际应用对定位精度要求的基础上,基于三维空间网格划分,引入迭代计算思想,提出了一种高精度三维无线传感网络节点定位算法。

该算法将定位空间划分为若干的空间立体网格,锚节点对各个网格进行投票,将获票最多的网格作为待定位节点最大可能所在区域,将此网格再次进行网格划分,锚节点再对小的立体网格进行投票,查找出获票最多的小网格,以此网格的质心作为待定位节点的位置。

此算法大幅度提高了定位精确度,同时有效地降低了节点的计算量。

最后,建立系统仿真模型,构建MATLAB仿真平台,验证了该定位算法的基本性能,分析功率射程、空间大小、划分方式、无线电信号传输不规则性等多种环境因索对算法性能的影响。

仿真结果表明,该算法比网格划分定位算法的定位精度提高了67.7%,定位时间减少42.3%,有效的解决了定位精度和节点计算量之间的矛盾。

【英文摘要】Wireless sensor networks(WSNs), which consists of a large number of simple sensor nodes, is a self-organized wireless network. It can be widely applied in environment monitoring, disaster relief, target tracking, medical care, and so on. In these applications, it is important for the sensor nodes to acquire their own locations, because sensed data is always meaningless without relating to its physical position. Therefore, localization has become an important subject in WSNs and is a key for WSNs applications.A brief introduction of WSN is given to describe the structure of WSN. Then the localization algorithm is discussed particularly. Localization algorithms can be divided into two types:range-based schemes andrange-free schemes. The most representative range-based schemes and range-free schemes, such as TOA algorithm, AOA algorithm, DV Hop, APIT, are discussed in this paper. Advantages and disadvantages of these schemes are analyzed. But these schemes are based on two-dimensional (2D) plane. However,sensor networks may often be deployed over complex 3D space inreal applications. As a result, high accuracy localizationschemes become a key subject for 3D WSNs.Iterative calculationof secondary grid division localization scheme (ICSGDLS)divides the located cube in 3D space grid division scheme, and calculated the position of the node. First, ICSGDLS divides the3D space into many cubes, and all anchors vote for every cube.The cube with most votes is the most possible cube, in whichthe node consists. Then the cube is divided again, and anchorsvote for every smaller cube again. The centroid of the smallercube with most votes is assumed the estimated position of thenode. ICSGDLS increases the localization accuracy greatly, and decreases the calculation amount of sensor nodes.Finally, a simulation model is created based on MATLAB, and impact ofdifferent factors is analyzed. Simulation indicates that the accuracy of ICSGDLS increased by 67.7%, and localization time decreased by 42.3% than grid division scheme.【关键词】无线传感器网络三维定位网格化表示二次划分迭代计算【采买全文】1.3.9.9.38.8.4.8 1.3.8.1.13.7.2.1 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发.【说明】本文仅为中国学术文献总库合作提供，无涉版权。

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

摘
要：针对无线传感器网络的目标定位问题，出了一种基于能量的目标定位算法。首先通过移动锚提
节点轨迹的采集，形成虚拟锚节点，利用三边定位确定未知节点的位置，加锚节点的密度。采用近似三增
角形内点测试（ＰＴ算法对目标节点进行定位，加入了加权质心因子，锚节点对目标节点的不同影ＡＩ）并用
ｔｔＡＩ）ｅ（ＰＴｓ
Ｔａｇｔｌｃｔｎｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙａｄｒｅｏａｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｎ
ＡＰＩｔｃｎｏｏｙｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＴｅｈｌｇｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ
ｉｉｃａｅ．ｎａｐｏｉａｏｔｎｔａｇｌｔｎｔｔＡＩ）ｔｈｏｇａｏｔｅｏｉｏｉｇｊｔｓｎｒｓｄＡｒｘｔｐｉ — －ｎａｏｓ（ＰＴｅｎｌｙｓｄｐｄｉｔｓｉｎｏｅｅｐｍｅｎｉｒｕｉｅｉｃｏｗａｅｎｈｐｔｎｏｂｃｆ
响力来确定加权因子，以提高定位精度。仿真结果表明：该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位
的精度。
关键词：无线传感器网络；定位方法；加权因子；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０６－３００９８（０００－０００
ａｄｎｅｌｃｉｔｎｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｆｒａｄｎｅｇｔｄｆｃｏ．ｈｒｕｎｅｏＣｏｏｅｏｎｏｏａｚｉｆｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＡｅｄｉｇａｗｉｈｅａｔｒｔｅｉｌｅｃｆｄｌａｏｗｔｄｎａｈｒｎｄｓｔｕｋｏｎｌｃｔｎｉｓｄｔｅｅｉｅｔｅｗｅｇｔｇｆｃｏｎｍｐｏｅｔｅｐｓｔｎｎｃｕａｙＴｓｅｕｔｎｎｗｏａｉｓｕｅｏｄｔｒｎｈｉｈｉａｔｒａｄｉｒｖｈｏｉｏｉｇａｃｒｃ．ｅｔｒｓｌｏｍｎｉｓｉｄｃｔｈｔｔｅＡＰＴｔｃｎｌｇａｒｎｉｈｒｔｒｅｃｔｇｐｅｉｉｎ．ｕｈｃｕａｙｏｒｅｃｔｇｉｎｉａｅｔａｈＩｅｈｏｏｙｃｎｂｇｈｇｅｇｔｏａｉｒｃｓｉａｌｎｏｔｓｔｅａｃｒｃｆｔｇｔｏａｉｈａｌｎｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｅｉｒｖｄｅｆｔｌ．ｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｏｉｏｉｇａｐｏｃｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｐｓｉｎｎｐｒａｈ；ｗｉｈｉｇｆｃｏ；ａｐｏｉｔｉｔｎｔａｇｌｔｎｔｅｇｔａｔｒｐｒｘｍａｅｐｎ－－ｎｕａｉｎｏｉｒｉｏ

无线传感器网络APIT定位算法

随着计算机网络技术、通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器及其构成的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)引起了人们的极大关注。

这种传感器网络具有低功耗、低成本、自组织的能力，能够自动进行配置和适应环境的变化，具有动态可重构性等特点，能够通过协作实时监测、感知和采集网络，分布区域内的各种环境或监测对象的信息并传送到控制中心，因而被广泛应用于国防军事、国家安全、精细农业、环境监测、智能家居、城市交通以及预防与减灾、人员营救、目标跟踪等方面，适用于在人们无法接近的极端恶劣或特殊环境下监测事件发生的地点[1]。

传感器节点通过飞行器撒播、人工埋置和火箭弹射等方式任意撒落在被监测区域内。

节点的位置信息都是随机的，节点所采集到的数据，若没有位置信息几乎没有应用价值[1]。

所以在无线传感器网络应用中，节点的定位一直是关键问题，同时也是人们研究的热点。

由于传感器节点采用电池供电，节点数量巨大，成本太高，能量有限。

因而利用GPS或其他方式先对网络中的少量节点(锚节点)进行定位，其他大部分节点以锚节点位置为参考，应用各种定位算法实现自身定位。

根据目前出现的定位算法对节点位置估测机制的不同可以分为两大类：基于距离相关的定位算法(Range-Based Localization Schemes)和基于距离无关的定位算法(Range-Free Localization Schemes)。

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；后者不需要自己与锚节点之间的距离或角度信息，而是根据网络连通性等信息估算出自己与锚节点间的距离。

基于距离相关的定位算法使得传感器节点造价增高，消耗了有限的电池资源，而且在测量距离和角度的准确性方面需要大量的研究。

基于距离无关的定位算法则不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离，在成本和功耗方面比基于测距的方法具有优势[1]。

一种改进的无线传感器网络APIT定位算法

关系，此方法容易受外界环境的干扰，引入测量误
节点定位技术是无线传感器网络中的关键支持技术，因为没有位置信息的监测消息通常毫无意义，定位的准确性直接影响到传感器节点所获取的信息数据的有效性和可靠性。另外，节点定位技术还是路由选择与优化、网络管理技术以及提高网络生命周期等技术的基础。无线传感器网络节点定位算法根据定位机制的不同分为两类ｊ：基于测距的（ｒａｎｇｅ —ｂａｓｅｄ）定位算法和距离无关的（ｒａｎｇｅ — ｆｒｅｅ）定位算法。后者在定位过程中无需测量节点间的距离和角度，所以对节点的硬件要求较低，定位性能受外界环境影响小，虽然定位精度与前者相比略低，但已能满足大多数应用的要求，因此ｒａｎｇｅ —ｆｒｅｅ定位算法的应用较为广泛。其典型的算法主要有质心、ＤＶ— Ｈｏｐ、ＡＰＩＴ、ＭＤＳ—ＭＡＰ等。
ＴＡＰＩＴ。在ＴＡＰＩＴ定位算法中，主要对传统ＡＰＩＴ定位算法所采用ＲＳＳＩ测距方法以及对三角形内点测试方法进行了改进，用以提高定位的精度；同时，对部分无法定位的节点采用辅助的方法实施定位，用以提高定位的覆盖率。
ｌＡＰＩＴ定位算法１．１ＡＰＩＴ定位算法的基本原理
Ｖｏ１．２０Ｎｏ．２
Ｊｕｎ．２０１３
【机械与电子工程】
一
种改进的无线传感器网络ＡＰＩＴ定位算法
刘俞
（马鞍山职业技术学院计算机系，安徽马鞍山２４３０３１）

高精度无线传感器网络三维定位算法

ｔｒｆｒｈｎｏａｉｎｏｒｅｄｍｅｓｏａｏａｉａｏｈｕｄｂｒｖｄｄｆｒｔｏｅｎｄｓＡａｇ —ａｅｏａｉａｉｎａｇｒｔｍｒ３ＷＳＮｓｈｅｅｏｅｔｅｉｆｒｔｏｆｔｅ — ｉｎｉｎｌｃｌｔｎｓｏｌｅｐｏｉｅｏｈｓｏｅ．ｒｎｅｂｓｄｌｃｚｔｏｏｉｈｆＤｍｈｌｚｉｌｌｏｉ
ｏｅｗｈｎｔｅｒｎｅｂｔｅｅｓｎｌ — ｏｐｎｉｈｏｏｅｓｎｔｇｅｔｒｔａｈｏｎｅａｇｅｗｅｎｔｉｇｅｈｅｇｂｒｎｄｓｉｏｒａｅｈｎｔｅｃｍｍｕｉａｏａｉｓｎｅｒｓｓｚｒＴｈｓａｇｒｔｍａｅｈｈｎｃｔｎｒｄｕ，ａｄｔｅｔｉｅｏ．ｉｌｏｈｉｈｉｂｓｓｈｔｏｆｍａｒｔｒｔｖｐｍｚｔｎｂａｎｃｕａｅｐｓｔｏｏｎｎｗｎｎｄｓＳｍｕａｉｎｒｓｔｎｉａｅｔａｉａｉｔｅｍｅｈｄｏｔｘｉｅａｉｅｏｔｉａｉｎａｄｏｔｉｓｔｅａｃｒｔｏｉｉｎｆｒｔｅｕｋｏｏｅ．ｉｌｔｏｅｕｌｉｄｃｔｓｔａｅｌｃｌｚｔｎｉｉｏｈｈｈｔｏｈｏａｃｒｃｆｔｅｌｃｌｚｔｎａｇｒｔｍｓｅｃｌｎ．ｃｕａｙｏｏａｉａｏｌｏｉｈｉｈｉｘｅｌｔｅ
Ｈｉｈｐｅｉｉｎ３ＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｈｇ－ｒｃｓｏＤｃｌｔｏｇｒｔｍｚ

基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法

很小，不需要额外的节点硬件支持，不会产生累积误差，弥补了目前很多算法存在的不足，非常适合低功耗的无线传感器网络在实际中的应用。
1 基于三维体质心的定位算法
节点定位是利用一些已知的节点位置，根据未知节点获得的模糊距离信息及其通信射程，按照某种定位机制确定未知节点位置的过程。基于三维体质心的无线传感器网络定位算法是，从几何学角度寻找包含未知节点的曲面三维体，针对每个未知节点，利用节点的无线通信能力，得到该未知节点与其无线射程内的锚节点之间的大致距离，从而建立起节点间的基于通信的距离约束关系（通信约束关系）；通过建立辅助的三维坐标系，在可连通的传感器节点之间建立起相应的空间几何关系。利用辅助三维坐标系，基于节点间的通信约束关系、空间几何关系和锚节点的已知位置信息，可确定一个包含该未知节点的曲面三维体，它由多个平面和曲面组成，下面分别介绍算法用到的新术语、概念以及多个平面和曲面的确定。
• 4104 •
第 20 卷第 15 期 2008 年 8 月
赖旭芝, 等：基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法
Vol. 20 No. 15 Aug., 2008
法在成本、功耗、扩展性等方面具有很强的优势，更适用于低功耗、低成本的应用领域。
目前，科研工作者已经研究出了很多种无需测距技术的定位算法，如 Nirupama Bulusu 等提出的质心定位算法[9]是一种仅基于网络连通性的无需测距技术的分布式室外定位算法。该算法无需锚节点和未知节点之间的协调，因此比较简单，容易实现。但该算法假设节点都拥有理想的球形无线信号传播模型，而实际情况并非如此，因此仅能实现粗粒度定位，且需要较高的锚节点密度。
Doherty[11]等提出的凸规划算法是一种无需测距技术的定位算法，但由于其算法复杂、计算量大、网络通信量大，无法应用在要求低能耗的传感器网络节点上，因此它需要采用集中式计算，使得整个定位系统能量消耗增大，而且为了高效工作，它还要求锚节点被部署在网络的边缘，否则外围节点的位置估算会向网络中心偏移。

一种改进的APIT无线传感器网络节点定位算法

一种改进的APIT 无线传感器网络节点定位算法无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)[1] 是将大量低成本、低功耗的微型无线传感器布置或抛撒到监测区域, 传感器通过自组织快速形成的一种分布式网络, 在军事和民用领域都具有广阔的应用前景。

在无线传感器网络的各种应用领域中大多数需要确定事件发生的位置,或者需要对目标进行跟踪, 它要求节点给探测到的数据打上位置标志。

另外, 如果要确定整个网络的覆盖范围,也需要知道节点位置信息。

最后, 许多无线传感器网络路由协议也是基于节点位置信息的。

所以, 节点定位技术在无线传感器网络中占有重要地位, 目前已经成为一个非常重要而且很活跃的研究领域。

根据节点定位过程中是否需测量节点之间的距离, 定位算法[2] 可分为基于距离的(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须测量节点间的绝对距离或方位, 而是利用节点间的估计距离计算节点位置.本文将坐标位置已知的节点称为锚节点, 将位置坐标未知的节点称为未知节点。

1. 三边测量法三边测量法[3]的定位原理见图1。

图1中A,B,C是锚节点, 它们的坐标分别为,,和，图1中的节点D表示未知节点，其位置待求。

,, 分别表示未知节点到3 个信标节点的测量距离。

那么, 依据如下关系:由(1),(2),(3) 式可计算出未知节点D的坐标为:三边测量法的优点在于只需知道3 个锚节点的坐标, 就可以计算出未知节点的坐标, 计算较简单。

三边测量法的缺点是: 若在测距过程中存在误差, 上述3 个圆无法交于一点, 将存在误差的,, 值去求解上述方程时便无法得到正确解, 因此, 在实际计算坐标时, 一般不直接用三边测量法。

2. APIT 算法在APIT 算法[4] 中, 一个未知节点从它所有能够与之通信的锚节点中选择3 个节点, 测试它自身是在这3 个锚节点所组成的三角形内部还是在其外部; 然后再选择另外3 个锚节点进行同样的测试, 直到穷尽所有的组合或者达到所需的精度。

一种新型的无线传感器网络三维定位算法

一种新型的无线传感器网络三维定位算法李辉;熊盛武;段鹏飞【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2012(039)007【摘要】Node localization is crucial to wireless sensor network and both academia and industry pay much attention to it all the times. Existing localization methods are not suitable for three-dimensional terrains due to their design for planar applications,but in realistic application, the sensor nodes always distribute in three-dimensions,so study on the localization in three-dimensions will be much more in line with the actual application. According to the shortage of some existing algorithms proposed for three-dimensional space, a novel three-dimensional localization algorithm in wireless sensor networks was proposed. This algorithm needs no additional hardware support This scheme establishes a vector space model based on the number of the anchor nodes from the communication range of unknown node,and when estimating unknown node coordinate,anchors in the unknown node communication region constraint the estimation range of unknown nodes. The simulation results demonstrate that the algorithm is of great advantages in low communication o-verhead and improving coverage rate of location and location accuracy.%节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度.【总页数】4页(P55-57,95)【作者】李辉;熊盛武;段鹏飞【作者单位】武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070;武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070;武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070【正文语种】中文【中图分类】TP398【相关文献】1.一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法 [J], 唐良瑞;宫月;罗艺婷;柯珊珊2.一种优化的移动无线传感器网络三维定位算法研究 [J], 王照宇3.一种新的三维无线传感器网络节点定位算法 [J], 曾传璜;蒋红刚4.一种新型的无线传感器网络三维定位机制 [J], 李辉;李腊元;李方云5.一种无线传感器网络移动节点的三维定位算法 [J], 邹斌;李长庚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法

２．ＳｈａｏｎｎｄｇＣｏｍｐｅｎｔｒｕｔｒＣｅｅ）ＡｂｔａｔＡｃｏｄｉｏｃｒｃｅｉｔｃｌｓｉＰＩａｇｒｔｓｒｃ：ｃｒｎｇｔｈａａｔｒｓｉｓｏｆｃａｓｃＡＴｌｏｉｈｍ，ｔｉｘｅｉｓｅｔｎｄｅｏｒａｉｅｎｏｏａｉｎｉｈｒｅｄｍｅｉｎａｐａｅｄｔｅｌｄｅｌｃｔｏｎｔｅ — ｉｎｓｏｌｓｃ．ＡｉｉｇｚｍｎａｈｈｔｇｅｏＰＩａｇｏｉｈｍ，ｎｉｐｒｖｅｔｔｅｓｏｒａｆＡＴｌｒｔａｍｏｄＴＤＡＰＩａｇｏｉｈｍｓｐｒｏｓｄ，ａｄａｇｏｉｈｅｆｒａｃｓａｌｚｄｆｏｏｄｏｃ — Ｔｌｒｔｉｏｐｅｎｌｒｔｍｐｒｏｍｎｅｉｎａｙｅｒｍｎｅｌａ
．＿。擘兰蠹．．翟
ｌ幢
基于ＡＰＴ的无线传感器网络三维定位算法＊Ｉ
杨泽军。英龙，王黄太波
（．山东师范大学信息科学与１程学院，南２０１；．山东省计算中心）１＝济５０４２
撒的。因此如何确定节点的具体位置成为无线传感器网
络研究的难点和重点。
为未知节点接收到此固定信标节点的ＲＳ值，行定位ＳＩ进
计算。参考文献［］合三角形测试原理（Ｉ６结ＰＴ），要针主
ｔｎｅｒｒａｄｐｓｔｎｎｏｅａｅｔｓｅｔ．ｅｉｒｖｄａｇｒｈｕｅｈｄａｏｙｌ，ｎｒａｌｅｕｅｈｕｅｓｏａｉｒｏｎｏｉｏｉｇｃｖｒｇｗｏａｐｃｓＴｈｍｐｏｅｌｏｉｍｓｓｔｅｉｅｆｃｃｅａｄｇｅｔｙｒｄｃｓｔｅｎｍｂｒｆｂｄｏｉｔｎｄｓＳｍｕａｉｎｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔＴＤＡＰＴｌｏｉｈｃｎｂｐｌｄｔｈｅ — ｉｎｉｎｌｐｃ，ｎｈｏｉｏｉｇｃｙｏｅ．ｉｌｔｘｅｉｎａｓｌｓｓｏｔａｏｒＩａｇｒｔｍａｅａｐｉｏｔｒｅｄｍｅｓｏａａｅａｄｔｅｐｓｔｎｎｏ — ｅｓｉ

一种改进的无线传感器网络定位算法

一种改进的无线传感器网络定位算法ZHANG Xin-hui;XIONG Xiao-xiao;ZHAO Xue-jian;SUN Zhi-xin【摘要】无线传感器网络在监测过程中,节点的位置信息具有重要的作用,没有位置信息的事件是毫无意义的.因此,定位技术在无线传感器网络应用中具有关键作用.文中在分析无线传感器网络中基于费马点模型的定位算法的基础上,结合利用中垂线划分测试三角形平面的思想,提出了一种用于三维传感网定位的VTM-APIT-3D算法.该算法首先利用费马点模型确定所定位节点所在的测试三棱锥,然后在测试三棱锥中使用三角形中线垂面对空间进行划分以提高定位精度.仿真结果表明,与其他使用费马点模型的DFPLE算法和FM-APIT-3D算法相比,该算法在定位精度和网络覆盖率上均有显著提高.当无线通信半径为30时,其定位精度提高至多约17.2％,网络覆盖率始终是100％.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)007【总页数】5页(P60-64)【关键词】无线传感器网络;三维定位;空间划分;三角形中线;垂面【作者】ZHANG Xin-hui;XIONG Xiao-xiao;ZHAO Xue-jian;SUN Zhi-xin 【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网络具有低功耗、低成本、分布式和自组织的特征，可以广泛构造信息访问的平台以实现一些新的功能，例如对各种检测对象的信息收集，检测与跟踪指定范围内的复杂目标，等等。

为了在无线传感器网络中监测传感器网络的活动情况以实现一些具体的网络操作和网络应用，节点的位置信息非常重要[1]。

事件发生的位置以及节点的信息都建立在监测信息的基础上，毋庸置疑，没有定位信息的监测消息往往是毫无意义的[2]。

因此，位置信息在无线传感器网络应用中起到了关键作用。

在现阶段，常见的测距方法包括：到达时间(ToA)、到达时间差(TDoA)、到达角度(AoA)和接收信号强度指示器(RSSI)等等。

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法杨泽军;王英龙;黄太波【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》【年(卷),期】2012(12)5【摘要】According to characteristics of classic APIT algorithm, it is extended to realize node location in three-dimensional space. Aiming at the shortage of APIT algorithm,an improved TDAPIT algorithm is proposed, and algorithm performance is analyzed from node location error and positioning coverage two aspects. The improved algorithm uses the ideaof cycle, and greatly reduces the numbers of bad nodes. Simulation experimental results show that TDAPIT algorithm can be applied to three-dimensional space,and the positioning coverage has been significantly improved than APIT.%根据经典的APIT算法特点，将其扩展到三维空间中实现节点的定位。

针对APIT算法的不足，提出了一种改进的TDAPIT算法，并从节点定位误差和定位覆盖率两个方面分析算法的性能。

在改进的算法中利用了循环的思想，大大减少了不良节点的数量。

仿真实验结果证明，TDAPIT算法可以较好地应用于三维空间定位，而且在定位覆盖率上比APIT有了明显提高。

无线传感器网络中APIT-VP三维定位算法

无线传感器网络中APIT-VP三维定位算法
陈月娥;余敏
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2014(33)5
【摘要】在研究APIT-3D定位算法思想基础上,提出了一种改进的定位算法APIT-VP.新算法解决了APIT-3D算法在节点分布不均匀的情况下定位精度和定位覆盖率较低的问题;在一定程度上避免了PIT-3D测试中出现的OutToIn和InToOut误判错误;并且利用基于中垂面分割法代替原先的网格扫描算法,降低定位运算复杂度,减少能耗.仿真实验结果表明:在无线传感器网络环境理想、300个节点随机部署在100m×100m×100m的三维区域情况下,APIT-VP算法定位覆盖率可达90％,定位误差控制在25％左右,并且与APIT-3D算法相比有效降低了计算复杂度.
【总页数】4页(P148-150,153)
【作者】陈月娥;余敏
【作者单位】江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022;江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.无线传感器网络中APIT-SC三维定位算法 [J], 周礼争;唐瑞;张乙竹;程俊;余敏
2.无线传感器网络中四面体三维质心定位算法 [J], 王长征;汤文亮;徐燕
3.三维无线传感器网络中DV_Hop定位算法的改进 [J], 黄霜霜;樊春丽
4.无线传感器网络中基于RSS和DOA融合的三维定位算法 [J], 王浩
5.无线传感器网络中基于RSS和DOA融合的三维定位算法 [J], 王浩
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＸＡｉｕＪＡＣａ，ＡＧＨｕｋｉＳＮａｆｎＩＮＧＷｅａ，ＩｈｏＷＮａｕ，ＵＧｏｅｇｈ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｉｎｉｅｉＴｉｕｎＵｉｒｔｆＴｃｎｌｙ，ａｕｎ０００，ｈｎ）ＣｌｇｆｒｔｎＥｇｎｅｎａｙａｎｖｓｙｏｅｏｏＴｉａ３０２ＣｉａｌｆＩｏｒｇ，ｅｉｈｇｙ
Ａｂｓｒｃ：ｒｔｅｒｓｒｃｉｎｆａｐｉａｉｎｓｗｈｃｉｎｙｐｐｉｄｆｒｔ — ｉｎｉｎｌｐｃｉｒｌｓｓｎｏｔａｔＦｏｈｅｔｔｏｏｐｌｃｔｏｉｈｓｏｌａｌｏｗｏｄｍｅｓｏａｓａｅｎｗｉｅｅｓｅｓｒｉｅｎｔｒｙＡＰＴｌｏｉｈ，ＧＰＩｌｏｉｈｉｏｏｅａｅｎｉｒｖｍｅｔｆＰＴｈｏｅ，ｉｈｃｎｂｅｗｏｋｂＩａｇｒｔｍ３Ｄ— ＴａｇｒｔｍｓｐｒｐｓｄｂｓｄｏｍｐｏｅｎｓｏＩｔｅｒｍｗｈｃａｅ
通信开销较小，而且能够满足ＷＳＮ网络对定位精度要求，因此这目前普遍研究的是这种定位机制［９。８］－由弗吉尼亚大学的研究者提出的ＡＩＰＴ（ｐｒｘｍｔＰｉｔｎＴｉｎｌ。算法是一种比较Ａｐｏｉａｅｏ． —ｒｇｎＩａｅ
无线传感器网络ＷＳＷｉｌｓＳｎｏＮｔｏｋＮ（ｒｅｓｅｓｒｅｒ）ｅｗ是一种由成千上万的微型传感器节点协同工作的分布式自组织网络，主要目的就是对感知对象进行其信息的监测，集并及时上报给观测者ｕ。根据采ｌ］传感器网络的应用场景观测数据往往是不同的，但
信开销低、度较高的优势。精
关键词：无线传感网络：节点自身定位；Ｐ；ＤＧＩＡＩ３ —ＰＴＴ
中图分类号：Ｐ１．Ｔ２２６
文献标识码：Ａ
文章编号：０４１９（０２０ — ６９０１０ — ６９２１）５０３ — ５
第２５卷第５期
２１０２年５月
传感技术学报
ＣＨＩＥＥＪＲＮＡＦＳＮＳＳＡＮＴＡＴＲＳＮＳＯＵＬＯＥＯＲＤＡＣＵＯ
Ｖ０＿５Ｎｏ．ｌ２５Ｍａ０１ｖ２２
ＴｈｒｅＤｉｅｓｏａｉｆＡＰＩＡｌｏｉｈｎＷｉｅｅｓＳｎｏｔｒｅ－ｍｎｉｎｌＧｒｄｏＴｇｒｔｍｉｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋ
ｔｔａｄｏｅｔａｈｅｓｍｅｔｓｎｅｒｈｅｒｎｔｓ，ｔｔａｉｕｉｇ３ＤｓｔｄｔｐｉｚａｃｌｔｏＳｍｕａｉｇｌｃｔｏｓｃｒｅｎｂｍｅｍｅｈｍｅｈｏｏｏｔｍｉｅｃｌｕａｉｎ．ｉｌｔｏａｉｎｉａｒｄｏｙｎｉｃａｇｎｕｃｓｉｅｐａａｔｒｎｔｒａｏ０ＯＯｓａｅ．ｓｌｓｄｍｏｔａｅｔａｈｌｏｉｍｈｎｉｇｓｃｅｓｖｒｍｅｅｓｉｈｅａｅｆ１０ｍｘｌ０ｍｘｌ０ｍｐｃＲｅｕｔｅｎｓｒｔｈｔｔｅａｇｒｔｈｈａｅｔｅａｖｎａｅｏｔｅｏａｉｎａｃｒｃｎｅｓｃｍｍｕｉａｉｎｏｅｈｅｄ．ｖｈｄａｔｇｆｂｅｔｒｌｃｔｏｃｕａｙａｄｌｓｏｎｃｔｏｖｒａＫｅｙｗｏｒ：ｒｌｓｅｓｒｎｔｒｎｏｏａｉａｉｎ；ｄｓｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ；ｄｅｌｃｌｚｔｏＡＰＩ３Ｄ— Ｔ；ＧＰＩＴ
（太原理工大学信息工程学院，太原０００）３０２
摘要：针对无线传感器网络中ＡＩ算法只能在二维平面范围内应用的限制，ＰＴ提出了３ —ＰＴＤＧＩ算法，通过在最佳三角形内
点测试算法的基础上进行三维空间的延拓，依靠基于四面体测试的方法获得未知节点估算区域的优选集，利用三维网格方再法优化计算。在１０ｍＸ０１０ｍ空间区域内，０１０ｍｘ０通过逐次改变给定参数进行定位仿真。结果显示在＿维空间定位有着通一
Hale Waihona Puke ｕｅｎｔｒｅｄｍｅｓｎｌｓａｅａｄｐｃｉｇｏｔｔｅｓｂｅｓｏａｇｉｓｍａｅｏａｉｎｏｎｎｗｏｅｙｓｄｉｈｅ－ｉｎｉａｐｃｎｉｋｎｕｈｕｓｔｆｒｎｅｗｔｅｔｔｄｌｃｔｆｋｏｎｎｄｓｂｏｈｉｏｕ
ＥＡＥＣＣ：１０６５Ｐ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ６９２１．５０７ｏ：０３６／．ｓ．０４１９．０２０．１ｓ
无线传感器网络三维ＡＩＰＴ网格化算法
相卫华，超，华奎，高峰贾王孙