无线传感器网络定位技术研究进展
无线传感网信号被动定位关键技术研究
无线传感网信号被动定位关键技术研究无线传感网信号被动定位关键技术研究引言无线传感网（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布在目标区域的自主传感器节点组成的网络系统。
传感器节点具备感知、处理和通信能力，能够实时收集环境信息并传输给监控中心。
无线传感网信号被动定位是无线传感网中的一个重要问题，通过分析被动接收的信号，可以利用多普勒效应、信号时延以及信号强度等信息，实现对目标的准确定位。
本文将重点探讨无线传感网信号被动定位的关键技术。
一、多普勒效应原理多普勒效应是指当天线与目标物相对运动时，信号频率发生变化的现象。
利用多普勒效应进行被动定位的方法被称为多普勒定位。
在无线传感网中，传感器节点通常通过接收目标发出的信号来感知目标的位置。
当目标与传感器节点之间存在相对运动时，接收到的信号频率将发生改变。
通过测量信号频率的变化，结合目标与传感器节点之间的相对速度，可以推算出目标的位置信息。
二、信号时延测量技术信号时延测量是无线传感网信号被动定位中的另一个关键技术。
当目标发出信号后，时间延迟是信号从目标到传感器节点所需的时间量。
利用时间延迟进行被动定位的方法被称为时延定位。
传感器节点可以通过记录信号抵达时间的差异，计算出目标与传感器节点之间的距离，并进一步推算出目标的位置。
三、信号强度定位技术信号强度定位是通过测量接收到的信号强度来实现被动定位的一种方法。
在无线传感网中，信号强度通常是以接收到的信号功率来衡量的。
目标与传感器节点之间的距离越近，接收到的信号功率越大；距离越远，信号功率越小。
因此，通过测量接收到的信号功率，可以推断目标与传感器节点之间的距离和位置。
四、信号融合与算法优化在无线传感网信号被动定位中，通常会采用多种技术进行融合，以提高定位精度。
信号融合可以有效地利用多个传感器节点所接收到的信息，对目标进行更准确的位置推算。
此外，为了进一步优化定位算法，还需要考虑目标移动速度、传感器节点分布、传感器节点位置误差等因素，对算法进行优化和改进，提高定位的精度和鲁棒性。
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随着物联网的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）得到了广泛的应用和研究。
节点定位与跟踪是无线传感器网络中的关键问题，对于实现对环境的全面感知和多种应用的实现至关重要。
本文将介绍无线传感器网络中的节点定位与跟踪技术，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
一、节点定位技术在无线传感器网络中，节点定位是指确定节点在所监测区域的位置。
准确的节点定位可以提供精确的环境感知和定位服务。
目前常用的节点定位技术包括多基站定位、距离测量定位和推测定位等。
1. 多基站定位：多基站定位是一种基于接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication, RSSI）的定位方法。
根据节点与多个基站之间的信号衰减模型，通过测量信号强度来计算节点的位置。
然而，该方法需要多个基站的参与，且受到信号干扰和非视距等因素的影响。
2. 距离测量定位：距离测量定位是通过节点之间的距离测量来确定节点位置的方法。
常见的距离测量技术包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）和无线信号传播时间测量等。
然而，GPS在室内或有阻挡物的环境下工作效果不佳，而无线信号传播时间测量受到信号传播速度不均匀和多径效应的影响。
3. 推测定位：推测定位是一种基于邻居节点之间的拓扑关系和信号传播模型来估计节点位置的方法。
通过建立无线传感器网络的拓扑结构和分析节点之间的信号传播特性，可以推测节点位置。
推测定位方法相对于其他定位技术而言，成本低、能耗低，但精度相对较低。
二、节点跟踪技术节点跟踪是指在无线传感器网络中追踪移动节点的位置和状态。
节点跟踪技术可以应用于物品追踪、人员定位和动态环境监测等领域。
目前常用的节点跟踪技术包括基于时间差测量的三角定位算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。
1. 基于时间差测量的三角定位算法：基于时间差测量的三角定位算法是通过测量节点到多个基站的信号传播时间差来确定节点位置。
基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究
基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究一、引言随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术的不断发展，其在环境监测、智能家居、农业、医疗等领域得到了广泛应用。
节点定位是无线传感器网络中的一个基本问题，它对于获得节点位置、网络拓扑结构以及实现网络管理和数据传输等都具有重要意义。
在节点定位中，如何准确、快速地确定节点的位置一直是研究的热点。
本文主要研究基于接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）的无线传感器网络节点定位算法。
二、基础知识与相关技术2.1 无线传感器网络无线传感器网络是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
每个节点都能够感知周围的环境信息，并通过无线通信与其他节点进行数据交换。
无线传感器网络通常具有自组织、自适应和自修复的特点，能够灵活应对不同环境和任务的需求。
2.2 RSSI定位技术RSSI是无线传感器网络中一种常用的测量指标，用于表示接收到的信号强度。
RSSI值可以通过节点测量到的信号功率指示（Received Signal Power Indicator, RSPI）进行转换得到。
RSSI定位技术是利用节点接收到的信号强度信息进行定位的一种方法。
三、RSSI定位算法综述3.1 距离-距离法距离-距离法是一种基于RSSI的定位算法，通过测量节点之间的信号强度差异来计算节点之间的距离，进而确定节点的位置。
这种方法简单易实现，但容易受到信号传播路径、多径效应和信号衰减等因素的影响，导致定位误差较大。
3.2 最小二乘法最小二乘法是一种常用的定位算法。
它通过构建RSSI与距离之间的数学模型，利用最小二乘法求解节点坐标。
这种方法相对准确，但需要事先进行多组离散点的数据采集和离散点信息的拟合，计算复杂度较高。
3.3 搜索法搜索法是一种基于RSSI测量结果搜索节点位置的方法。
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）是由大量部署在一个空间范围内的低成本、低功耗、小型化的无线传感器节点组成。
这些节点能够感知环境中的各种物理和化学信号，并将这些信息通过网络进行传输和处理，从而实现对环境的实时监测与感知。
在WSNs中，移动目标跟踪与感知一直是一个重要而具有挑战性的研究方向，本文将从不同角度探讨这一问题。
一、无线传感器网络中的移动目标跟踪技术发展随着科技的进步和无线通信技术的发展，无线传感器网络的应用范围不断扩大，涵盖了军事、环境监测、智能交通等众多领域。
然而，在实际应用中，如何准确、高效地跟踪移动目标始终是一个具有挑战性的问题。
1.1 传感器节点选择与部署在无线传感器网络中，传感器节点的选择与部署对于目标跟踪和感知具有重要影响。
传感器节点的选择要能够满足目标检测、定位和追踪的需求，考虑到成本、能量消耗和网络容量等因素。
同时，传感器节点的部署位置也需要经过合理规划，以保证网络的覆盖范围和信号质量。
1.2 目标检测与定位算法目标检测与定位是实现移动目标跟踪的基础，只有准确地检测和定位目标，才能保证后续的跟踪任务的准确性。
常见的目标检测与定位算法包括基于信号强度、时间差测量（Time of Arrival，TOA）和测量的角度等。
这些算法能够通过多节点协同工作，提高目标的定位精度和稳定性。
1.3 目标跟踪算法目标跟踪算法是实现移动目标感知和跟踪的核心技术。
常见的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和粒子滤波器（Particle Filter）的方法。
这些算法能够结合传感器节点的观测值和先验信息，对目标的位置和运动轨迹进行估计和预测。
二、无线传感器网络中的移动目标感知研究移动目标感知不仅包括目标的跟踪，还包括对目标属性和行为的分析。
在无线传感器网络中，如何有效地感知移动目标的属性和行为是一个重要而具有挑战性的问题。
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。
面向森林火灾监测的无线传感器网络技术的研究
综上所述，基于无线传感器网络的高校校园火灾监测系统设计具有重要的现实 意义和推广价值。在未来的研究中，可以进一步优化传感器选择和网络布局， 提高系统的智能化和自适应性，以实现更加精准、高效的火灾监测。
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二、无线传感器网络技术概述
无线传感器网络是由一组低功耗、微型、自组织的传感器节点组成的网络，通 过无线通信方式对环境参数进行感知、数据传输和处理。这些传感器节点可以 监测森林中的各种参数，如温度、湿度、烟雾、火焰等。
三、无线传感器网络在森林火灾 监测中的应用
1、火灾预警：通过部署在森林中的无线传感器节点，实时监测环境参数，当 检测到异常数据（如温度升高、烟雾等）时，立即发出预警信号，从而提早发 现火灾隐患。
高校校园火灾监测系统的设计对于保障广大师生的生命财产安全具有至关重要 的作用。传统的火灾监测方法往往依赖于人工巡查和设备监测，但这些方式存 在一定的局限性。为了解决这些问题，本次演示提出了一种基于无线传感器网 络的高校校园火灾监测系统设计方案。
二、问题陈述
在高校校园火灾监测系统中，面临的主要问题包括：
2、组建无线传感器网络：利用无线通信技术，将各个传感器数据传输到监控 中心，实现对校园的全方位监测。
3、数据处理与分析：对收集到的传感器数据进行处理和分析，通过算法判断 是否有火灾发生，并立即发出警报。
4、设备自维护：设计设备自维护功能，定期对设备进行自我检查和校准，确 保系统的稳定运行。
四、研究结果
面向森林火灾监测的无线传感 器网络技术的研究
01 一、引言
目录
02
二、无线传感器网络 技术概述
三、无线传感器网络
03 在森林火灾监测中的 应用
04
四、无线传感器网络 技术的研究进展
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。
无源传感器网络中的定位技术研究
无源传感器网络中的定位技术研究随着无线通信技术的不断发展，传感器网络技术逐渐走入人们的视野。
无源传感器网络作为其中的一种，近年来在无线传感器网络学术界掀起了一股研究热潮。
无源传感器网络中的定位技术是其中非常重要的一部分，在环境监测、室内导航、智能交通等各个领域都有广泛的应用。
本文将对无源传感器网络定位技术进行深入探讨。
一、无源传感器网络的基本原理无源传感器网络是指由大量分布在监测区域内的无源传感器节点，通过信号的传输和接收，实现对环境参数的检测和监测。
相比有源传感器网络，无源传感器网络具有成本低、维护简单、能耗低等优点，使其在实际应用中更具优势。
在无源传感器网络中，节点不具备主动发送信号的能力，需要利用现有的信号源，比如全球定位系统（GPS）或者其他无线电设备，接受其发出的信号，并将接收到的信号信息上报给基站。
因此，定位技术在无源传感器网络中显得尤为关键。
二、常用的无源传感器网络定位方法1. 视频定位法视频定位法是一种常用的室内定位方法，利用可见光相机和标志物进行定位。
标志物是放置在室内不同位置的具有特殊纹路和颜色的标记物，通过相机获取标志物的位置信息，计算出定位节点与标志物之间的距离和角度信息，最终确定定位节点的位置。
但是，视频定位法需要先安装标志物，且对环境要求较高，一旦标志物损坏或者被移动，就会导致定位错误。
此外，由于相机的覆盖范围受限，相机无法捕捉到盲区范围内的节点位置信息。
2. 音频定位法音频定位法是指利用已知的扬声器或者其他声源发出声波信号，通过节点接收信号的时间差，计算出节点与声源之间的距离和角度信息，进而确定节点的位置。
音频定位法具有简单、成本低、易于安装等优点，但是节点接收声波信号存在受干扰影响大，信号传输距离有限，精度相对较低等缺点。
3. 磁场定位法磁场定位法是一种基于磁场定位原理进行定位的方法，通过已知的磁场产生源和节点接收到的磁场信号，计算出节点与磁场源之间的距离和角度信息，最终确定节点的位置。
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。
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。
其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。
目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。
目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。
近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。
其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。
该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。
该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。
除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。
该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。
这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。
此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。
该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。
该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。
值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。
通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。
例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。
当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。
如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。
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。
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。
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
无线传感器网络中定位技术的研究
【 关键词】无线传感器网络； 定位 ； Ｄ Ｖ— Ｈ ｏ ｐ
联合 研 制 的 全 球 定 位 系 统 （ Ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ Ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ
０ 引言
无 线传 感 器 网 络 （ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ，
１ 经典 无 线传 感 器 网络定 位 技 术研 究
全球定位技术 ： ７ ０ 年代 ， 由美 国海陆空三军
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３—０ ２— ０ ３
定位机制由于借助节点之间的距离或者角度信
息， 通 常定 位精 度 相 对 较 高 ， 但 同 时也 要 求 硬 件
物联 网下的 Ｉ Ｐ ｖ ４ — １ Ｐ ｖ ６ 过渡技术的研究 （ ２ ０ １ １ ｚ ｒ Ｏ １ １ ） ； 省级质量工程项 目“ Ｉ 《 》 Ｔ 服 务外包应用 型人 才培养模式创 新实验 区” ［ 教高
Байду номын сангаас
（ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｉ ｄ ） ， 该 算 法 仅 能 实 现 粗 粒 度 的 定位 ， 且 要求 有较 高 的锚 节点 密 度才 能 实 现精 确
术具 有重要 意 义．
算法 、 到达时间 （ Ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｆ Ａ ｒ ｒ ｉ ｖ ａ ｌ ， Ｔ Ｏ Ａ） 算法 、 到
达角度 （ Ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｏ ｆ Ａ ｒ ｒ ｉ ｖ ａ ｌ ， Ａ Ｏ Ａ） 算法 、 到达时 间差 （ Ｔ ｉ ｍ ｅ Ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ａ ｒ ｒ ｉ ｖ ａ ｌ ， Ｔ Ｄ Ｏ Ａ） 算法等． 测 距
２ Ｍ
６１
支撑． 非测距算 法 ： 由南 加 州 大 学 Ｎ ｉ ｍｐ ａ ｍａ Ｂ ｕ —
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
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ｓｔａｔｕｓ
ＷＳＮｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｅｈｎｉｑｕｅｓ
ｈｏｍｅ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ
ａｒｅ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ｔｈｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｓｔａｔｉｃ
ＷＳＮｓ。ｍｏｂｉｌｅ．ａｓｓｉｓｔｅｄ ＷＳＮｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｅ ＷＳＮｓ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
ｓｅｎｓｏｒ
ＷＳＮｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
ａｒｅ
ｐｒｏｖｉｄｅｄ．
ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ）；ｍｏｂｉｌｅ
ｌｏｃａｔｉｏｎ；ｍｏｂｉｌｅ－ａｓｓｉｓｔｅｄ ｌｏｃａｔｉｏｎ；ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
０引
言
ｓｅｎｓｏｒ
ｒａｎｇｅ—ｂａｓｅｄ定位和ｒａｎｇｅ—ｆｒｅｅ定位。ｒａｎｇｅ—ｂａｓｅｄ定位通过 ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＷＳＮｓ） 测量节点间点到点的距离或角度信息，使用三边测量、三角 测量或极大似然估计定位法计算节点位置。ｒａｎｇｅ－ｆｒｅｅ定 位则无须距离和角度信息，也不需要增加额外的硬件，仅根 据网络连通性等信息即可实现，具有实现代价低和实现简 单的优势。在定位精度要求不高的ＷＳＮｓ应用中是一种备 受关注的定位方案。
ｏｆ
ａｒｒｉｖａｌ，ＡＯＡ）测距：接收节点
定位算法各有其优缺点，适用于不同的应用环境，现将其主 要性能比较如表１所示。
表１
Ｔａｂ
通过天线阵列或者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节点的位置。 ＲＳＳＩ测距误差比较大，但容易实现，功耗低，不需要额 外增加硬件。ＴＯＡ，ＴＤＯＡ测距定位精度都比ＲＳＳＩ高，但时 间测量上的微小误差都可能造成很大的距离误差值。ＡＯＡ 对硬件要求比较高，且易受外界影响，不适用于大规模 ＷＳＮｓ。上述几种测距方法中，ＲＳＳＩ和ＴＤＯＡ最为常用。在 定位精度要求比较高，而且，成本和功耗都允许的情况下， 可以考虑采用ｒａｎｇｅ—ｂａｓｅｄ定位方案。
表２移动ＷＳＮｓ定位算法性能比较。
Ｔａｂ
２
位算法，该成果是第ｊ次针对ＷＳＮｓ移动节点的ｒａｎｇｅ・ｆｒｅｅ
的定位研究，该研究成果的定位精确性并没有受到节点移 动的影响，反而利用其移动性提高了算法的精度，同时减小 了定位的代价。该成果也表明：ＭＣＬ能够在存储非常有限， 信标节点密度低，而且，网络传输非常不稳定的情况实现对 ＷＳＮｓ的精确定位。ＭＣＬ通过重复预测滤波过程周期性地 更新它的样本，这些样本是节点位置的近似分布。当节点 获得足够多的样本位置时，通过计算所有样本位置中心估 计节点的具体位置。 在ＭＣＬ基础上，先后出现了一些改进算法。在ＭＣＬ 基础上，Ｂａｇｇｉｏ Ａ等人提出了ＭＣＢ＿１２ ｏ算法，该算法通过定 义信标节点盒子和样本盒子把采样区域限制在一个样本盒 子里，提高了采样成功率，从而改善了定位效率和定位精 度，定位时间降低９３％，平均定位精度提高３０％，定位覆盖 率也提高了２２％。Ｒｕｄａｆｓｈａｎｉ Ｍ等人在ＭＣＬ基础上根据 样本之间的采样和采样的共同邻居节点关系分配不同的权 重得到ＭＳＬ和ＭＳＬ“”１算法，该改进算法在减少计算量和 通信量的同时，可以比ＭＣＬ达到更高的定位精度。ｒａｎｇｅ—
ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｏｄｅｓ ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｓｅｎｓｏｒ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ），ｉｔ ｉｓ
ｃｕｒｒｅｎｔ
ｂａｓｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｆ
ＷＳＮｓ
ｔｏ
ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ
ａｔ
ｓｅｎｓｏｒ
ｎｏｄｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
ｒｅｓｅａｒｃｈ
４
传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ
ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２００９年第２８卷第１１期
无线传感器网络定位技术研究进展
黄中林１，邓 平１，梁甲金１，陈红阳２
（１．西南交通大学信息编码与传输重点实验室。四川 成都６１００３１；２．东京大学生产技术研究所，日本东京１５３－８５０５） 摘要：在无线传感器网络（ＷＳＮｓ）中，通过对节点的定位以确定事件发生的位置是ＷＳＮｓ需要具备的基 本功能。介绍了ＷＳＮｓ定位技术的国内外研究现状，分析了静态传感器网络定位、移动信标节点定位和移 动传感器网络定位的原理及方法，讨论了几种主要算法的优缺点，给出了移动传感器网络定位技术进一步 研究的方向与面临的挑战。 关键词：无线传感器网络；移动定位；移动辅助定位；定位算法 中图分类号：ＴＮ９１９．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－９７８７（２００９）１１－０００４－０４
１．１
传统无线传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓ
定位都是基于静态网络，如果应用于动态网络，就没有利用 移动性为定位带来的一些优势，需要频繁地刷新位置信息。 尽管移动性会给节点定位带来一些负面影响，但是，利用信 标节点的移动性也能降低所需要的信标节点数量。１ ｏ，降低 硬件成本，提高定位精度。节点移动性还可以用于稀疏网 络，以获得更多网络信息；移动信标节点可以通过虚拟的网 络节点来增加网络信标节点密度。 近年来，ＷＳＮｓ中基于移动信标节点的定位技术和移 动ＷＳＮｓ定位技术已引起了人们的广泛关注。本文介绍分 析了静态ＷＳＮｓ定位的基本方法和技术，详细讨论了移动 信标节点定位和移动ＷＳＮｓ定位的国内外研究现状，分析 了主要算法的原理和特点，最后，给出了ＷＳＮｓ定位技术进 一步研究的方向与面临的挑战。 １静态ＷＳＮｓ定位技术 在静态ＷＳＮｓ定位中，按照是否测量距离，可以分为
ｏｆ
ａｒｒｉｖａｌ，ＴＯＡ）测距：根据信
号（ＲＦ，声音或红外线）的传播时间来计算节点间的距离， 通常采用声音或者无线射频信号。
收稿日期：２００９－０５－２２
万方数据
第１１期 ３）到达时间差（ｔｉｍｅ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ
黄中林，等：无线传感器网络定位技术研究进展
５
ｏｎ
ａｒｒｉｖａｌ，ＴＤＯＡ）测距：
万方数据
６
传感器与微系统
第２８卷
降低了定位成本，提高了定位精度。如何利用优化路径使 定位性能提高，将移动信标定位运用到大规模ＷＳＮｓ值得 进一步研究。 ３移动无线传感器网络定位技术 文献［１１］提出了基于有序ＭＣＬ方法的移动ＷＳＮｓ定
３）更新阶段：联合邻节点和已有位置信息进行位置求精。 该算法已在实际节点上实现，且所需的固定信标节点数大 大减少，定位精度也有所提高。 上述几种移动ＷＳＮｓ的性能比较如表２所示。总体来 说，现有移动ＷＳＮｓ定位技术还存在节点间通信量高、计算 量大的缺点。因此，如何利用改进ＭＣＬ算法，结合非ＭＣＬ 算法的优势，减少定位的通信量和计算量，值得深入研究。
ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ｔｈｅ ｍａｉｎ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｍａｉｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ａｎｄ
ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ
１．２
ｒａｎｇｅ．ｆｒｅｅ静态ＷＳＮｓ定位算法性能比较
ｒａｎｇｅ－ｆｒｅｅ ｓｔａｔｉｃ
１
Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ
ｌｏｃａｔｉｏｎ
ＷＳＮｓ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｒａｎｇｅ—ｆｒｅｅ定位 ｒａｎｇｅ—ｆｒｅｅ定位性能通常不如ｒａｎｇｅ—ｂａｓｅｄ定位，但
２移动信标节点定位技术 基于移动信标节点的ＷＳＮｓ节点定位方法，利用１个 或多个信标节点在节点分布区域中自由或按照规划好的路 径移动，同时，周期性发送信标信号，未定位节点可根据信 标信号测定自身与信标节点的相对距离或角度信息，然后， 根据多个测量距离或角度信息进行定位，或者利用节点间 的连通信息进行定位。 文献［１］最早应用单个移动信标节点结合ＲＳＳＩ测距预 估得到节点位置。未知节点接收包含信标节点位置信息的 信标信号，并利用ＲＳＳＩ测距，当未知节点收到至少３个不 共线的信标节点的信标后，就可以利用三边测量法定位自 身。针对基于移动信标利用ＲＳＳＩ测距技术的定位算法出 现了多种改进方法：对移动路径进行规划的改进方法¨１，并 把已确定自身位置的节点升级为参考节点，协助其他节点 定位；利用ＴＤＯＡ进行节点定位的方法。９ Ｊ，信标节点对发送 的信标信号进行连续编号，未知节点接收到２个信标后，利 用信标编号和发射周期估计这２个信标发射点到未知节点 的距离差。当接收到３个或更多信标节点后利用三边测量 法估计节点位置。这种方法不用发送方和接收方的时间同 步，但节点计算量稍大。 非测距的移动信标定位主要利用节点间的连通信息， 以信号强度、优化的移动路径等作为辅助信息，通过几何方 法进行节点位置估计。文献［１０］，介绍了一种基于多个移动 信标非测距的定位算法。未知节点选择其接收到的信号强 度相等的３个信标发射点，认为这三点在以未知节点为圆 心的同一个圆上，然后，利用几何方法求解未知节点的位 置。 移动信标节点定位用移动信标节点代替固定信标节点
２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ
Ｊｉａ－ｊｉｎｌ，ＣＨＥＮ Ｈｏｎｇ－ｙａｎ９２ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｏｋｙｏ，Ｔｏｋｙｏ １５３－８５０５，Ｊａｐａｎ）
实现的定位算法，对信标节点密度要求较高；ＡＰＩＴ对信标 节点密度要求也比较高，但定位精度有所提高；ＤＶ—Ｈｏｐ只 适用于各向同性网络，在各向异性网络中定位精度明显降 低；ＳｅＲＬｏｃ是考虑安全性的定位；ＲＥＰ是适用于大规模各 向异性且有洞的ＷＳＮｓ定位。上述ｒａｎｇｅ—ｆｒｅｅ的静态ＷＳＮｓ
发射节点同时发射２种不同传播速度的无线信号，接收节 点根据２种不同信号到达的时间差和已知的２种信号的速 率计算２个节点间的距离。常采用超声波信号与无线射频 信号。 ４）信号到达角度（ａｎｇｌｅ