无线传感器网络原理及应用第4章 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。
第4章无线传感器网络技术-习题解答
第4章 无线传感器网络技术-习题解答4-1传感器节点在实现各种网络协议和应用系统时，存在哪些现实约束？答：传感器节点在实现各种网络协议和应用系统时，存在以下一些现实约束。
1.电源能量有限传感器节点体积微小，通常携带能量十分有限的电池。
由于传感器节点个数多、成本要求低廉、分布区域广，而且部署区域环境复杂，有些区域甚至人员不能到达，所以传感器节点通过更换电池的方式来补充能源是不现实的。
如何高效使用能量来最大化网络生命周期是传感器网络面临的首要挑战。
如何让网络通信更有效率，减少不必要的转发和接收，不需要通信时尽快进入睡眠状态，是传感器网络协议设计需要重点考虑的问题。
2.通信能力有限无线通信的能量消耗与通信距离的关系为：其中，参数n 满足关系2<n <4。
n 的取值与很多因素有关，例如传感器节点部署贴近地面时，障碍物多干扰大，n 的取值就大；天线质量对信号发射质量的影响也很大。
考虑诸多因素，通常取n 为3，即通信能耗与距离的三次方成正比。
随着通信距离的增加，能耗将急剧增加。
因此，在满足通信连通度的前提下应尽量减少单跳通信距离。
由于节点能量的变化，受高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响，无线通信性能可能经常变化，频繁出现通信中断。
在这样的通信环境和节点有限通信能力的情况下，如何设计网络通信机制以满足传感器网络的通信需求是传感器网络面临的挑战之一。
3.计算和存储能力有限传感器节点是一种微型嵌入式设备，要求它价格低功耗小，这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱，存储器容量比较小。
为了完成各种任务，传感器节点需要完成监测数据的采集和转换、数据的管理和处理、应答汇聚节点的任务请求和节点控制等多种工作。
如何利用有限的计算和存储资源完成诸多协同任务成为传感器网络设计的挑战。
4-2举例说明无线传感器网络的应用领域。
答：传感器网络的应用前景非常广阔，能够广泛应用于军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管n E kd理，以及机场、大型工业园区的安全监测等领域。
无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术
无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将收集到的数据通过网络传输给基站或其他节点。
WSN在农业、环境监测、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
其中，分布式目标跟踪与定位技术是WSN中的一个重要研究方向。
目标跟踪与定位是WSN中的核心问题之一。
在许多应用场景中，需要对目标的位置进行实时监测和跟踪。
传统的目标跟踪与定位方法通常依赖于全局信息，要求节点之间进行频繁的通信，这不仅增加了能耗，还可能导致网络拥塞。
因此，研究人员提出了一系列分布式的目标跟踪与定位技术，以降低能耗并提高网络的可扩展性。
分布式目标跟踪与定位技术主要包括目标定位算法和目标跟踪算法。
目标定位算法用于确定目标的位置，而目标跟踪算法则用于跟踪目标的移动轨迹。
在WSN 中，节点通常通过测量目标到节点的距离或角度来实现目标定位。
常用的目标定位算法有多普勒测距算法、测角算法和基于信号强度的定位算法等。
这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的方式来定位目标。
目标跟踪算法则是通过分析目标的运动特征来预测目标的下一个位置。
常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法等。
这些算法能够通过对目标的历史轨迹进行建模，从而实现对目标位置的预测和跟踪。
分布式目标跟踪与定位技术的关键问题之一是如何选择合适的节点进行目标跟踪和定位。
在WSN中，节点通常具有有限的计算和通信能力，因此需要选择一部分节点作为目标节点，负责目标跟踪和定位任务。
节点的选择可以通过节点自组织、节点自适应或节点协作等方式实现。
例如，可以通过节点之间的协作来实现目标跟踪和定位任务，即多个节点共同合作，通过相互通信和信息交换来提高目标定位和跟踪的准确性和可靠性。
此外，分布式目标跟踪与定位技术还需要考虑网络的能耗和通信开销。
第四章 传感器网络的支撑技术
邻居节点收到分组后，将自己的级别设置为分组中的级别加1，然后 广播新的级别发现分组
节点收到第i级节点的广播分组后，记录发送这个广播分组的节点ID ，设置自己的级别为（i+1），广播级别为（i+1）的分组，这个过程 持续到网络内每个节点都被赋予一个级别
层次结构建立以后，根节点通过广播时间同步分组启动同步阶段
第1级节点收到分组后，各自分别等待一段随机时间，再通过与根节 点交换消息同步到根节点
第2级节点侦听到第1级节点的交换消息后，等待一段随机时间，再与 它记录的上一级别的节点交换消息进行同步，网络中的节点依次与上 一级节点同步，最终都同步到根节点
... ...
时钟模型
硬件时钟模型 软件时钟模型
硬件时钟模型
硬件时钟由电池+硬件电路来实现 硬件时钟是独立运行的，通常比较精确 不适应环境变化剧烈的场合
温度漂移
软件时钟模型
它是由PC硬件产生的周期性的定时器中断来工作的
如果系统运行了太多的进程，它就需要较长的时间来执 行定时器中断程序，并且软件时钟就会漏掉一些中断。
节点一旦建立自己的级别，就忽略任何其他级别发现分组，防止网络 产生洪泛拥塞
TPSN协议过程
第二阶段 同步阶段（Synchronization Phase）
目的：实现所有树节点的时间同步，第1级节点同步到根节点，第i级 的节点同步到第（i-1）级的一个节点，最终所有节点同步到根节点 ，实现整个网络的时间同步
FTSP （Flooding Time Synchronization Protocol）
GCS （Global Clock Synchronization）
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。
《无线传感器网络简明教程(第二)》,教学幻灯片PPT课件解读
4.2.1 传感器网络节点定位问题
3、定位性能的评价指标 功耗
定位性能
覆盖范围
刷新速度
4.2.1 传感器网络节点定位问题
4、定位系统的设计要点
在设计定位系统的时候， 要根据预定的性能指标，在 众多方案之中选择能够满足
要求的最优算法，采取最适
宜的技术手段来完成定位系 统的实现。通常设计一个定位系统需要考虑两个主要 因素，即定位机制的物理特性和定位算法。
4.2.2 基于测距的定位技术
根据最小均方估计（Minimum Mean Square
Error, MMSE）的方法原理，可以求得解 ˆ (AT A)1 AT b x 为： ，当矩阵求逆不能计算时，这种方法不适
ˆ 用，否则可成功得到位置估计 。从上述过程可以看出， x
这种定位方法本质上就是最小二乘估计。
4.3.1 多传感器数据融合概述
数据融合的内容：
多传感器的 目标探测
情况评估和 预测
数据关联
跟踪与识别
4.3.2 传感器网络中数据融合的作用
数据融合的主要作用可归纳为以下几点：
(1) 提高信息的准确性和全面性。 (2) 降低信息的不确定性。 (3) 提高系统的可靠性。 (4) 增加系统的实时性。
[ xi - di , yi - di ][ xi di , yi di ]
4.2.2 基于测距的定位技术
在所有位置点
[ xi di , 中取最小值、所有 yi di ]
[max( xi di ), max( yi di )][min( xi di ), min( yi di )]
4.1.2 TPSN时间同步协议
1、TPSN协议的操作过程
第一个阶段生成层次结构
无线传感网络中的节点定位技术
无线传感网络中的节点定位技术一、概述在无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSN）中，节点定位技术是一个重要的问题。
很多应用场景，比如环境监测、智能家居、消防救援等都需要知道节点的位置信息。
因此，对于WSN中节点定位技术的研究，具有重要意义。
二、节点定位技术分类节点定位技术可以分为绝对定位和相对定位两种类型。
1. 绝对定位绝对定位是通过某些手段确定节点的精确位置，其主要有以下两种方法：（1）全局定位：全局定位是指利用卫星、地面测量、激光雷达、光学测绘等技术手段，获取节点的位置信息。
这种方法定位精度高，但成本也非常高昂，因此适用范围相对较小。
（2）局部定位：局部定位是指利用无线信号、超声波、红外线等技术手段，获取节点与周围节点或地标之间的相对距离，进而实现节点位置的估计。
这种方法的定位精度相对较低，但成本较低，适用范围较广。
2. 相对定位相对定位是指通过测量节点之间的距离、方向、角度等信息，进而推算节点之间的位置关系。
相对定位方法的实现主要依靠信号传播模型。
三、节点定位技术研究现状目前，节点定位技术的研究比较成熟，主要有以下几个方向：1. 基于距离测量的节点定位技术基于距离测量的节点定位技术是应用比较广泛的方法之一，其实现方式有多种，主要包括：（1）静态定位：当节点的位置不改变时，可以考虑使用静态定位方法，如GPS、光学测距、激光测距等。
静态定位通常能够提供较高的定位精度和可靠性，但同时是成本较高的方法之一。
（2）动态定位：当节点位置会变化时，动态定位是个更合理的选择。
可以采用无线信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）测量、超声波测距、红外测距等技术实现动态定位。
2. 基于指纹识别的节点定位技术基于指纹识别的节点定位技术是一种基于相对定位的方法。
其主要思路是利用某个特征，如无线信号强度、接收速率、冲突率等来实现定位。
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。
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-4-3 现有无线传感器网络定位方法
3 现有无线传感器网络定位方法
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Amorphous定位算法为以下面两个阶段： 第一阶段：使用经典的距离矢量交换协议计算未知节点和信 标节点之间的最小跳数，该过程在DV-HOP定位算法中已经介 绍，这里不再重复。 第二阶段：使用节点的通信半径r作为节点间的平均每跳通信 距离，从而估算未知节点和信标节点之间的距离，当未知节 点得出至少到3个信标节点距离后，估算自己的坐标位置。 直到该节点到信标节点的计算距离与估算距离之间的方差最 小为止。 Amorphous算法需要较高的节点密度，并且要求在网络部署 前离线计算平均每跳距离，网络扩展性差。
3 现有无线传感器网络定位方法
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（3）第三阶段：计算未知节点的坐标 当未知节点收到3个或 者更多信标节点的距离时，则可以根据三边定位或多边定位 算法进行自身位置的计算。接下来举例说明具体计算过程， 如图4-11所示，经过前两个阶段，现在已知信标节点L1、L2 与L3之间的距离和跳数，假设L2计算得到平均跳段距离为 （40+75）/（2&#离，则它与信标节点L1、L2、L3的距离为分别为 3×16.42、2×16.42、3×16.42。 DV-HOP定位算法使用平均跳段距离估算两点之间的实际距离， 存在一定误差，同时在定位过程中两次洪泛，能量开销大， 但是该算法对硬件要求低，实现简单。
3 现有无线传感器网络定位方法
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3 现有无线传感器网络定位方法
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7．Amorphous定位方法 假定传感器节点随机分布在一个二维面板上，传感器节点的 物理通信半径为r，r远小于该面板的尺寸，在节点本身距离r 以内的节点为通信邻居，每个节点都可以和通信邻居内的节 点进行通信。同时，该算法首先假定每个节点拥有相同的通 信距离，并且不使用RSS测距来确定未知节点的位置，因此 Amorphous定位算法是无需测距的定位算法。
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。
定位技术在无线传感器网络中的应用
测 精度 高 、覆 盖 区域 大等 优点 ，因此 得 到广 泛关 注和
定 位 信息 除 了报 告 事件 发 生 的具体 位 置 外 ，还
应用 但 是 也 因为节点 硬 件资 源有 限 、能源 有 限 、部 可 以进 行 目标 跟踪 、目标行 动路 线 实时 监测 、预测 目
署 环境 恶劣 等特 征 。使 无 线传 感器 网络 的应 用 受到 标前 进轨 迹等 。直接 利用 节 点位置 信 息进行 数据 传
点 ，因此节 点 的定位 技术 在无 线 传感 器 网络应 用 中 其 他 二三个 点 的坐 标 已知 ，根据 数学 知识 可 知 ．未 知节
非 常 重要 。例如 ，森林 火 灾发 生后 ，消 防部 门最关 心 点就 在 以 已知 节点 为 圆心 ，到 已知 节点 的距 离 为半
３４
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２００８年 第 ８期
维普资讯
径 的 三个 圆的交 点处 。通 过变 形 、计算 ，就 能确 定未 离 ，然后 利用 前 面介绍 的算法计 算 出节 点 的位置 ，例
知 节点 的坐 标 ，具 体算 法 见文献 ［１］。
如 ＲＡＤＡＲＥ 。 ２）基于 到 达时 间 （ＴＯＡ）的定 位 算法
在 基 于 ＴＯＡ 的定位 机 制 中 ，信 号 的传 播 速度
已 知 节 点
已知 ，根据信 号 的传 播 时 间计 算节 点 问 的距 离 ，然后 利用 三边 测量 或 极大 似然 估计 算 法等计 算 出节 点 的
位置 。这种算 法 的定位 精 度很 高 ，但是 要求 节点 问保
知 节 点 图 １ 三 边 测量 技 术 示 意 图
维普资讯
■匡重墨■＿＿二 一 ————————————————————一 ———？ —！———兰———芝 ———？ ———期———一＿一
无线传感器网络的节点定位
无线传感器网络的节点定位一、引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network) 是一种潜在的技术，可以广泛应用于监控、控制、检测和数据采集等领域。
相较于传统的有线网络，无线传感器网络由于无需布置大量的有线设备，因此可以更为便捷、经济地实现网络的搭建。
无线传感器网络，顾名思义，是由一些分布在有限区域内的传感器节点所组成的，这些节点可以通过无线信号进行通信，完成各种任务。
而节点的定位则是无线传感器网络中非常重要的一环，它不仅能够提高网络的精度和可靠性，还能够加快网络传输速度，提高系统安全性等方面发挥着不可替代的作用。
二、传感器节点定位方法无线传感器网络中，节点定位通常可分为以下几种方法：1. 基于自适应增量方差 (Adaptive Incremental Variance) 的节点定位法基于自适应增量方差的节点定位方法多用于室内环境中。
该方法利用传感器节点从某个位置到下一个位置的变化值计算出方差，并判断是否已达到稳定状态。
一旦检测到稳定的状态，需要采集的数据便会停止，此时节点所在的位置被认为是精确的。
2. 基于三角测量法的节点定位法三角测量法 (Triangulation) 是一种较为传统、常见的节点定位方法。
该方法通过三个已知位置的节点和他们之间的距离来定位一个未知节点的位置。
如果有三个节点的位置、距离都已知，那么可以通过三角函数计算出未知节点的位置。
但该方法存在精度受限、可靠性不高、可扩展性差等问题。
3. 指纹定位法指纹定位法 (Fingerprinting) 利用节点所在位置的无线信号指纹图谱来确定节点的位置。
在指纹定位法中，先对无线信号进行采样并记录，然后建立指纹图谱。
当需要定位某一节点时，使用该节点的信号采样数据，进行对指纹图谱的匹配和比较，从而确定节点的准确位置。
但该方法对于大量数据的处理有一定的困难。
4. 基于距离测量的节点定位法基于距离测量的节点定位法 (Distance Measuring) 通过计算一个或多个基准节点与未知节点之间的距离来确定未知节点的位置。
《物联网导论》第4章-无线传感网络
4.2 无线传感器网络的体系结构
重庆邮电大学
传感节点、路由节点和传感器网络 网关构成的感知层存在多种拓扑结构， 如星型、树型、网状拓扑等，如图中 (a)、(b)、(c)。也可以根据网络规模 大小定义层次性的拓扑结构，如图中(d) 所示的分层结构。
第五章 无线传感网络
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学习要求：
ZigBee 技术
1
2
6LoWPAN 技术
1
2
蓝牙及蓝牙 4.x 技术1来自234
体域网技术
1
2
面向视频通信的无线传感网技术 1 2
掌握 ZigBee 网络的构成 掌握 ZigBee 协议体系
掌握 6LoWPAN 网络拓扑 掌握 6LoWPAN 标准协议栈架构
4.3 中高速无线网络规范概述
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4.3.1 IEEE 802.11X系列无线局域网标准
目前，无线局域网已经形成了IEEE802.11系列标准，包 括IEEE 802.11、IEEE 802.11a/b/c/d/e/f/g/h/i/n/ah等标准。 199 0年IEEE802标准化委员会成立IEEE802.11WLAN标准工作组。
硬件层
……
设备管理
安全管理 跨 层 管 网络管理 理
标识
4.2 无线传感器网络的体系结构
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应用层： 位于整个技术架构的顶层，由应用子集和协同信息处理这两个模块组成。
服务子层： 包含具有共性的服务与管理中间件，典型的如数据管理单元、数据存储
单元、定位服务单元、安全服务单元等共性单元。
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点(unknown node)。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。除了信标节点以外，其他
传感器节点就是未知节点，它们通过信标节点的位置信息
第4章 定位技术
来确定自身位置。在如图4-1所示的传感网络中，M代表信
标节点，S代表未知节点。S节点通过与邻近M节点或已经得 到位置信息的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。
2 个信标节点的极大似然估计算 Cn
网络。
第4章 定位技术
图4-11 三角测量法图示
第4章 定位技术
图4-12 三角测量法转化为三边测量法
第4章 定位技术
4.2.4 基于RSSI的定位
RSSI随着通信距离的变化而变化，通常是节点间距离 越远，RSSI值相对越低。一般来说，利用RSSI来估计节点 之间的距离需要使用的方法是：已知发射节点的发射功率， 在接收节点处测量接收功率；计算无线电波的传播损耗，再 使用理论或经验的无线电波传播模型将传播损耗转化为距离。 常用的无线信号传播模型为
第4章 定位技术
如图4-6所示，发射节点同时发射无线射频信号和超声
波信号，接收节点记录两种信号分别到达的时间为T1和T2， 已知无线射频信号和超声波的传播速度分别为c1和c2，那么 两点之间的距离为(T2 - T1) × S，其中S = c1c2/(c1 - c2)。在实 际应用中，TDOA的测距方法可以达到较高的精度。
公式(4-3)可表示为线性方程式AX = b，其中
2 2 2 2 2 2 2( y1 y n ) x1 2( x1 x n ) xn y1 yn ρn ρ1 2( x x ) 2 2 2 2 2 2 2 ( y y ) x x y y ρ ρ 2 n 2 n n 2 n n 2 b 2 A 2 2 2 2 2 2 x n 1 x n y n 1 y n ρn ρn 1 2( x n 1 x n ) 2( y n 1 y n )
第4章 定位技术
第4章 定位技术
4.1 定位技术简介 4.2 基于距离的定位 4.3 与距离无关的定位算法
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 的位置，把传感器节点分为信标节点(beacon node)和未知节
再获得方位角，最后得到。
第4章 定位技术
图4-8 节点结构图
第4章 定位技术
图4-9 方位角图
第4章 定位技术
2. 相对信标节点的方位角测量
在图4-10中，L节点是信标节点，A、B、C节点互为邻 居。计算出A、B、C三点之间的相对方位信息。假定已经测 得信标节点L、节点B和节点C之间的方位信息，只需要确定 信标节点L相对于节点A的方位即可。
2 2 2 3 2 2 x 2( x1 x3 ) 2( y1 y3 ) x1 x3 y1 y3 3 1 y 2( x x ) 2( y y ) 2 2 2 2 2 2 x x y y 2 3 2 2 3 3 2 3 3 2 1
第4章 定位技术
4.2 基于距离的定位
基于距离的定位机制(range-based)是通过测量相邻节点 间的实际距离或方位进行定位的。具体过程通常分为三个阶 段：第一个阶段是测距阶段，首先测量未知节点到邻居节点 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，在计算到邻近信标节点的距离时，可以计算未知节点到
第4章 定位技术
图4-2 三边测量定位法
第4章 定位技术
(x x )2 ( y y )2 1 1 1 2 2 2 ( x x2 ) ( y y 2 ) (x x )2 ( y y )2 3 3 3
(4-1)
由公式(4-1)即可解出节点D的坐标(x，y)：
( x x )2 ( y y )2 r O1 1 O1 1 1 2 2 ( x x ) ( y y ) r1 O1 2 O1 2 2 2 2 1 cos 1 3
第4章 定位技术
图4-1 传感器网络中信标节点和未知节点
第4章 定位技术
2．节点位置计算的常见方法
传感器节点定位过程中，未知节点在获得对于邻近信标 节点的距离，或者获得邻近的信标节点与未知节点之间的相 对角度后，通常使用下列方法计算自己的位置。
第4章 定位技术
1) 三边测量定位法(trilateration)
三边测量定位法是一种常见的目标定位方法，其理论依 据是在二维空间中，当一个节点获得三个或者三个以上参考 节点的距离时，就可以确定该节点的坐标。三边测量技术建 立在几何学的基础上，它用多个点与目标之间的距离来计算 目标的坐标位置。如图4-2所示，在二维空间中，最少需要 得到三个参考点的距离才能唯一地确定一点的坐标。假设目 标节点的坐标为(x，y)，三个信标节点A、B、C的坐标分别 为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)，以及它们到未知目标节点的 距离分别为ρ1、ρ2、ρ3，则根据二维空间距离计算公式，可 以建立如下方程组：
x X y
使用标准的最小均方差估计方法可以得到节点D的坐标为
X ( A T A) 1 A T b
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。
第4章 定位技术
((T3 T0 ) (T2 T1 )) V 2
式中，V代表超声波信号的传递速度。这种测量方法的 误差主要来自信号的处理时间(如计算延迟以及在接收端的 位置延迟T2 - T1)。 基于TOA的定位精度高，但要求节点间保持精确的时 间同步，因此对传感器的硬件和功能提出了较高的要求。
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图4-5 TOA测量原理图
第4章 定位技术
4.2.2 基于TDOA的定位
TDOA测距技术被广泛应用在WSN定位方案中。一般是 在节点上安装超声波收发器和RF收发器。测距时，在发射 端两种收发器同时发射信号，利用声波与电磁波在空气中传 播速度的巨大差异，在接收端通过记录两种不同信号到达时 间的差异，基于已知信号传播速度，则可以直接把时间转化 为距离。该技术的测距精度较RSSI高，可达到厘米级，但 受限于超声波传播距离有限和非视距(NLOS)问题对超声波 信号的传播影响。
2 ( x1 x ) 2 ( y1 y ) 2 ρ1 2 2 2 ( x1 x ) ( y 2 y ) ρ2 2 ( x n x ) 2 ( y n y ) 2 ρn
(4-3)
第4章 定位技术
图4-4 极大似然估计法
第4章 定位技术
基于距离的定位算法通过获取电波信号的参数，如接收
信号强度(RSSI)、信号传输时间(TOA)、信号到达时间差 (TDOA)、信号到达角度(AOA)等，再通过合适的定位算法 来计算节点或目标的位置。 4.2.1 基于TOA的定位 在TOA方法中，主要利用信号传输所消耗的时间预测 节点和参考点之间的距离。系统通常使用慢速信号(如超声 波)测量信号到达的时间，原理如图4-5所示。超声信号从发 送节点传递到接收节点，而后接收节点再发送另一个信号给 发送节点作为响应。通过双方的“握手”，发送节点即能从 节点的周期延迟中推断出距离为
信标节点的直线距离，也可以用二者之间的跳断距离作为直 线距离的近似；第二个阶段是定位阶段，计算出未知节点到
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；第 三个阶段是修正阶段，对求得的节点的坐标进行求精，提高
定位精度，减少误差。
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(4-2)
第4章 定位技术
图4-3 三角测量法原理图
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由公式(4-2)能够确定圆心O1的坐标和半径r1。同理对A、
B、∠ADB和B、C、∠BDC，也能够确定相应的圆心O2(xO2， yO2)、O3(xO3，yO3)，半径r2、r3。最后利用三边测量法，由 O1、O2、O3确定D节点的坐标(x，y)。
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2) 三角测量法(triangulation)
三角测量法的原理如图4-3所示，已知A、B、C三个节 点的坐标分别为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)，节点D到A、B、 C的角度分别为∠ADB、∠ADC、∠BDC、假设节点D的坐 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
第4章 定位技术
图4-7 AOA定位图
第4章 定位技术
1. 相邻节点之间方位角的测定
如图4-8所示，节点A的两个接收机R1、R2间的距离是L， 接收机连线中点的位置代表节点A的位置。将两个接收机连 线的中垂线作为节点A的轴线，该轴线作为确定邻居节点方 位角度的基准线。在图4-9中，节点A、B、C互为邻居节点， 节点A的轴线方向为节点A处箭头所示方向，节点B相对于节 点A的方位角是，节点C相对于节点A的方位角是。 在图4-9中，节点A的两个接收机收到节点B的信号后， 利用TOA技术测量出R1、R2到节点B的距离x1，x2，再根据 几何关系，计算节点B到节点A的方位角，它对应图4-8中的 方位角，实际中利用天线阵列可获得精确的角度信息。同样