节点的测距与定位
WSN基于测距的定位方法解析
WSN基于测距的定位方法解析无线传感器网络（WSN）是由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络。
WSN在许多应用领域中都有重要的应用，例如环境监测、智能交通系统、军事监测等。
在这些应用中，节点的位置信息对数据的准确采集和处理是至关重要的。
因此，实现WSN节点的准确定位一直是研究的热点之一WSN节点的定位方法主要有两种：基于测距的定位和基于角度的定位。
基于测距的定位方法是通过测量节点之间的距离来确定节点的位置，其原理是利用节点之间的通信信号传输的时间、信号强度或到达时间差等信息来推算节点的位置。
测距定位方法可以分为两种基本类型：单跳测距和多跳测距。
单跳测距方法是通过直接测量相邻节点之间的距离来确定节点的位置。
其优点是简单、易实现，但缺点是节点之间的通信距离有限，无法实现节点之间的直接通信。
多跳测距方法则是通过多个节点之间的通信信号相互传递来实现节点的位置估计。
这种方法可以克服单跳测距方法的局限性，但需要更加复杂的数据处理和计算。
基于测距的定位方法有多种实现技术，包括超声波测距、无线信号传输时间、全球定位系统（GPS）协助等。
超声波测距是通过节点之间发送和接收超声波信号来测量节点之间的距离，其原理是根据声波在空气中传播的速度和时间差来计算距离。
无线信号传输时间是通过测量信号传输的时间差来确定节点之间的距离，其原理是利用信号的传输速度和时间来计算距离。
GPS协助是利用卫星信号来辅助节点的定位，通过接收卫星信号来确定节点的位置，结合其他传感器节点的数据进行位置校正和修正。
在实际应用中，基于测距的定位方法通常结合多种技术和算法进行节点位置的估计。
这些算法主要包括最小二乘定位、加权最小二乘估计、多边形法等。
最小二乘定位是一种通过最小化误差平方和来估计节点位置的方法，加权最小二乘估计则是在最小二乘定位的基础上引入权重因子来考虑节点之间的传感器误差，多边形法则是通过多个节点组成多边形的几何关系来确定节点位置。
基于RSSI测距修正和集员法节点定位算法
ＩｍｐｒｏｖｅｄＲＳＳＩｒａｎｇｉｎｇａｎｄｓｅｔｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｂａｓｅｄｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ
ＦＡＮＧ Ｙａｑｕｎ，ＡＮＪｉｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＦｏｏｄａｎｄＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅＣｏｌｌｅｇｅ，Ｈｕａｉ’ａｎ２２３００３，Ｃｈｉｎａ）
基于 ＲＳＳＩ测距是利用节点从发射点所接收的功率，并 结合无线信道传输模型，推算离发射点的距离。然而，由 于信号传输易遭受无线环境影响，包括多径、障碍物遮挡 等，测量的 ＲＳＳＩ值存在误差。为此，常需采取一些措施提 高 ＲＳＳＩ测量的精度。
测距和定位是基于测距定位算法的两个重要步骤，并 且测距阶段 对 定 位 误 差 有 直 接 的 影 响［６］。为 此， 研 究 人 员 对测距误差进行了较深入研究。如文献 ［７］提出多次测量 加权 ＲＳＳＩ值；文献 ［８］先分析信号传输模型，再估计环 境参数，降低测量 ＲＳＳＩ值的误差；文献 ［９］引用高斯加 权策略，并将误差偏大的 ＲＳＳＩ值滤除；文 献 ［１０］利 用
０ Байду номын сангаас 言
依据在估计未知节点位置的过程中是否使用距离划分， 现在的传感节点定位算法［１４］可分为基于测距定位和基于非 测距定位两类。后者属于粗粒度定位，难以满足高精度定 位。而前者属高精度定位，但需要软件、硬件匹配，测量 节点间的距 离， 即 测 距［５］。 典 型 的 基 于 测 距 算 法 有： 接 收 信号强度 ＲＳＳＩ、到达时间差 ＴＤＯＡ 和到达角度 ＡＯＡ 到达 角度 ＡＯＡ。相比 ＴＤＯＡ 和 ＡＯＡ 算法，基于 ＲＳＳＩ测距算 法无需 额 外 的 硬 件 设 备， 由 于 其 成 本 低、 功 耗 小 而 被 广 泛应用。
光纤传感网络中的节点定位算法
光纤传感网络中的节点定位算法随着网络技术的不断进步和广泛应用，光纤传感网络已成为一种重要的物联网技术手段，其在人工智能、工业自动化、智慧城市等领域都有着广泛的应用。
然而，光纤传感网络中的节点定位问题一直是个难题。
节点定位算法的准确性、实时性、成本和可扩展性等因素决定了其实际应用的效果。
如何高效准确地定位节点，成为了当前光纤传感网络的热门研究课题。
本文将介绍一些常见的光纤传感网络节点定位算法，以及其特点和应用情况。
一、TOA算法TOA（Time of Arrival）算法是一种基于时间的节点定位算法，其核心思想是根据节点发送和接收的信号之间的时间差来确定节点的位置。
该算法需要引入一个中央控制器，通过在网络中的节点之间发送包含时间戳的数据包，利用节点同步技术和时间戳信息进行节点定位。
TOA算法的定位准确度高，可以达到亚毫秒级别，但是算法对于链路时延、同步误差等因素都非常敏感，对于普通的光纤传感网络应用来说，成本较高。
二、RSSI算法RSSI（Received Signal Strength Indication）算法是一种基于信号强度的节点定位算法。
该算法通过收集节点发送信号的信号强度，然后进行测距和定位。
该算法需要大量的校准，因为信号强度的衰减受到一系列因素的影响，包括信号传播的路径、接收器的增益和环境干扰等。
RSSI算法需要网络节点足够密集，同时需要采用具有较好性能的接收器进行测距，这对于光纤传感网络的实际应用来说存在一定的局限性。
三、TDOA算法TDOA（Time Difference Of Arrival）算法是一种基于时间差的节点定位算法，它使用无线节点和基站之间信号到达时间的差异来确定节点的准确位置。
TDOA与TOA算法类似，也需要一个中央控制器，中央控制器会在网络中的基站上同步发出信号，在节点接收到信号后，根据到达时间差测量可能的位置。
与TOA算法相比，TDOA算法不需要精确的时间同步，能够减少同步误差的影响，精度和稳定性也更高，但是需要更多的计算和计算资源，成本相对较高。
定位技术的方法
定位技术的方法根据具体的定位机制，可以将现有的定位方法分为两类：基于测距的(Range-based)方法和不基于测距的(Range-free)方法[6]。
基于测距的定位机制需要测量未知节点与锚节点之间的距离或者角度信息，然后使用三边测量法、三角测量法或最大似然估计法计算未知节点的位置。
而不基于测距的定位机制无需距离或角度信息，或者不用直接测量这些信息，仅根据网络的连通性等信息实现节点的定位。
常用的定位方法是基于测距定位方法，在这种定位机制中需要先得到两个节点之间的距离或者角度信息，通常采用以下方法。
(1)信号强度测距法(2)到达时间及时间差测距法(3)时间差定位法(4)到达角定位法信号强度测距法（RSSI）已知发射功率，在接收节点测量接收功率，计算传播损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离。
例如，在自由空间中，距发射机d 处的天线接收到的信号强度由下面的公式给出：Pr(d )=PtGtGrλ2/(4π)2d 2L其中，Pt为发射机功率；Pr(d )是在距离d 处的接收功率；Gt、Gr分别是发射天线和接收天线的增益；d 是距离，单位为米；L为与传播无关的系统损耗因子；λ是波长，单位为米。
由公式可知，在自由空间中，接收机功率随发射机与接收机距离的平方衰减。
这样，通过测量接收信号的强度，再利用式(1)就能计算出收发节点间的大概距离。
得到锚节点与未知节点之间的距离信息后，采用三边测量法或最大似然估计法可计算出未知节点的位置。
三边计算的理论依据是，在三维空间中，知道了一个未知节点到三个以上锚节点的距离，就可以确定该点的坐标。
三边测量法在二维平面上用几何图形表示出来的意义是：当得到未知节点到一个锚节点的距离时，就可以确定此未知节点在以此锚节点为圆心、以距离为半径的圆上；得到未知节点到3个锚节点的距离时，3个圆的交点就是未知节点的位置。
然而，公式只是电磁波在理想的自由空间中传播的数学模型，实际应用中的情况要复杂的多，尤其是在分布密集的无线传感器网络中。
节点定位概述
传感器网络节点定位算法
基于测距的定位算法实现起来比较复杂，首先需要通过TOA、
TDOA、AOA、RSSI等常用的测距技术来测量各个未知节点到信标节 点的绝对距离值。
这个阶段也称为测距阶段。
测距结束后就要进行定位（计算坐标）阶段，即利用测距阶段所得的 节点间的距离或方位等参数来计算出未知节点的位置。
传感器网络节点定位算法
基于测距的定位算法 ：
➢ 三边测量定位法（Trilateration） ➢ 多边定位法（Multilateration） ➢ 三角测量法（Triangulation） ➢ 极大似然估计法（Maximum Likelihood Method） ➢ 角度定位法（Goniometry）等
MDS-MAP定位算法是University of Missouri-Columbia的Yi Shang 等提出来的。
该算法属于集中式定位算法，它是利用节点间的连通信息通过 Dijkstra或Floyd算法生成节点间距矩阵，然后利用多维尺度分析技 术来获得节点间的位置信息。
这个多边形基本上确定了未知节点所在的区域并缩小了未知节点所在 的范围，最后计算这个多边形区域的质心，并将质心作为未知节点的 位置，这样就实现了未知节点的定位。
传感器网络节点定位算法
基于无需测距的定位算法——凸规划定位算法 (Convex Optimization)
➢ 凸规划定位算法的基本原理如图2-5所示
RFID与识别技术
概念描述
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。
概念描述
在传感器网络的实际应用中：
基于RSSI的无线传感器网络节点定位
基于RSSI的无线传感器网络节点定位颜嘉俊;雷勇【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2012(29)7【摘要】研究基于Zigbee技术的无线传感器网络中未知节点的定位问题.针对传统的Two-phase positioning循环求精定位算法复杂,且在RSSI节点测距阶段存在某些点的测距误差较大,导致定位精度大大下降.为了解决测距误差大的节点对定位精度的影响,提高定位精度,首先采用RSSI测距法测出未知节点和锚节点距离,用最小二乘法粗略定位,其次通过距离关系算出每个粗略定位点的权值,引入权值阀,舍去在权值阀外的点,最后在求精阶段采用三角形加权重心算法.此方法可以最大限度的减少测量误差大的节点对定位精度的影响.经实验证明,改进算法也存在一定的误差,但比传统的算法更加精确,提高了定位精度.%Study unknown nodes location in wireless sensor network which is the bass of Zigbee technology. To solve the problem that the traditional two-phase positioning algorithm is complexed, and some distance measurement error exists during RSSI stage, resulting in positioning accuracy dramatically reduced, the paper firstly used RSSI ranging method to measure distance between unknown nodes and anchor nodes, and also least square was used in the rough location stage. Then the weight of each rough location node was worked out by distance relationship, the valve of node weight was introduced, and the node was discarded, whose value of weight was outside the minimum weight. Finally, the weighted triangle center of gravity algorithm was usedin the refinement stage. This method minimizes the influence brought by the nodes with large measurement error. Simulation results show that the errors exist by using this algorithm, but it is more accurate than traditional algorithm, and location precision can be improved.【总页数】4页(P151-154)【作者】颜嘉俊;雷勇【作者单位】四川大学电气信息学院,四川成都610065;四川大学电气信息学院,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于RSSI-锚圆算法的无线传感器网络节点自定位研究 [J], 丁承君;柳瑛;段萍;付胜梁2.基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法 [J], 章磊;黄光明3.基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究 [J], 苟胜难4.基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究 [J], 付墨轩;廖强;;5.基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究 [J], 周立君;刘宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种有线传感器网络节点测距方法
０ 引 言
得有线传感器 网络节点 间相对位置被确定成为可能。 本文针对二线制总线 型有线传感 器 网络 ， 据时域 脉 依 冲反射原理 ， 串联在 总线上 的主机与 多个 传感 器节点 间 对
传感器网络通常可分 为无线传 感器 网络 （ Ｎ ） ＷＳ ｓ 感器 网络如热 能 Ｊ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｌｃ ｌ ａｉｎ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｔｅ ｗｉ ｄ ｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ， ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｍｅ ｓ ｒ ｈ ｓ ｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ａ ｈ ｏ ａ ｉ ｔ ｒ ｂ ｅ ｏ ｒ ｅ ｓ ｒｎ ｄ ｓ ａ ｐ ｒ ａ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ａ ｕ ｅ ｔ ｅ ｚ ｏ ｈ ｅ ｄｓａ ｃ ｅｗ ｅ ｔ ｅ ｗｉ ｄ ｅ ｓ ｒ ｎ ｄ ｓ ｉｔｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｎ ｈ ｒ ｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ．Ａ ｏ ｔ ｎ ｄ ｔ ｒ ｎ ｉ ｇ ｆ ｎ ｔ ｎ ｎ ｓ ｖ ｒｌ ｅ ｓ ｒ ｏ ｅ ａｅ ｅ ｈ ｓ ｏ ｅ ｗｉ ｈ ａ ｇｎ ｕ ｃｉ ａ ｄ ｅ ｅ ａ ｏ ｓ ｎ ｏ ｎ ｄ ｓ ｒ ｄ ｓ ｉ ｕ ｅ ｎ ａ ｃ ｍｍｕ ｉａｉ ｎ ｂ ｓ ｙ ｓ ｑ ｅ ｃ ． ｈ ｏ ｔ ｎ ｄ ｈ ｓ ｐ ｌｅ ｅ ｌｃｉ ｎ ａ ｄ ｒ ｃ ｉｉ ｇ ｃｒ ｕ ｔ． ｉｔ ｂ ｔ ｄ ｉ ｏ ｒ ｎ ｃ ｔ ｕ ｂ ｅ ｕ ｎ ｅ Ｔ ｅ ｈ ｓ ｏ ｅ ａ ｕ ｓ ｒｆ ｔ ｎ ｅ ｅｖｎ ｉ ｉ ｏ ｅ ｏ ｃ ｓ
抄表 系统所采用的 由欧盟开发 的 ＭＢ Ｓ总线 系统 ， 用 于 Ｕ 应
距 离进行 了测定 ， 为有 线传感器 网络 的节点定位 提供 了解
决方法。 １ 有 线 传 感 器 网络 系统 构 成
ａ ｅ ｓ ｒ ｎ ｄ ｓ ｉ ｈｅ ｂ ｎ ｈｅ ｄ ｓａ ｅ ｂ ｔ ｅ ｈｅ ｎｄ ｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｕｓａ ｄ ｔ ｉｔｎｃ ｅｗｅ ｎ ｔ ｍ． Ｋ ｅ ｗｏｒ ｙ ｄｓ： ｗｉｅ ｅ ｓ ｒｎｅｗｏ ｋｓ ｒｎｇｎｇ；ｌ ａ ｉａ ｉｎ； ｓ ｒｄｓ ｎｏ ｔ ｒ ； ａ ｉ ｏｃ ｌｚ ｔｏ ｂｕ
基于RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法
基于RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理方式，是由部署在感兴趣区域的大量低成本、低功耗的微型无线传感器网络节点组成。
作为无线传感器网络的基本组成部分，节点的位置信息对整个无线传感器网络是非常重要的。
节点收集感知数据时，如果不知道其感知对象位置，所感知的信息往往是毫无意义的[1，2]。
目前定位算法主要分两大类，基于测距算法(range-based)和无需测距算法(range-free)。
基于测距算法通过测量节点间的距离和角度信息，使用三边测量、三角测量或最大似然估计等定位算法。
常用的测距技术有RSSI(接收信号的强度指示)、TOA、TDOA 和AOA 等。
无需测距定位算法则不需要距离和角度信息，算法根据网络连通性等信息来实现节点定位。
基于测距的定位算法由于实际测量节点间的距离或角度，通常定位精度较高，比较各种基于距离的测距方法，基于RSSI 的定位无需额外硬件，而无线通信芯片本身具有计算收发信号强度的功能，定位不需要增加额外的硬件，不会增加节点的硬件成本和尺寸，所以基于RSSI 的测距是无线传感器网络定位比较常用的方法。
在实际的应用中由于反射、多径传播、非视距、天线增益等问题都会对RSSI的测距产生误差，从而引起较大的定位误差。
本文利用二维空间的Cayley - Menger 行列式[2，3]提供的几何约束对RSSI 的测距误差进行优化修正，结合三角形质心计算，提出了一种基于RSSI 测距和距离几何约束结合三角形质心定位算法(RDGC-TCL)。
仿真表明，该算法与基于RSSI 和三角形质心定位算法(R_TCL)相比，提高了定位精度。
RDGC-TCL 算法RSSI 测距。
基于RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法
，， ： ，… ，
，
其中 ｄ （ ｐ ， ｑ ， ） ，（ ｉ ，ｊ∈ ｛ １ ， … ，ｎ ） 为
点Ｐ 和ｑ 之 间 的 欧 式 距 离 。 两 个ｎ点
序列的ｃ ａ ｙ ｌ ｅ ｙ Ｍｅ “ ｇ 。 ｒ 行列式定义 为：
１ ＝
ｄ （ Ｐ ， ｑ ） ｄ ２ （ ｐｌ ， ｑ ２ ） （ ， ｑ ． ） ｄ ２ （ ｐ ２ ， ｑ ２ ） ・ ｄ２ （ Ｐ Ｉ ， ｑ ） １ （ ｐ １ ， ｑ ） １
测 量 过 程 中 出 现 的 误 差 ，在 距 离 约 束 限 制 下 形 成 平 方 误 差 最 小 化 非 线 性 问
ｄ （ ｐ ｑ） ｄ ２ （ ｐ ｑ） ． 一 ｄ （ ｐ ｑ） １
ｌ ｌ 一 ． １ ０
（ ３ ）
￡ １ ， ￡ ： ， ￡ ３ ） ＝０
（ Ｓ ）
／ ２ （ ￡ １ ， ￡ ２ ， ￡ ４ ） ＝０ ｌ ｒ ２ （ ￡ １ ， ￡ ２ ， ￡ ） ＝０
｛ｐｌ ， 一 ，Ｐ ） 禾 口 （ｑ ｉ ，‘ 一，ｑ ） ∈
Ｒ 组成 Ｃ ａ ｙ ｌ ｅ ｙ ． Ｍｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ￣
，
导 ．可 得 至 一 ２ 个 独 立 的二 次 距 离 约 束
ｓ ， Ｅ ２ ， ￡ ） ＝０ ， （ ３ ， ４ ， …， ｒ ）。 且 定 义 等 式 ， Ａ（
三角形质心定位算法模型
本 文 研 究 了 未 知 节 点 与 其 无 线
带 入式（ １ ） ，可得到 ，Ｆ Ｉ ］ ７ Ｔ ［ （ ｄ ＜ ） 的值 。
这 样 根 据 上 式 可 得 各 未 知 节 点 接 收 锚 多 径 、 绕 射 、 障 碍 物 等 因 素 ， 不 可 射 程 范 围 内 的 三 个 锚 节 点 之 间 的通 信 约 束 和 几 何 关 系 得 出 了未 知 节 点 所 在 节 点 信号 时 的 信 号 强 度 为 ： 避 免 出 现 测 距 误 差 ￡ ，设 未 知 节 点 三 角 区 域 ， 将 三 角 形 的 质 心 作 为 未 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ＝ 发射 功率 ＋ 天线增 益． 路径 与锚 节点 Ｐ 一 ， Ｐ ， 之 间 的 真 实 距 离 知 节 点 的 估 计 位 置 ’ 。 这 里 的 三 角 损耗 （ Ｐ Ｌ （ ｄ ） ） 。 与 测 量 距 离 。 设 未 知 节 点 Ｐ ｏ Ｃａ ｙ ｌ ｅ ｙ — Ｍｅ ｎ ｇ ｅ ｒ 行 列式 及距离 接 收 到 锚 节 点 的 测 量 信 息 ，根 据 节 形 质 心 定 位 算 法 的 基 本 思 想 是 ： 三 个 锚 节 点 Ａ、Ｂ、 Ｃ，未 知 节 点 Ｄ ，利 几何 约 束
TOF定位说明资料
TOF定位说明一、引言恩智浦JN5148和JN5168无线微控制器包括一个硬件的飞行时间（TOF）引擎，可以测量一个2.4 GHz的无线电信号在两个节点之间飞行所花的时间。
这个时间与节点间距离成正比例，它可以被用来估计两个节点间的距离。
这个方法和加上信号强度组合在一起，可以用于开发位置感知系统。
二、测距的基本原理TOF测距方法有正向测距和反向测距两种。
在TOF正向测距中，本地节点会向远程节点发送一个Poll数据包，远程节点收到这个数据包以后，发送一个应答ACK数据包回来，如下图所示：图1：飞行时间测量图中Ttot表示本地节点从发出Poll数据包到收到应答数据包花费的时间；Ttat表示远程节点收到poll到发出应答数据包所花费的时间，无线数据在空中传输花费的时间Ttof可以用下列公式计算得到：由于本方法测距依赖于本地节点和远程节点测量的时间，而时间的测量又依赖于两者晶振的准确性，为了减少此类现象的影响，API提供了反向测量的功能：由远程节点发送数据包，本地节点应答。
通过对正向测距和反向测距结果求平均值，有可能消除晶振偏差带来的影响。
三、实际测距的方法飞行时间的计算依赖于发送和测试时间数据的两个节点间的协作。
如下图所示：✧实际测试中，由本地节点向远程节点发送Prime命令初始化测试，然后重复多次上文描述的测试，最后本地节点向远程节点请求包含测距结果的数据包，远程节点收到请求后将测试结果数据发送给本地节点。
反向测距中Poll和ACK命令收发方向相反；✧实际测试中，正向测距一次46ms左右；反向测试一次时间49ms左右。
由于正向测试和反向测试都是测量了10次，所以单次正向测距平均4.6ms左右，单次反向测距平均4.9ms左右。
四、TOF API简要说明TOF API提供了功能配置和使用时间的JN5148或JN5168装置。
完整的示例代码可以在JN-AN-1143 飞行时间测距演示中找到。
初始化：在TOF硬件和API使用前，必须调用vAppApiTofInit()来初始化；校准：s32AppApiTofGetCalloffset() 和vAppApiTofSetCalloffset()；测量：bAppApiGetTof()，最多255次TOF测量；五、TOF测量结果的处理：◆TOF测量数据处理2.4G信号在空中传播速度为光速(299,792,458 m/s)。
WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法WSN（Wireless Sensor Network，无线传感器网络）是指由多个分布在空间中的传感器节点组成的网络系统，这些节点可以通过无线通信协作，共同完成监测、数据采集和信息传输等任务。
在WSN中，节点之间的相对位置信息是至关重要的，因为它们可以帮助节点协同工作，提高网络的性能和效率。
因此，实现节点之间的准确定位是WSN中的一个重要问题。
基于测距的定位方法是一种常用的定位方法，其原理是通过节点之间的距离测量来确定节点的位置。
下面将详细介绍WSN基于测距的定位方法。
1.测距技术在WSN中常用的测距技术包括信号强度测量、时间差测量和角度测量等方法。
信号强度测量是通过节点之间的信号强度来估计它们之间的距离，这种方法简单易实现，但受到传播环境的影响较大，定位精度较低。
时间差测量是通过计算信号在节点之间传播的时间差来确定它们之间的距离，这种方法精度较高，但需要节点之间高度同步。
角度测量是通过测量信号到达节点的角度来确定节点之间的距离，这种方法对节点之间的相对位置有一定要求，但精度较高。
基于测距的定位方法一般分为两种：基于距离的定位和基于三角测量的定位。
基于距离的定位方法是通过测量节点之间的距离来确定它们的位置。
这种方法可以使用信号强度、时间差或者角度等测距技术来实现。
其中，最常见的是信号强度测量方法。
该方法利用节点之间的信号传输强度随距离的衰减关系，来估计节点之间的距离。
通过收集大量的距离测量数据，并利用三边测距等方法进行处理，可以对节点的位置进行准确估计。
但是由于信号传输受到环境的影响较大，导致测距误差较大，因此通常需要进行校正和优化。
基于三角测量的定位方法是通过测量节点与周围已知位置的节点之间的角度和距离来确定节点的位置。
这种方法通常会使用三角形或多边形的几何关系进行计算，从而求解节点的位置坐标。
该方法对节点之间的位置关系有一定的要求，需要确保至少有三个节点的位置已知，并且节点之间不能共线。
无线传感器网络的距离测量与相对位置估计方法
无线传感器网络的距离测量与相对位置估计方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由许多分布在广泛区域的自主传感器节点组成的网络。
WSN被广泛应用于环境监测、智能交通、医疗健康等领域，因其低成本、易部署的特性备受青睐。
在无线传感器网络中，节点之间的距离测量和相对位置估计对于节点定位、网络拓扑构建和路由协议等方面起着关键作用。
本文将介绍几种常见的无线传感器网络的距离测量和相对位置估计方法。
一、RSSI（Received Signal Strength Indicator）方法RSSI方法通过信号强度的衰减来测量传感器节点之间的距离。
节点之间的距离与接收到的信号强度成反比，在输入信号功率已知的情况下，可以通过比较接收信号的强度来估计节点之间的距离。
然而，RSSI方法容易受到多路径效应和信号衰减的影响，导致测量误差较大。
此外，环境中的干扰和信号传输质量的不稳定性也会影响距离测量的准确性。
二、TOA（Time of Arrival）方法TOA方法通过计算信号从发送到接收所需的时间来测量节点之间的距离。
在这种方法中，节点需要具备时间同步功能，以保证时间的一致性。
TOA方法的优点是测量精度高、测距范围广。
然而，由于测距所需的时间延迟较大，因此对网络的同步要求较高，且节点之间的相对位置必须保持固定，否则测距结果会受到影响。
三、TDOA（Time Difference of Arrival）方法TDOA方法通过计算信号到达不同节点之间的时间差来测量节点之间的距离。
与TOA方法不同，TDOA方法不需要节点之间的时间同步。
TDOA方法的优点是可以同时测量多对节点之间的距离，且对节点的时钟同步要求较低。
然而，这种方法需要节点具备高精度的时钟，并且需要大量的计算资源。
此外，在多径传播和干扰的影响下，测距误差会增大。
四、AOA（Angle of Arrival）方法AOA方法通过计算信号到达不同节点之间的入射角度来估计节点之间的距离。
无线传感网络中的位置定位与定位误差分析
无线传感网络中的位置定位与定位误差分析无线传感网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，能够实时收集环境中的各种物理和化学信息，并将其传送到基站进行处理和分析。
其中一个重要的问题是位置定位，即确定无线传感器节点在空间中的准确位置。
位置定位在许多应用中都起着关键作用，例如室内导航、区域监测和环境感知等。
位置定位主要有两种方法：一种是基于物理测量的方法，另一种是基于信号强度的方法。
物理测量方法基于传感器节点测量目标地理信息的物理量，如距离、方位角和俯仰角等。
这种方法通常需要额外的硬件支持，如全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）。
然而，由于这些硬件设备有限的精度和成本，物理测量方法的适用范围受到了限制。
相比之下，基于信号强度的方法通常只需要传感器节点自身的硬件设备，如射频模块和天线。
该方法通过测量接收到的信号强度指示器（RSSI）或到达时间差（TDOA）等参数来实现位置定位。
这种方法不需要额外的硬件支持，成本较低。
但是，由于信号强度在信号传播过程中受到多径传播和信号衰减等因素的影响，导致位置定位的精度较低。
无线传感网络中的位置定位误差是指估计位置与真实位置之间的差距。
定位误差受多种因素的影响，包括信号传播特性、传感器节点之间的距离、信号噪声和干扰等。
为了减小定位误差，研究者们提出了许多改进的方法。
首先，通过改善传感器节点之间的距离测量精度可以减小定位误差。
在物理测量方法中，使用高精度的测距设备可以提高位置定位的准确性。
在基于信号强度的方法中，可以使用多个传感器节点进行测距，利用多重路径的测量结果来提高定位精度。
其次，考虑信号传播特性和信号衰减模型也是减小定位误差的关键。
例如，在室内环境中，墙壁和障碍物对信号传播产生了阻碍和衰减效应。
研究者们通过引入信号传播模型，并利用机器学习算法对传感器节点的测量结果进行建模和估计，以减小位置定位的误差。
此外，传感器节点的部署和分布也会影响定位误差。
分布不均匀的传感器节点会导致定位误差的不均匀分布。
Lora节点的测距与定位精度测试方法
Lora节点的测距与定位精度测试方法引言无线通信技术的发展，为智能物联网的建设提供了重要的基础。
其中，Lora （Long Range）技术作为一种低功耗、长距离传输的无线通信技术，被广泛应用于物联网领域，尤其是物联网设备的测距和定位功能。
本文将介绍Lora节点的测距与定位精度测试方法，并探讨其在现实应用中的意义。
一、Lora技术简介Lora技术是一种长距离、低功耗的无线通信技术，其通信距离可达数公里。
它基于扩频技术，通过将低速数据传输转化为高速扩频信号，实现了在长距离、大面积的无线通信。
Lora节点是指安装了Lora通信模块的设备，通过与其他Lora节点通信，实现信息的传输和共享。
在物联网应用中，Lora节点可以用于监测、控制、定位等多种功能。
二、测距与定位精度的重要性在物联网应用中，测距与定位功能对于许多应用场景至关重要。
例如，智能城市的交通监控系统，需要准确获取车辆的位置信息，以便实时监控交通状况。
再如，工业自动化中的物料管理，需要准确获取物料的位置和距离，以提高生产效率。
因此，对于Lora节点的测距与定位精度进行测试，对于应用的可靠性和安全性至关重要。
三、Lora节点测距测试方法1. 距离衰减测试距离衰减测试是通过在不同距离下进行通信测试，来评估Lora节点的信号传输距离和信号衰减情况的方法。
具体步骤如下：（1）选择一个开放的室外测试场地，确保没有遮挡物和干扰源。
（2）在测试场地中设置两个Lora节点，一个作为发送端，一个作为接收端。
（3）在不同距离下进行测试，例如分别将接收端距离发送端设置为100米、200米、300米等。
（4）在每个距离下，发送端向接收端发送数据，并记录是否成功传输。
测试结果可以通过观察每个距离下的传输成功率来评估Lora节点的传输距离和衰减情况。
2. 多径传播测试多径传播是指信号在传输过程中，由于反射、折射等原因，到达接收端的路径不止一条。
多径传播会导致信号强度有时增强、有时减弱，从而影响到信号的传输质量和距离。
无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法
无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式的传感器节点组成的网络系统，这些节点能够自动感知环境中的信息，并进行无线通信与数据处理。
在无线传感器网络中，定位与轨迹跟踪是一项关键任务，它可以用于诸多应用领域，如环境监测、智能交通、无线通信等。
在无线传感器网络中，节点的位置信息对于很多应用是至关重要的。
准确的定位可以帮助用户了解物体或个体在空间中的位置分布，进而进行进一步的数据分析和决策。
同时，轨迹跟踪可以实时记录物体或个体的运动轨迹，从而为物体的运动规律建模和行为分析提供基础。
目前，研究者们提出了多种无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法，下面将就几种常见方法进行介绍。
一、基于测距的定位方法基于测距的定位方法是通过测量传感器节点之间的距离或相对位置来实现定位。
这种方法通常需要节点间相互通信，或者引入距离测量设备，例如全球定位系统（GPS）。
一种常见的基于测距的定位方法是距离向量法（Distance Vector，DV）和多边形法（Polygon）。
距离向量法根据节点之间的距离信息构建网络拓扑，利用距离信息进行定位。
而多边形法则根据节点间的多边形约束关系进行定位，通过多边形内角和边长关系计算位置。
二、基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是通过测量传感器节点接收到的信号强度来确定节点的位置。
这种方法不需要节点间通信，只需利用节点接收到的信号强度与距离之间的关系进行定位。
常用的基于信号强度的定位方法有指纹定位法（Fingerprint），它通过事先收集节点位置与信号强度的对应关系建立指纹数据库，再通过匹配节点接收到的信号强度和已知指纹数据库进行定位。
三、基于角度的定位方法基于角度的定位方法是通过测量传感器节点之间的角度信息来实现定位。
这种方法一般需要节点具备方向感知能力，例如使用天线阵列进行角度估计。
一种常见的基于角度的定位方法是超宽带（UWB）定位方法。
三边测距定位算法
三边测距定位算法
三边测距定位算法是一种常见的定位算法，常用于无人机、机器人等领域中的导航和定位。
三边测距定位算法的原理是利用三个位置已知的节点和它们之间的距离来计算出未知节点的位置。
这种算法具有精度高、可靠性强等优点，可以满足大部分定位需求。
三边测距定位算法的具体实现过程如下：首先，需要三个已知节点，它们的位置可以事先通过GPS等方式进行获取。
然后，需要进行三个节点之间的距离测量。
距离测量可以通过各种方式来实现，包括超声波测距、雷达测距、光电测距等。
测距完成后，需要将三个距离带入三边测距公式中进行计算，从而得出未知节点的位置。
三边测距定位算法的优点在于它具有相对较高的精度和可靠性。
由于三个节点的位置已知，因此只需要进行距离测量就可以确定未知节点的位置。
相比于其他定位算法，三边测距定位算法不需要进行复杂的计算，因此计算速度较快。
并且，三边测距定位算法的可扩展性强，可以通过增加节点的数量来提高定位的精度。
然而，三边测距定位算法也存在一些限制。
首先，节点之间的距离需要满足一定的条件，即三个节点需要不共线。
其次，距离测量精度对算法的影响较大，距离测量的误差会直接影响到定位的精度。
因此，
在实际应用过程中，需要选择合适的距离测量方式，并对测量结果进行校准和滤波。
最后，在特定的环境下，如密闭空间和信号干扰较大的环境下，三边测距定位算法的精度会受到限制。
总之，三边测距定位算法是一种精度高、可靠性强的定位算法，适用于大部分定位需求。
然而，在实际应用过程中，需要注意算法的限制和缺陷，并选择合适的距离测量方式和校准方法，从而得到更加准确的定位结果。
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３ 结论
由于在传感器网络中， 时间同步是一个需要解决的核心科 学问题， 同时也是一个难题 ， 而在节点的测距和定位过程中， 我
ｅ ｎ ｏ＿ｓ ｔ ｅｉＭｇ ｃｖ ５ ｓ ｔ ） ｖ ｔ ｓＭｇ Ｒｃｖ ｓ ｅｅ ＿ ｇｒ 事件达到两 ｅｒ Ｐ ｅｅ ｒ ｉ阴 Ｍ ｐ ｍ ｒ ｅ 步。 ４ ｚ ｋ 节点间的同 也就是说， ｅａ ｎ 步。 对于Ｂｃ 来说， ｅ Ｍ 的 ｏ 当ｓ ｄ ｓ 发 们又需要精确的时间同 采用对特定的声音频率（ Ｈ 蜂鸣 ｎ ｇ 声音） 产生中断 来判断声音是否到达从而进行测距的 送完成时即 产生Ｓ ｄ ｓｓ ｄｏ 事件， ａｎ ｅ Ｍｇｅ Ｄｎ ｎ ｎ ｅ Ｂ ｃ 将蜂鸣器打开 器发出的 ｅｏ 我们得出以下几点结论： 一段时间； ｉ ｎ 来说当Ｒｃｖ ｓ产生Ｒｃｖ ｓｒ 方法， 对Ｌｔｅ ｓ ｒ ｅ ｅ ｉＭｇ ｅｅ ｅ ｉＭｇｅ ｅｅ ． －
６国网局阅： ６０‘ “ 自邮、号 一３ 年 ” 控 ２ 元 ８ ６ 一 ４ ９
传感器 与仪器仪表
中文核心期刊 《 微计算机信息》测控自动化） ０ 年第２ 卷第 ５ 期 （ ２７ ０ ４ 一 ，
二个定时器用来控制蜂鸣器 的发声时间。这里两节点通过
Ｂａ ｎ ｅ ｏ 使用的ｓ ｄ ｓ接口的ｓ ｄ ｓｓ ｄｏ （ ＳＭｇ廿 ｃ ｅ Ｍｇ ｎ ｅ Ｍｇｅ Ｄｎ Ｔ ＿ ｓ ｎ ．ｎ ｅ Ｏ ｐ ｓ ｔ ｓｔ ｓ ｃ ｓ ｅ ， ｕ ｔ ｃ ｓ事件和Ｌｔｅ使用的Ｒｃｖ ｓ接口的 ｎ ｒ ｌ ｕ ｅ） ｅ － ｉ ｎｒ ｓ ｅ ｅ ｉＭｇ ｅｅ
１ 引言
处理器、 存储和无线通信技术的不断进步为网络化传感器 开辟了 新的发展空间， 网络化传感器不仅仅是一个简单的传感 器， 它由处理器、 存储器、 无线收发机、 电池和一组传感器构成， 具有传感、 计算和通信等多种功能。而且伴随着制造工艺的不 断革新， 网络化传感器的体积变得越来越小， 因此人们形象的 称它为 “ 智能尘埃” 由这种 “ 。 智能尘埃” 组成的无线传感网络 被广泛的应用到各方面， 例如环境监测、 军事侦察等。 定位问题 是传感器网络设计与应用中的一个重要问题。 传感器节点的位 置信息在传感器网络的协议设计、 网络管理、 节点间协作、 标 目 跟踪等方面都具有重要的理论和实际意义。
１， ） ０ 将第二个参数的 数值变小可以 提高， 但不能变得太小， 太小
的话会使其负载增大， 反而使测量结果不准确。另外由于麦克 风不够灵敏的原因将其值设置得太小对测量结果影响不大。 实 验表明 １ 厘米的分辨率是一个比较好的取值， ０ 而且国外大部 分采用声音测距的误差也是 １ 厘米， ０ 由于硬件本身的因素 ， 误 差无法进一步减小； ＊ 该方法的定位时间比较长， 不如信号强度定位好， 适用于 节点间相对位置较为稳定或者变化速度不是很快的网络拓扑 结构中的定位。 本文作者创新点： 通过简单而有效的时间戳来达到近似的 时间同步并对测量数据进行最小滤波来实现测距和定位。
一个简单的４ Ｈ 压电共鸣器。它的驱动和频率控制电路是内 Ｋｚ
部 集成的。 对它的 操作只 制开 行了 Ｍｓ１ Ａ 感 需控 关就 。 Ｔ３ ｃ 传 ０
器板提供了麦克风， 有两个主要用途， 一个用途是用来做声音 的测距， 另一个用途是用来录音和测量声音。其中麦克风自带 了滤波器和声音解码器， 可以用来对Ｍ １ｃ 传感器板上蜂 仆３ Ａ ０ 鸣器发出的４Ｈ 的声音进行监听。 ｋ ｚ
您 论 得 院 士 注 的 文 到两 院 关 ｝
文章编号： ０一５０ ０７ ５ １０８一２ １ ８０７（ ０） 一一 １９ ０ ２ ０
传 感器 与仪 器 仪 表
传感器网络节点的测距与定位
Ｒ ｎ ｉｇａ ｄＬ ｃＩａ ｏ ｎ 训 ｒｌ ｓｓ ｎ ｏ Ｎ 八 ｏ ａ ｇｎ ｎ ｏａ ｔ ｎｉ ／ ｅ ｅ ｓ ｒ ｅ ｖ ｒ Ｚ’ ｉＩ ｉ ｓ ｅ ｋ
晒北 业 学刘 ） 刚 周兴社 马骏岩 王 刚 工大
ＬＵ ＧＡＮＧ Ｚ ｌ ＨＯＵ Ｘｌ ＮＧＳＨＥ ＭＡ Ｊ Ｙ ＵＮ ＡＮ Ｗ ＡＮＧ Ｇ ＡＮＧ
摘要： 无线传感器网络是 以传感探测 、 通信及计算机等科 学技 术为依托 而构筑的 目标感知和监测 系统 ， 由于其 巨大的应用前 景而备 受学术界和工业界的广泛关注。 定位 问题是传感器网络设计与应用中的一个重要 问题。 传感 器节点的位置信息在传 感 器网络 的协议设计、 网络管理 、 节点间协作 、 目标跟踪等方面都具有重要的理论和 实际意义。 文详细阐述 了基 于声波测 本 距的传感器网络定位算法的实现策略 ， 对具体 实现机制进行 了分析并给 出相关结论。 关键词： 传感器网络； 定位算法； 声波测距
图１ 基站接收到原始数据 图１ 横线的数据表示节点测量到的距离， 中 比例因子是 １ ０ 厘米。从数据流可以看出， 测量的结果不稳定 ， 有漂流而且较 大。 但其中有正确的结果０ 也就是 ２ 厘米， ２ ０ 同样， 将两节点的 距离放置 ３ 厘米 、 厘米、 厘米 、 厘米 、 厘米和 ８ 厘 ０ ０ ４ ０ ５ ０ ６ ０ ７ ０ 米， 得到的数据有类似的特点。仔细对声波测距的误差分布图 分析后， 发现其误差的分布以一种比较随意的分布， 不能用我 们常用的例如正态分布等分布来对其进行拟合。然而， 我们使 用一种比较简单的最小值滤波得到了比 较好的效果。 因为对接 收到的数据流仔细观察， 虽然在同一距离中测量值偏差的分布 没有任何规律， 但是从某一宽度的时间窗口， 也就是同一距离
米， 我们必须对Ｔ ｏ 提供的 ｉ ｓ ｙ ｎ 定时器Ｔ ｅ 进行改造。 ｉ ｒ ｍｃ 考虑到 ｉ Ｓ Ｔ Ｏ 本身的一些其他重要组件， ｙ ｎ 如节点间无线通信模块 ｅ ｅｃ０ ｍ 。 ＧｎｒＣｍ ． 、模数转换器 Ａ ｃ 等都用到了系统提供的 ｉ ｎ Ｄｃ
ｉ 川组件。所以我们如果要改造 Ｔ ｅ ， Ｔ ｅ ｍ ｉ ｒ 那么在改造的同时 ｍＣ 还要保证原来的功能不变。 另外一种方法是利用处理的另外一 个硬件资源，也就是 Ｔ ｅＣ ｎ ｌ ｉ ｒ ｏｔ ，自己编写一个专用的 ｍ／ ｕ ｅ ｒ ｉｒ Ｔｅ ｍ 。比较两种方法， 前一种在原来的基础上稍加改进节省硬 件资源； 后一种方法的话比较简单， 但专门用了处理器的一个 定时计数器只实现一个 Ｔ ｅ， ｉ ｒ ｍ 从硬件角度看浪费较大， 不过它 可以达到很高的计时速度， 可以用来进行高频率的采样。 这种方法的基本思想为： ａ 节点以固定的时间间隔先 ｅ ｏ Ｂｃ ｎ 我们所用的传感器板是 Ｃ ｓ ｏ ｏＢ ｒｓ ｗ公司的 Ｍ Ｓ１ Ａ Ｔ３０ 。 Ｃ 通过无线发射装置向Ｌ ｎ： ｉ ｅ 节点发射一条准备测距的消息， ｅ ｔ ｓ Ｍ ３ Ｃ 传感器板上同时集成了 Ｓ０ Ｔ １Ａ 蜂鸣器和麦克风。 蜂鸣器是 其中包含一个时间戳， 没法一次准备测距的消息时 Ｂａ 节 ｅｃ ｎ ｏ 刘 刚： 博士研究生 点将时间戳加 １ 。这里 Ｂａ 节点是用两个定时器， ｅｃ ｎ ｏ 第一个定 基金项 目： 国家自然科学基金资助项 目（ 课题编号 ６５３６ ０７１１ ） 时器用来控制向 Ｌ ｔ ｒ ｉ ｅ 发送准备测距的消息的时间间隔， ｓｎ ｅ 第 《仁 ｐ Ｃ技术应用２ ０ ０ 例》
节 运行的 操作系 点上 统为Ｔ ｏ 。 ｎ Ｓ 种源代码开 ｉ ｓＴ ０ 是一 ｙБайду номын сангаасｎ ｉ ｙ
放的操作系统， 是美国加州大学伯克利分校为低功率的嵌人式 网络传感器而设计的基于事件驱动的嵌人式操作系统， 它以最 少的硬件配置支持网络化传感器所需的并发密集操作 ， 是一种 微线程、 事件触发的操作系统。它保持了网络化传感器所特有 的诸多特性， 高效的管理硬件系统， 同时支持并发密集操作， 从 某种意义上达到高效的模块化和运行的健壮性。 ． ２ 算法实现 ２ 为了用声波测距且将距离的最小分辨率提高到至少 １ 厘 ０
中图分类号：Ｐ ｎ Ｔ ３ 文献标识码： Ａ
Ａ ｓ ａ ： ｗｒｅ ｅｓ ｎｔｏ ｎ ｇ ｔ ｅｓ ， Ｅ Ｓａｄｃｍ ｕｉ ｉ ｅ ｏ ｓ Ｍ ｒ ａｄｍ ｒ ａａｅ ｉ ｅ ｅ ｈｒ ｎ ｂｔ ｃ Ａ ｉｌ ｓｓ ｏ ｅ ｒ ｔ ａ ｓｓ ｏ Ｍ Ｍ ｎ ｏ ｍ ｎ ａｏ ｔ ｒ ． ｏ ｎ ｒｔ ｅ ｓ ｎ ｒ ｗ ｋｉｅ ｅ ｎ ｒ ｒ ｃ ｎｎ ｗｋ ｔ ｅ ｏ ｃｄｍｃｒ ａ ｅ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｓａ ｈ Ｐｌｃ ｉ ｉ ｉ ｒ ａ ｎ雌ｅ ｎｄｖｌ ｉ ｉｌ ｓ ｅｓ ｎｔｏ ｓ ｕ ｏｔ ｉｂｉ ｔ ｔ ｅｗｔ ａｏｓａＰ ｃｔｎ．Ｉ ｔ ｉ Ｐ Ｐ ｒ ａ ｇ 一 ｎ ｄｓ ｒ ｇ ｄｉ ｅｅ ｐ ｇｗｒｅ ｓ ｏ ｅ ｒ ｄｅｔ ｈ ｒ ｒｈ ｆ ｒ ｉ ｒ ｕ ｌａｏｓ ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ，ｒ ｎ ｅ ｓ ｅ ｅｅ ｏｎ ｅ ｓ ｎｒ ｗｋ ｅ ｇ ｕ ｕ ｈｖ ｉ ａ Ｐ ｉ ｔ ｎ Ｐ ｌａｌ ｏ ｂ ｓ ｄ ｌｃ ｉａｉｎ ｉ ｄ ｃｓ ｄｉ ｅ ｉａｄｏ ａ ｓ 一ａ ｄｒ ｇ ｇ叩Ｐ ａ ｓｐ ｓ ｔ ， ｔ ｎｔ ｌ ｒ ｍ ｐｒｒａｃ ｎ ａ ｅ ｏ ａ ｚ ｏ ｓ ｉｕ ｅ ｎｄｔｌ ｎ ｕ ｃ ｔ ｂｓ ａ ｉ ｌ ｔ ｏ ｆ ｓ ｓ ａ ｒ ｏ ｉ ｕ ｃ ｅ ｎｎ ｒ ｈｉ ｒ ｅ ｅ ｈ ｈ ｇｉｈ ｅ ｍｎ ｅａｄ ｏ ｃ ｅ ｎ ｄ ｅ ｅａ ｏｔ ｃ ｎ ｌ ｓｏ ｓ ａ Ｐｏｉ ｄ ｏ ｃｕ ｉｎ ｒ ｅ ｒ ｄ ｖｅ 竺ｙ ｗ ｒ ： ｒ ｅ ｓｎｏ ｎｔｏＫｒｎ一 ａｅ ｏａｚ ｏ，ｃｕｔ一 ａｅ ａｇ ｇ ｅ ｓｉ ｌ ｓ ｗ ｍｏ ｄ ｗ ｅ ｓ ｅ ｒ ｅ ｒ ａｇｂ ｄｌｃ ａ ｎ ａ ｓｉ ｂｓｄｒ ｉ 里ｅ 、 ｓ ｉ ｉ ｌ ｔ ｏ ｃ ｎ ｎ
ｃｖ事件时，ｓｎ 节点开始计时。 ｅｅ ｉ Ｌｔ ｅ ｉ ： ｅ ２ 结果分析 ． ３ 程序在传感器节点上运行， 在基站接收到的数据（ ） 如图１ 是 两节点距离２ 厘米时的测量结果， ０ 其中发回 基站标出的数值
乘以 １ 厘米就是两节点间的实际距离。 ０
＊ 外界环境对于测距的影响较大， 尤其是外界噪声和蜂鸣 器发出的声音的回 声； ， 当测距较远时，如果是在室内回音对于测距结果影响很 大， 即使采用最小值滤波法也不会得到稳定的值。为了消除回 音的影响， 应该将蜂鸣器的发声时间间隔取小， 两次发声之间 的时间间隔取大， 从而消除室内回音影响， 在采用上述方法消 除 回音 的影 响之后 ， 在长距离 的测量 中得到稳定 而正确 的数据； ＊ 对于距离的分辨率，可以通过改变 Ｌ ｎｒ ｉ ｅ计时器触发 ｅ ｔ ｓ 的时间间隔来控制，也就是 ｃ Ｔ ｅｓ Ｚ ＩＥ ＿ Ｅ Ｅ Ｔ ｌ ｍ． ａ ｉ ｒ ｔ 汀Ｍ Ｒ Ｒ Ｐ Ａ Ｔ ａ ，