WSN基于测距的定位方法解析
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。
水声定位算法学习总结
水声定位算法学习总结一、无线传感器定位技术分类目前定位技术广泛地应用到各个领域，而且出现了很多定位算法，常用的定位方法有：到达角（Angel of Arrival，AOA）定位、到达时间（Time of Arrival，TOA）定位、到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位以及AOA／TOA、AOA／TDOA等混合定位的方法。
选择哪种定位方法要根据定位精度、硬件条件等因素来确定，但是最终目的是要用优化的方法得到满意的定位精度。
在没有时间同步信号时，往往采用TDOA定位方法，TDOA定位法可消除对移动台时间基准的依赖性，因而可以降低成本并仍然保证较高的定位精度，但是需要有较好的延时估计方法，才能保证较高的时延估计精度。
（1）基于测距的定位技术基于测距的定位方法依靠测量相邻节点之间的距离或者方向信息。
现在有很多成熟的算法被用于基于测距的定位。
例如TOA算法通过信号传播时间获取距离，TDOA算法利用接收从多个节点发出信号的时间差估测位置，而AOA算法则通过为每个节点设置天线阵列来测量节点间的相对方向角度值。
（2）无需测距的定位技术无需测距的定位方法不要求距离信息，只依靠有关待定位传感器与种子节点之间连通性的测量数据。
这种定位方法对硬件要求低，但是测量的准确度容易被节点的密度和网络条件所影响，因此不能被对精度要求高的基于WSN的应用采用。
二、三边定位和多变定位（1）信号强度（RSS，Received Signal Strength）通过信号在传播中的衰减来估计节点之间的距离，无线信道的数学模型PLd=PLd0-10nlogdd0-Xσ。
尽管这种方法易于实施，但却面临很多挑战。
首先信道由于受到信道噪声、多径衰减（Multi-path Fading）和非视距阻挡（Non-of- Sight Blockage）的影响[1]，具有时变特性，严重偏离上诉模型；其次衰减率会随外界环境的不同而发生相应改变。
无线传感器网络题
《无线传感器网络》一、填空题(每题4分，共计40分）1.传感器网络的三个基本要素：传感器、感知对象、用户(观察者)传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信2.常见的同步机制:RBS(Reference Broadcast Synchronization)，Ting/Mini-Sync和TPSN（Timing—sync Protocol for Sensor Networks）3.无线通信物理层的主要技术包括：介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术4.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩散阶段、梯度建立阶段、数据传播阶段、路径加强阶段5.无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络无线传感器网络的关键技术主要包括:网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术6.IEEE 802。
15.4标准主要包括:物理层、介质访问控制层7.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成8.数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测9.无线传感器网络可以选择的频段有：868MHz 、915MHz、2。
4GHz、5GHz10.传感器网络的电源节能方法：休眠(技术)机制、数据融合11.传感器网络的安全问题：（1）机密性问题 (2) 点到点的消息认证问题 (3) 完整性鉴别问题12.基于竞争的MAC协议S-MAC协议 T—MAC协议 Sift协议13.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成14.故障修复的方法基于连接的修复基于覆盖的修复15.基于查询的路由定向扩散路由谣传路由二、问答题（每题10分，共计60分）1.简述无线传感器网络系统工作过程，传感器节点的组成和功能.无线传感器网络(WSN）是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户。
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。
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由许多分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
节点的定位是WSNs中的一个重要问题，准确的节点定位可以帮助我们更好地理解和控制环境。
本文将为您介绍几种常见的无线传感器网络节点定位算法，并提供相应的使用教程。
一、距离测量节点定位算法距离测量是节点定位的一种常见方法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。
常用的距离测量节点定位算法包括三角定位法和多边形定位法。
1. 三角定位法三角定位法基于三角形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择三个已知位置的节点作为参考节点，测量参考节点间的距离和角度。
然后，通过计算未知节点相对于参考节点的距离和角度，使用三角学原理计算未知节点的位置。
使用教程：在使用三角定位法时，需要提前部署一些已知位置的节点作为参考节点。
首先，通过测量参考节点间的距离和角度，计算出它们的位置信息。
然后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与参考节点之间的距离和角度。
最后，通过三角定位算法计算出目标节点的位置。
2. 多边形定位法多边形定位法利用几何多边形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，并计算出多边形的边长和角度。
最后，通过多边形定位算法计算出未知节点相对于多边形的位置，从而确定未知节点的位置。
使用教程：使用多边形定位法时，首先选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，计算出多边形的边长和角度。
最后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与多边形顶点之间的距离和角度。
通过多边形定位算法，计算出目标节点相对于多边形的位置，最终确定目标节点的位置。
二、信号强度测量节点定位算法信号强度测量是利用节点之间的信号强度来进行定位的方法，常用的信号强度测量节点定位算法有收集定位法和概率定位法。
第05章-定位技术
(a)
(b)
2. 基于测距的定位技术-三边定位和多边定位
信号传播时间/时间差（TOA/TDOA/RTOF）
Roundtrip time of flight
发射机 T0
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
接收机
发射机 T0 T2
接收机 T1
发射机 T0
接收机
T1 T2
T1 T3
T3
TOA
TDOA
d
RTOF
[(T3 T0 ) (T2 T1 )] *V 2
⑤ 定位服务的标准化
什么是定位？
① 定位就是确定位置。
②
定位的两种意义：
一种是确定自己在系统中的位置； 一种是系统确定目标在系统中的位置。
③
位置信息的类型：
物理位置指目标在特定坐标系下的位置数值， 表示目标的相对或者绝对位置。 符号位置指在目标与一个基站或者多个基站接 近程度的信息，表示目标与基站之间的连通关 系，提供目标大致的所在范围。
• 根据根据定位过程中是否使用信标节点的位置 信息 ，把定位算法分为： • 基于信标节点（beacon-based）定位
– 以信标节点作为定位中的参考点，各节点定位后产 生整体绝对坐标系统 ；
• 无信标节点的(beacon-free)定位
– 各节点先以自身作为参考点，将邻近节点纳入自己 定义的坐标系中，相邻的坐标系统依次转换合并， 最后产生整体相对坐标系统 ；
内容提要
1. WSN定位技术简介
2.
3.
定位计算方法和测距方法
经典定位算法 基于测距（range-based）的定位技术 无需测距（range-free）的定位技术 定位相关的其它技术 典型定位系统
基于GPSO的WSN节点定位技术研究
终提高了节点定位精度。
关键词 ： 无线传感 网络 ； 节点定位 ； 极大似然估计 ； 分群式粒子群优化算法
中 图 分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９ 文献标识码 ： Ｂ
ＷＳ Ｎ Ｎｏ ｄ ｅ Ｌｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＧＰ Ｓ Ｏ
ＡＢＳ ＴＲ ＡＣＴ ： Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｓ ｏ ｍｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｏ ｆ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗ ｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ —
第 ３ ｌ 卷 第２ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２— ０ ３ ７ ０—０ ４
计 算
机 仿
真
２ ０ １ ４ 年２ 月
基 于 ＧＰ Ｓ Ｏ 的 ＷＳ Ｎ节 点 定位 技术 研 究
冯冬 青 ， 蒋肖肖
（ 郑州大学 电气工程学院 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘要 ： 研究监测空间节点定位精度 问题 ， 由于无线传感器网络基 于测距节点定位存在误差 ， 造成精确度低。为此采用一种 分 群式粒子群优化算法 （ Ｇ Ｐ Ｓ Ｏ ） ， 对利用 Ｔ Ｏ Ａ的极大似然估计定位法估算 出的结果进 行优化处理 。通过仿 真从 测距误差 、 未 知节点个数和节点通信半径 三方面分析三种算法的平均定位误差 。结果表明 ， 分群式粒子群算法能够提升标准粒 子群算法 跳出局部最优 的能力 ， 有效地避免了标准粒子群优化算法易早熟 、 陷入局部最优 的缺点 ， 最大概率地 寻找到全局最优解 ， 最
一种辅助WSN室内定位的测距系统设计
收稿日期：2018年3月12日，修回日期：2018年4月22日基金项目：四川省教育厅项目（编号：18ZA003，18ZB002，18ZB006）；阿坝州应用技术研究课题（编号：YYJS2017050）资助。
作者简介：罗平，男，硕士研究生，助教，研究方向：物联网技术。
黄成兵，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能计算机网络。
向昌成，男，硕士研究生，副教授，研究方向：数字图像处理。
罗南超，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能控制。
∗1引言随着无线传感器网络问世以来，室内定位作为一个重要的发展方向了弥补室外定位的不足，常常用于大型仓库、大型超市的物品定位；地震、火情等险情中的人员定位；协助危险环境时工作人员和同伴的定位，大大提高生活和工作的效率［1］，因此室内定位具有重要的实际意义［2］。
由于室外定位技术使用GPS 、北斗导航、电信基站等技术手段的局限，很难完成室内定位。
目前室内几何数学定位算法主要依靠基于测距（Rang-base ）和非测距（Rang-free ）两种传播模型，其中基于测距的传播模型主要包括：基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator ，RSSI ）［3~4］、基于到达时间（Time of Arrival ，TOA ）［5~7］，基于到达角度（Angle of Arrival ，AOA ）［8］，基于到达时间差（Time Difference of Arrival ，TDOA ）［9~11］4种模型，其中TDOA 传播模型可以获取很高精度的距离，适合于室内环境的高精度目标定位，因此本文设计了一种基于TDOA 模型的测距系统以辅助无线传感器网络完成室内定位，具有十分重要的现实意义。
2测距系统应用介绍如图1所示，单层平面建筑环境下，定位系统中的节点分为3种：一种是定节点，一种是未知节点，一种是sink 节点。
任何两个及以上定节点获取一种辅助WSN 室内定位的测距系统设计∗罗平黄成兵向昌成罗南超（阿坝师范学院阿坝州623002）摘要针对WSN 室内定位需要高精度测距的问题，设计了一种基于Micaz 节点的测距系统。
WSN中基于指纹匹配的室内定位方法
WSN中基于指纹匹配的室内定位方法竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【摘要】定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义.GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法.首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging插值算法构建分辨率较高的定位指纹地图,然后进行匹配指纹地图定位,采用余弦相似度和空间索引进行目标定位,最后采用K-means提高定位精度并进行优化.基于该定位方法开发了一套WSN室内定位系统,采用Micaz节点作为基站节点,通过实际实验和仿真实验验证了定位方法在室内定位场景中具有较好的抗障碍物干扰性,定位误差在5 cm左右.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2019(032)003【总页数】7页(P451-457)【关键词】无线传感器网络;指纹匹配;室内定位;Kriging插值;K-means聚类【作者】竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【作者单位】浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)主要用来监测网络部署区域中各种环境特性,比如温湿度、光照强度、磁场强度、受力强度、速度或加速度、化学物质浓度等等,但是只有在知道节点位置信息的情况下很多监测的数据才有意义。
换句话说,传感器节点的定位在无线传感器网络的诸多应用中有着十分重要的意义。
目前室外定位方法主要是通过全球定位系统GPS(Global Positioning System),GPS卫星通过发射电磁波信号计算距离,从而实现定位功能,然而GPS信号在室内环境或信号穿透比较差的场景中,不能实现高精度定位,因此很难满足室内定位的需求。
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。
WSN定位技术
第6章 WSN定位技术
3．1物22 0理18'2定3''W位与符号定位
定位系统可提供两种类型的定位结果：物理位置和符号位置。例如，某个
节点位于经纬度，就是物理位置；而某个节点在建筑物的423号房间就是符号
位置。一定条件下，物理定位和符号定位可以相互转换。与物理定位相比，
符号定位更适于某些特定的应用场合，例如，在安装有无线烟火传感器网络
第6章 WSN定位技术
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 外，其他传感器节点就是未知节点，他们通过信标节点的位置信息来确定自 身位置。如图6-1所示的传感器网络中，M代表信标节点，s代表未知节点。S 节点通过与邻近M节点或已知得到信息的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。图6-1WSN中信标节点和未知节点在WSN的各种应用中， 监测到事件之后关心的一个重要问题就是该事件发生的位置。
第6章 WSN定位技术
（6）到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）：两种不同传 播速度的信号从一个节点传播到另一节点所需要的时间之差。
基于WSN的目标定位系统设计
基于WSN的目标定位系统设计摘要：无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在空间上的节点组成的网络，节点能够感知环境并将数据传输给基站。
在目标定位方面，WSN可以用于追踪移动目标的位置，并在目标位置发生变化时进行实时更新。
本文将详细描述基于WSN的目标定位系统的设计，包括系统结构、目标定位算法、节点部署和通信协议等。
1.引言WSN是一种新颖的网络技术，可以应用于各种领域，如环境监测、智能交通、工业自动化等。
目标定位是WSN应用中的重要问题之一，在实时追踪目标位置的同时，可以实现目标的监控和管理。
因此，基于WSN的目标定位系统的设计具有很高的研究和应用价值。
2.系统结构基于WSN的目标定位系统由三层组成：感知层、网络层和应用层。
感知层由大量的传感器节点组成，负责感知目标的位置信息。
网络层负责节点之间的通信和数据传输，将感知到的位置信息传输给应用层。
应用层使用目标定位算法对接收到的位置信息进行处理和分析，并进行目标位置的估计和更新。
3.目标定位算法目标定位算法是基于接收到的位置信息对目标位置进行估计和更新的关键。
常用的目标定位算法有距离测量法、信号强度测量法和多智能体协作定位法等。
距离测量法通过测量节点之间的距离来计算目标的位置。
信号强度测量法利用节点接收到的目标发射信号的强度来估计目标的位置。
多智能体协作定位法则是通过节点之间的协作来获得目标的位置信息。
4.节点部署节点的部署对目标定位的准确性和可靠性具有重要影响。
节点的密度和分布应根据具体应用需求进行设计，不同的目标定位算法对节点的部署有不同的要求。
在节点部署过程中，应考虑到节点之间的互相覆盖和通信范围的限制，以保证系统的正常运行。
5.通信协议WSN的目标定位系统需要节点之间进行频繁的通信和数据传输，因此需要选择合适的通信协议。
常用的通信协议有LEACH、AntNet、PEGASIS 等。
这些协议在节点能量消耗、网络覆盖范围和通信质量等方面有不同的特点，可以根据实际需求选择合适的协议。
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自身定位系统和算法
1、无线传感器网络定位算法分 类
无线传感器网络定位算法主要分为基于距离的定位算法和基于非距离的定位 算法。
1、1基于距离的定位算法
基于距离的定位算法是通过测量节点之间的距离或角度来确定节点位置的算 法。这类算法通常需要节点之间的精确测距或时间同步，因此，对于低成本、低 功耗的无线传感器网络来说，实现起来较为困难。这类算法包括：
无线传感器网络节点定位算法的性能评估可以从定位精度、能耗、鲁棒性、 自适应性等方面进行考虑。其中，定位精度是评估算法最直观的指标，而能耗则 是评估算法可持续性的重要因素。鲁棒性和自适应性则能够反映算法在实际应用 中的稳定性和适应性。
此外，无线传感器网络节点定位算法还需要考虑可扩展性和容错性。可扩展 性是指算法能够适应网络规模的不断变化，而容错性则是指算法对于节点故障或 者通信故障的应对能力。
3、跳数算法（Hop-based）：通过测量节点之间的跳数和已知节点之间的距 离，利用跳数限制和位置信息计算节点位置。包括DV-Hop（Distance VectorHop）、MHOP（Minimum Hop）、LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）等算法。
1、2基于非距离的定位算法
基于非距离的定位算法是通过节点之间的连通性来确定节点位置的算法。这 类算法不需要精确测距或时间同步，因此，对于低成本、低功耗的无线传感器网 络来说，实现起来较为容易。这类算法包括：
a)质心定位算法：通过连接若干个节点，将它们的质心作为新的节点位置。
b) Centroidal Voronoi Tessellation（CVT）算法：将节点连接成若干个 三角形，将每个三角形的质心作为新的节点位置。
211、3连通性：由于传感器网络的连通性是一个基本属性，因此，对于定位 算法来说，保证连通性是一个基本要求。如果定位结果造成了网络的连通性问题， 那么这个算法就不适合在无线传感器网络中使用。
基于测距的定位方法
Wireless and Mobile Networks
Zhenzhou Tang @ Wenzhou University
7.6 WSN的定位技术
7.6.3 基于测距的定位方法 – 定位方法
在基于测距的定位算法中，位置未知节点在获知自身到信标节点或参考节点的距离或角度 的信息后，可采用三角测量法、三边测量法、最大似然估计法或者最小二乘法来计算节点 自身的位置。
7.6 WSN的定位技术
7.6.3 基于测距的定位方法 - 测距方法
基于测距的定位方法需要预先知道待定位节点与信标节点或位置已知节点 之间的距离或角度信息。
• 因此，测距是此类定位算法运行的前提。
常用的测距方法有： • 基于接收信号强度指示 • 基于到达时间 • 基于到达时间差 • 基于到达角度
52
A: (xA, yA)
dB B: (xB, yB)
dA
p: (x, y) dC
C: (xC, yC)
x x
xA 2 xB 2
y y
xA 2 xB 2
d
2 A
d
2 B
x
d
2 C
53
Wireless and Mobile Networks
Zhenzhou Tang @ Wenzhou University
WSN基于测距的定位方法
WSN基于测距的定位方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布在空间中的低功耗传感器节点组成的网络系统，这些节点能够自主感知环境信息、自组织构建网络、自适应地采集和处理数据。
WSN在许多领域有广泛的应用，如环境监测、智能交通、军事侦查等。
其中，测距定位是WSN中的一个重要问题，即通过测量节点之间的距离来估计节点的位置。
本文将介绍几种基于测距的定位方法。
1.RSSI定位方法：RSSI（Received Signal Strength Indicator）定位方法是一种基于信号强度的测距定位方法。
节点通过测量收到的信号强度来估算节点之间的距离。
节点之间的距离与接收到的信号强度之间存在一定的函数关系，可以通过预先实验得到的RSSI距离模型进行距离估计。
2.TOA定位方法：TOA（Time of Arrival）定位方法是一种基于时间的测距定位方法。
该方法通过测量信号发送和接收的时间差来计算节点之间的距离。
需要节点具备高精度的时钟同步和时间戳功能，并且要考虑信号传播速度的影响。
3.TDOA定位方法：TDOA（Time Difference of Arrival）定位方法也是一种基于时间的测距定位方法。
该方法通过测量信号到达不同节点的时间差来计算节点之间的距离。
与TOA方法相比，TDOA方法只需测量时间差，而无需具有高精度的时钟同步。
4.AOA定位方法：AOA（Angle of Arrival）定位方法是一种基于信号到达角度的测距定位方法。
该方法通过测量信号到达节点的入射角度来计算节点之间的距离。
需要节点具备方向性天线，并且需要考虑信号传播过程中的多径效应。
5.融合定位方法：融合定位方法是将多种测距定位方法结合起来进行定位的方法。
通过将多个测距定位方法的测量结果进行加权融合，可以提高定位的精度和鲁棒性。
常见的融合定位方法有加权平均法、最小二乘法等。
需要注意的是，以上介绍的测距定位方法都有各自的优缺点，适用于不同的环境和场景。
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。
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。
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基于信号传输时间的方 法(time of arrival, TOA)
基于信号传输时间差的 方法(time difference of arrival, TDOA)
3.1.1基于信号传输时间的方法
最早TO的A技TO术A通距过离测估量计信号算的法传是播在时非间来时计间算同距步离网, 该络技中术可利分用为对单称程双测距程和测双距程协测议距,进单行程测测 量距的即，信之号后只传单输程一测次距, 双方程法测在距后即续信号的到研达究后中立被即发提回出。, 前如者H需ar要te两r开个发通信的节A点cti之ve间B具at有定严位格 系的统时, 间它同由步一, 系后者列则固不定需在要网时间格同中步的, 但节是点本组地成时。钟的固误定差节同点样从会造移成动很节大点的中距离接偏收差超。声最波典,
目录
一.WSN节点定位的意义 二.主要的WSN定位方法 三.国内外基于测距的定位方法的研究 四.新型WSN定位方法 五.总结
一.WSN节点定位的意义
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。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; 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。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。 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。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。
3.2 节点坐标计算方法三来自测量法三角测量法极大似然估计法
三边测量法原理示意图 极大似三然角估测计量法法原原理理示示意意图图
已已知知3个n个节点点的A坐, B标, C和的它坐们标到和未未知知节节点点的D与距已离知, 节列点出A坐,
标B已,与C的距知角离3个度的,n节个每点方次A程计, 式算B,,2C个从的锚第坐节1标个点方以和程及未开知3始点节, 到点每组未个成方知的程圆均减 节去的最点圆后的心一位距个置离方，就程如可,已得以知到点估n−A算1,个C出与方该D程的未组圆成知心的点位线置D性的O方,坐由程此标组能, 最后 同用够最理确小也定二3可个乘以圆估将心计的法这坐可个标以结和得果半到推径未。广知最节到后点三利的维用坐的三标边情。测况量。法,
基于时间的优缺定点点位::在1方.L硬O法S件的情需定况求位下较精能高度取2虽得.传高较输,高信但的号从定易上位受面精环的度境例。影子响中可3.应以用看场出合其单测一距距离 较短, 且附加的硬件将增加节点的体积和功耗, 不适于实际应用。
实例
3.1.3基于信号到达角度的方法
AOA测距技术依靠在节点上安装天线阵列来获得角度信息。由于大部分节点的天线都是全 向的, 无法区分信号来自于哪个方向。因此该技术需要特殊的硬件设备如天线阵列或有向天线 等来支持。
优点: 测量方法简单且能取得较高的定位精度。 缺点: 1.精确计时难 2.高精度同步难 3.易受噪声影响
实例
3.1.2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
和射由频M收IT发开器发, 出测距的时Cr锚ic节ke点t室同内时发定送位超系声统波最和电早磁采波用, 接了收R节F信点号通与过两超种声信波号信到号达时组间合差的来计 TD算O两A点测之距间技距术离,。在2 m×2 m×2.5 m的范围内, 该系统定位精度在10 cm以下, 现已 成为Crossbow的商业化产品。
二.主要的WSN定位方法
1.依据距离测量 与否
2依据节点连通 度和拓扑分类
3依据信息处 理的实现方式
测距算法
单跳算法
分布式算法
非测距算法 多跳算法
集中式算法
普遍认为基于测距和非测距的算法分类更为清晰,但大部分基于非测距的定位 算法只是停留在理论研究阶段, 且大都是在仿真环境下进行的, 需要假设很多不确 定因素, 而这些因素在实际应用中往往不能满足, 在实际应用中通常选择测距算法。
优点:能够取得不错的精度 缺点:装有天线阵列的节点的耗能、尺寸以及价格都要超过普通的 传感节点, 与无线传感器网络低成本和低能耗的特性相违背, 所以 实用性较差。
3.1.4基于接收信号强度的方法
早R期SSI的是R在SS已I距知离发测射量功方率法的有前H提igh下to,w接er收等节人点设测计量的接室收内功定率位,Sp计ot算ON传t播ag损s系耗统, ,并通 使过用RS信SI方号法传来播估模计型两将点损间耗的转距化离为,距通离过。节点间的相互位置来进行定位, 在边长3 m 的立方体内, 其定位精度在1 m以内.
优点:低成本 缺点: 1.锚节点数量需求多
2.多路径反射、非视线问题等因素都会影响距离测量的精度
实例
3.1.5各种方法的研究比例
研究RSSI方法的大约占了以上 几种方法总数的52%, TOA方法 25%,TDOA方法13%和AOA方法10%, 从实用性的角度来看, 基于RSSI的 定位方法更简便易行。
三.国内外基于测距的定位方法的研究
利用某种测量方法测量 距离(或角度)
利用测得的距离(或角度) 计算未知节点坐标
基于测距的算法
3.1距离的测量方法
距离的测量方法
基于时间的方法
基于信号到达角度的方 法(angle of arrival, AOA)
基于接收信号强度的方 法(received signal strength indicator, RSSI)
型的应用就是GPS定位系统。TOA只有在视距(line-of-sight, LOS)的情况下才比较精确, 在非视距
并(通no过neTliOneA-o算f-s法igh计t, N算LO到S)情移况动下节, 点随着的传距播离距,离在的通增信加测范量围误3差0 也m左会相右应的增情大况。下, 其定位精 度达到9 cm, 相对精度9.3%.