无线传感器网络定位方法的研究
无线传感器网络中的节点定位技术
无线传感器网络中的节点定位技术随着无线传感器网络技术的快速发展，节点定位技术成为该领域的重要研究方向之一。
节点定位技术可以为无线传感器网络中的节点提供准确的位置信息，从而实现更高效的数据传输和管理。
本文将介绍无线传感器网络中的节点定位技术，包括其背景、目标、研究方法以及应用场景。
一、背景介绍无线传感器网络是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够收集、处理和传输环境信息，被广泛应用于环境监测、军事侦察、智能交通等领域。
然而，这些节点的准确位置信息对于无线传感器网络的高效运行和数据管理非常关键。
二、目标和挑战节点定位技术的目标是为无线传感器网络中的节点提供准确的位置信息。
然而，由于传感器节点通常具有小尺寸、低功耗等特点，节点定位技术面临以下挑战：1. 精度：传感器节点需要有较高的定位精度，尤其是用于精细测量和目标追踪等应用场景。
2. 能耗：传感器节点的能耗限制要求节点定位技术在降低功耗的同时保持较高的精度。
3. 部署和管理：无线传感器网络通常由大量的节点组成，节点定位技术需要考虑节点的部署和管理问题，以保证整个网络的定位效果。
三、研究方法在无线传感器网络中，常见的节点定位技术包括以下几种主要方法：1. 基于距离测量的方法：利用节点之间的距离信息进行定位，包括时间差法、信号强度法等。
2. 基于角度测量的方法：利用节点之间的角度信息进行定位，包括方向测量法、波束成形法等。
3. 基于重定位的方法：利用已知位置的节点对其他节点进行定位，包括基站定位法、虚拟坐标法等。
4. 集群定位方法：将节点分为不同的簇，并利用簇头节点进行定位，可以提高系统的能耗和定位精度。
四、应用场景无线传感器网络中的节点定位技术在许多领域都得到了广泛的应用，包括：1. 环境监测：通过定位技术可以实现对环境的精细监测和分析，例如气象预报、土壤湿度监测等。
2. 目标追踪：通过对节点定位可以实现对目标的实时追踪和定位，例如智能交通系统中的车辆跟踪。
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。
无线传感器网络移动锚节点定位方法研究的开题报告
无线传感器网络移动锚节点定位方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着无线传感器技术的发展和应用，无线传感器网络的研究和应用越来越广泛。
在无线传感器网络中，移动锚节点是一种常用的调度策略，可用于定位和监测目标移动。
移动锚节点定位技术是无线传感器网络中的关键技术之一，对于实现有效监测和定位目标的有效控制至关重要。
二、研究内容和方法本文将针对无线传感器网络中移动锚节点的定位方法进行研究，主要の工作是：1.系统性的调研和分析无线传感器网络中移动锚节点定位的相关理论和技术，并结合国内外的研究现状，明确现有技术的研究范围、发展趋势和应用性能；2.针对目前技术存在的问题和不足，提出一种可行的解决方案，并针对方案的可行性、可靠性等方面进行详细的论证与分析；3.使用仿真等方法对方案进行验证和实验，对方案进行优化等调整和完善，最终达到改进现有技术和提高无线传感器网络移动锚节点定位技术的综合水平的目的。
三、预期成果和意义本文的研究将会探索无线传感器网络移动锚节点定位的相关技术，提出一种新的移动锚节点的定位方案，并对其进行分析、验证和优化等相关研究。
预期的成果包括：1.提出了一种可行的无线传感器网络移动锚节点定位方案，解决了现有技术存在的问题和不足；2.在对方案进行验证和实验的基础上，对方案进行了优化和完善，并总结和分析了优化方案的优缺点；3.对无线传感器网络移动锚节点定位技术进行了研究和分析，为进一步提高无线传感器网络的监测和定位性能提供参考。
四、研究计划及进度安排本文的工作分计划和进度两方面进行安排，具体如下：第一阶段：调研和分析时间：2021年6月-2021年7月任务：对无线传感器网络移动锚节点定位的相关理论和技术进行系统性的调研和分析，查阅并整理国内外的相关研究文献，了解已有技术的研究范围、发展趋势和应用性能。
第二阶段：方案设计和论证时间：2021年7月-2021年8月任务：根据找到的现有技术和调研，提出自己的无线传感器网络移动锚节点定位方案，对方案进行详细地论证和分析，包括可靠性、可行性等方面，为后续实验和调优做好准备。
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。
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。
无线传感器网络中定位算法的研究与设计的开题报告
无线传感器网络中定位算法的研究与设计的开题报告一、研究背景和目的随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）技术的不断发展，人们对其应用领域和功能需求的期望也越来越高。
其中，WSN中的节点定位技术是该网络的重要组成部分，其在许多领域中都有着非常广泛的应用，比如智能交通、无线定位、军事监测等。
因此，本研究将重点研究WSN中节点定位的算法设计及其性能优化，以提高其在实际应用中的可靠性和精度。
二、研究内容和方法节点定位算法的设计及其性能优化是本研究的核心内容。
具体研究内容包括：1. 系统框架设计：针对WSN场景中节点定位及其应用需求，设计适用于多种节点定位算法的必要组件和指标。
2. 定位算法研究：设计和尝试多种节点定位算法，包括基于无线信号强度（RSSI）的定位、基于三角测量（Trilateration）的定位、基于合作定位（Collaborative Localization）的定位等几种主要的方法，探索并分别优化不同算法的实现方式和参数设置，以提高定位的精度。
3. 性能测试与评估：对比测试多种算法在不同场景下的性能表现，评估其优劣，并确定优化策略以提高算法精度。
研究方法主要包括：1. 文献调研：了解当前节点定位算法的研究现状，引入前沿的技术和方法。
2. 算法设计：基于对调研结果的分析和总结，设计多种节点定位算法，提高其定位精度和应用范围。
3. 系统实现：将算法在WSN场景下实现，并尝试优化。
4. 测试评估：在实验室或模拟场景中，对比测试算法的性能，评估实际应用价值。
三、研究目标和意义本研究旨在通过深入研究WSN中的节点定位算法，提高其定位精度和应用范围。
具体目标为：1. 实现基于多种算法的节点定位方法，提高定位精度。
2. 探索不同算法的优化策略和参数设置，减少算法的计算复杂度和错误率，提高定位效率和实时性。
3. 针对不同场景下的应用需求，提出相应的优化策略，为WSN的应用提供更加可靠和精确的支持。
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。
基于UWB的无线传感器网络定位算法研究及系统设计的开题报告
基于UWB的无线传感器网络定位算法研究及系统设计的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断发展，无线传感器网络的应用越来越广泛。
在其中，室内定位系统作为无线传感器网络的重要应用之一，被广泛研究和应用。
目前，基于UWB（Ultra Wideband）的无线定位技术在室内定位中得到了广泛应用。
UWB技术具有定位精度高、抗干扰能力强等优点，是一种非常有潜力的无线室内定位技术。
本课题将研究基于UWB的无线传感器网络定位算法，并基于此设计系统，实现对室内物体的准确定位。
本课题的研究对于实现室内环境下的精准定位、掌握UWB技术的应用方法具有重要意义。
二、研究内容和技术路线1. 研究基于UWB的无线传感器网络定位算法在UWB技术的基础上，将建立数学模型，利用无线传感器网络中节点之间的相对距离、时间戳等信息进行计算，实现对物体在三维空间中的定位。
研究内容包括UWB物理层技术、网络拓扑结构建立、节点定位算法等。
2. 系统设计设计基于UWB的室内定位系统，需要考虑对节点的布局、通信协议等进行选择和设计，实现对物体的准确定位。
系统包括硬件和软件两部分，硬件包括UWB模块、无线传感器节点、控制器等；软件包括节点控制、数据处理和显示等。
3. 调试和测试对设计构建的系统进行调试和测试，验证其定位精度和可靠性。
测试内容包括不同位置下的定位结果、信道噪声对定位的影响等。
同时，还将采用量化指标对系统的性能进行评估，并与其他定位算法进行对比分析。
技术路线如下：（1）了解基于UWB的室内定位技术，研究其理论基础和应用现状。
（2）建立UWB传感器网络模型，确定节点规划方案。
（3）研究UWB传感器网络中节点间的通信协议，分析网络拓扑结构。
（4）设计基于UWB的无线传感器网络定位算法，实现对物体在三维空间中的定位。
（5）构建基于UWB的室内定位系统，包括硬件和软件两部分，并进行调试和测试。
（6）评估和比较系统的定位精度和可靠性，分析系统的优缺点。
无线传感器网络定位算法研究的开题报告
无线传感器网络定位算法研究的开题报告一、研究背景随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的广泛应用，WSN的定位问题也成为一个热门研究领域。
WSN定位技术可以广泛应用于环境监测、资源管理、安全防范等领域。
然而，由于无线信号在传输过程中易受到干扰、衰减和多径效应等因素的影响，导致无法直接使用三角定位法等经典的定位方法。
因此，研究开发适用于WSN的定位方法具有重要的理论价值和实际应用价值。
二、研究内容本研究将重点研究以下内容：1. WSN定位算法的理论分析与设计，包括基于距离测量、角度测量和时间差测量等不同方式的定位算法，并对各种算法的优缺点进行比较和分析。
2. WSN中节点部署方式对定位算法的影响，探究网络结构与节点分布对定位算法性能的影响规律，对不同部署方式的优化策略进行研究和设计。
3. 基于WSN定位算法的应用研究，探究不同应用场景下的WSN定位需求和实现方式，并进行实验验证。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1. 文献调研法，对WSN定位算法的研究现状、前沿进展和相关技术进行综述和归纳，为后续实验和数据分析提供理论基础。
2. 理论分析法，根据WSN定位算法的理论模型和特点，进行算法优化、改进和创新设计。
3. 数值模拟法，通过计算机仿真和数据分析，验证WSN定位算法的可行性和性能优化效果，为应用实验提供实验构架和方案。
四、研究意义本研究的主要意义包括：1. 为WSN定位算法的研究提供新思路和新方法，为WSN应用场景的实际需求提供技术支持。
2. 推动WSN的发展和应用，提高WSN的定位精度和稳定性，为环境监测、资源管理、安全防范等领域的实践应用提供技术支持。
3. 为网络通信、计算机科学等领域的理论研究提供实验数据和实际案例，拓宽研究领域和视野。
五、研究进度安排本研究计划总时长为一年，具体进度安排如下：1. 第一阶段（2个月）：收集和调研WSN定位算法的相关文献和实验数据，对各种算法进行比较和分析。
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。
无线传感网络中的节点定位与跟踪方法研究
无线传感网络中的节点定位与跟踪方法研究无线传感网络是一种广泛应用于环境监测、智能交通、智能家居等领域的技术。
在无线传感网络中，节点的定位和跟踪是其中一项重要的任务。
本文将探讨无线传感网络中的节点定位与跟踪方法的研究现状和发展方向。
一、节点定位方法节点定位是指在无线传感网络中确定节点的位置。
节点定位技术可以通过信号传输、传输延迟、信噪比、角度等参数测定节点位置。
目前，常见的节点定位方法主要包括以下几种：1. 基于信号传输的节点定位方法基于信号传输的节点定位方法利用节点之间的信号传输路径进行节点定位。
其中，距离型定位方法是一种比较常见的方法，该方法通过测量节点之间的距离，并据此进行节点位置估计。
距离型定位方法包括TOA、TDOA、RSSI等。
TOA (time of arrival) 方法是一种基于时间的定位方法。
这种方法测量信号从一个节点到另一个节点的传输时间，估算节点之间的距离并计算其位置。
TDOA (time difference of arrival) 方法是一种基于时间差测量的定位方法，该方法测量信号在多个节点之间传播的时间差，并利用这些时间差计算节点位置。
相比于TOA方法，TDOA方法的定位误差更小。
RSSI (Received Signal Strength Indication) 方法是基于信号强度的节点定位方法。
这种方法测量信号在节点之间的强度，并根据信号强度估计节点位置。
然而，由于信号强度受多种因素影响（如多径效应、路径阻尼等），信号强度法的定位误差较大。
2. 基于传输延迟的节点定位方法基于传输延迟的节点定位方法是通过测量信号从一个节点到另一个节点的传输延迟（即往返时延）来确定节点位置。
其中，RTT (Round Trip Time) 是最为常见的传输延迟型定位方法。
RTT方法测量信号在节点之间进行来回传输所需的时间，并通过时间差计算节点间的距离。
3. 基于信噪比的节点定位方法基于信噪比的节点定位方法通常是通过测量信噪比或峰值信噪比来估测节点位置。
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。
无线传感器网络的定位算法和超帧调度机制的研究的开题报告
无线传感器网络的定位算法和超帧调度机制的研究的开题报告一、研究背景和意义：无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种由大量低成本、无线节点组成的自组织、分布式网络。
WSN系统可以实时监测、控制和收集周围环境信息。
WSN具有自组织、自适应、可靠性高、易于部署等特点，在环境监测、农业、医疗、交通、军事等领域具有广泛的应用前景。
在WSN系统中，节点的位置信息是很关键的，它不仅可以用于位置服务，还可以用于联合计算、感知数据融合等应用。
因此，WSN中的节点定位算法是WSN研究中的一个热点问题。
另一方面，WSN的有限带宽、能耗限制等特征对WSN的设计和调度都产生了很大的影响。
超帧调度机制是一种在WSN中节省能量、提高帧传输效率和网络性能的有效方法。
基于超帧调度机制的研究主要包括任务调度、节点休眠、数据传输等，它们可以减少能量消耗，使系统在保证可靠性、低时延和低能耗的同时提供较高的带宽。
因此，本文将研究无线传感器网络的定位算法和超帧调度机制，在节点定位算法方面，我们将从节点间距离、节点测距误差、环境的影响等方面进行研究，在超帧调度机制方面，我们将研究一种新的任务调度和节点休眠策略，以降低网络的能耗和提高网络性能。
二、研究内容和方法：1.节点定位算法的研究：（1）节点间距离的测量和节点定位算法的基本框架；（2）定位误差分析和节点部署策略；（3）环境干扰对节点定位算法的影响分析。
2.超帧调度机制的研究：（1）对传统超帧调度机制进行分析，找出问题所在；（2）提出一种新的任务调度和节点休眠策略，减少系统的能耗和提高网络性能；（3）利用仿真软件NS2进行仿真实验，并与其他调度算法进行比较。
三、预期研究成果：1.提出一种适应环境变化的节点定位算法，解决节点部署不均匀和测距误差的问题；2.设计一种新的超帧调度机制，降低网络能耗和提高网络性能；3.在NS2仿真软件上进行仿真实验，证明所提出的算法在网络性能和能耗方面的优越性；4.撰写学术论文，提交相关SCI期刊。
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。
硕士论文_无线传感器网络定位算法的研究
硕士学位论文MASTER’S DISSERTATION论文题目无线传感器网络定位算法的研究A Dissertation in Computer Application TechnologySTUDY ON LOCALIZATION ALGORITHM OF WIRELESS SENSOR NETWORKby Hu YulanSupervisor: Professor Wang XinshengYanshan University2011.12燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《无线传感器网络定位算法的研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。
据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。
本声明的法律结果将完全由本人承担。
作者签字日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《无线传感器网络定位算法的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。
本论文的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。
本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。
本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。
保密□，在年解密后适用本授权书。
本学位论文属于不保密□。
（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要传感器节点的位置信息在无线传感器网络的监测活动等应用中起着至关重要的作用。
而取得节点位置信息较简便、快捷、精确的方法是通过手动设定或携带GPS 定位设备等手段，但通过这种方式获取的成本很高。
因此，较好的方法是采用定位算法进行估计。
本文将主要研究基于多维标度的无线传感器网络定位算法。
无线传感器网络移动节点定位算法研究的开题报告
无线传感器网络移动节点定位算法研究的开题报告一、研究背景无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是指由大量小型无线传感装置组成，能够自组织、自组网、自适应、自修复的无线网络。
WSN 可以用于环境监测、军事装备、智能家居等众多领域。
然而，WSN 存在节点密度不均、网络覆盖不完全、部分节点能量过早耗尽等问题。
因此，对于无线传感器网络中的移动节点的定位问题的研究具有重要意义。
二、研究内容本文将研究无线传感器网络中移动节点的定位算法，具体包括以下内容：1. 综述无线传感器网络中移动节点定位的研究现状，总结目前主流的无线传感器网络移动节点定位算法，分析其优点和不足。
2. 设计一种基于协作观测的无线传感器网络移动节点定位算法。
该算法通过研究移动节点在不同时刻的位置信息，并结合其他节点的位置信息，实现对移动节点的精确定位。
3. 设计一种基于粒子滤波器的无线传感器网络移动节点定位算法。
该算法通过随机样本集合来评估每个样本集的权重，并更新样本集，然后得到系统的状态估计值。
4. 实现上述两种算法，并利用实验验证算法的有效性和可行性。
三、研究意义无线传感器网络中移动节点的定位问题在众多应用场景中至关重要。
例如，对于环境监测领域，能够精确定位移动节点的位置，可以提高数据采集的准确性，从而能够更好地评估环境质量。
而针对无线传感器网络中节点能量过早耗尽的问题，可以通过开发移动节点的传输路线，避免节点能量的浪费，从而延长节点寿命。
四、研究方法本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法。
通过调研现有文献，总结分析已有算法，并结合无线传感器网络的具体应用场景，设计新的移动节点定位算法。
通过实验验证算法的有效性和可行性。
五、预期结果1. 综述无线传感器网络中移动节点定位的研究现状，总结目前主流的无线传感器网络移动节点定位算法，分析其优点和不足。
2. 设计一种基于协作观测的无线传感器网络移动节点定位算法，实现对移动节点的精确定位。
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
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射节点的到达方向（ ＡＯＡ） 。接 收 节 点 通 过 天 线 阵 列
，
#ｈｊ
ｊ≠ｉ
其中（ ｘｉ ， ｙｉ） ，（ ｘｊ ， ｙｊ） 是信标节点坐标， ｈｊ 信标节 点之间跳段数。
ＡＰＩＴ 算 法 是 一 个 未 知 节 点 从 它 所 有 能 够 与 之 通信的信标节点中选择 ３ 个节点， 测试自身是在这 ３ 个信标节点所组成三角形内部还是外部； 然后选择 另外 ３ 个信标节点进行同样测试， 直到穷尽所有组 合或者达到所需精度。最后， 未知节点将包含自己所 有三角形的相交区域质心作为自己的估计位置。
& ( － １
节点位置。ｄｉｊ ＝２ （
ｉ
ｉ
Ｔｒｅｃ － Ｔｔｒａ） －（
ｊ
ｊ
Ｔｔｒａ － Ｔｒｅｃ） ］
Ｖ，
其中 Ｖ
ｉ
ｊ
为传播速度， Ｔｒｅｃ ， Ｔｒｅｃ 分别是 ｉ， ｊ 节点接收信息时间，
ｉ
ｊ
Ｔｔｒａ ， Ｔｔｒａ 分别是 ｉ， ｊ 节点发送信息时间； 测量超声波信
号与无线电到达时间差（ ＴＤＯＡ） ， 发射节点同时发射
Ｎ 网络与应用 ＮＥＴＷＯＲＫ ＡＮＤ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＣＨＩＮＡ ＮＥＷ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ （Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
无线传感器网络 定位方法的研究
李铁奇 １， ２ 郑晓势 ２ 郭 强 ２
（ １． 山东轻工业学院 济南 ２５０３５３） （ ２ ． 山东省计算中心 济南 ２５００１４）
３ 典型的定位算法测量无线电信号强度 （ ＲＳ Ｓ Ｉ）
已知发射节点发射信号强度， 接受节点根据收 到信号强度， 计算出信号传播损耗， 利用理论和经验
２ 无线传感器网络定位算法分类
将传输损耗转化为距离， 再计算出节点位置； 测量发
１． 基于测距技术定位和无须测距技术定位算法 ［１］。
前者测量节点间点到点距离或角度信息， 使用 三边测量、三角测量或最大似然估计定位法计算节 点位置。算法有 ＲＳＳＩ， ＴＯＡ， ＴＤＯＡ 和 ＡＯＡ； 后者无须 距离和角度信息， 根据网络连通性等信息即可实现。 典型算法有质心算法、ＤＶ－ Ｈｏｐ、凸规划和 ＭＤＳ－ ＭＡＰ 等。
ｋ
ｋ
，
其中（ Ｘｉｌ ， Ｙｉｌ） …（ Ｘｉｋ ， Ｙｉｋ） 为未知节点接收到其 分组信标节点坐标。
ＤＶ－ ｈｏｐ 定位算法［３］使用平均每跳距离与未知节
点到锚节点跳数乘积， 表示未知节点到锚节点距离。 估算平均每跳的实际距离计算公式如下：
#$ ２
２
（ ｘｉ － ｘｊ） ＋（ ｙｉ － ｙｊ）
ＨｏｐＳｉｚｅｉ ＝ ｊ ≠ ｉ
自身信息， 普通节点在接收到信息后， 只记录一个信 标节点 ＲＳＳＩ 均值， 普通节点收到超过阈值 ｍ 个信标 信息后， 对信标节点依其 ＲＳＳＩ 值从大到小排序， 并
建立 ＲＳＳＩ 值与节点到信标节点距离映射。信标节点 集 合 ： Ｂｅａｃｏｎ－ ｓｅｔ＝ ｛ａ１， ａ２， … ， ａｍ｝ 未 知 节 点 到 信 标 节 点距离集合： ｓｅｔ＝ ｛ ｄ１， ｄ２， …， ｄｍ｝ ， ｄ１＜ ｄ２…＜ｄｍ。信标节 点位置集合： Ｐｏｓｉｔｉｏｎ－ ｓｅｔ ＝ （｛ Ｘ１， Ｙ１） ，（ Ｘ２， Ｙ２） …（ Ｘｍ， Ｙｍ） ｝ ； 最后采用 ＲＳＳＩ 值大的前几个信标节点进行自 身 定 位 计 算 。Ｒｏｂｕｓｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ 定 位 算 法 ［４］ 是 使 用 Ｈｏｐ－ ＴＥＲＲＡ ＩＮ 算 法 提 供 每 个 节 点 初 始 位 置 估 计 ， 然后节点尝试提高位置估计精度。节点通过测量到 所有一跳邻居距离并依此进行位置计算来更新自己 位置。该算法在所有位置计算中都使用三边测量定 位 。引 入 置 信 度 用 来 在 三 边 定 位 中 加 权 。凸 规 划 定 位 算法将节点间点到点通信连接视为节点位置的几何 约束， 把整个网络模型化为一个凸集， 将节点定位转 化为凸约束优化问题， 然后使用半定规划和线性规 划得到一个全局优化解决方案， 确定节点位置。锚节 点无关定位算法用局部距离信息来确定节点坐标。 定 位 算 法 主 要 有 ＡＦＬ 算 法［５］、ＫＰＳ 算 法［５］和 ＡＢＣ 算 法［５］。
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ｘ－ ｘａ） ＋（
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ｙ－ ｙａ） ＝ｒａ
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（ ｘ－ ｘｂ）
＋（ ｙ－ ｙｂ）
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（
２
ｘ－ ｘｃ） ＋（
２
ｙ－ ｙｃ） ＝ｒｃ
一。
推出节点 Ｄ 坐标：
１ 无线传感器网络及其定位
随意散布在网络中 ｍ 个传感器节点通过估计至
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中国新通信（ 技术版） ２００８．６
４１
网络与应用
ＮＥＴＷＯＲＫ ＡＮＤ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ
Ｎ
ＣＨＩＮＡ ＮＥＷ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ （Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
得出圆心和半径， 同理推得 Ａ， Ｂ 和∠ＡＤＢ， Ｂ， Ｃ 法仅使用局部距离信息来确定节点坐标。
和∠ＢＤＣ 确定的圆心和半径， 最后利用三边测量法
或多个超声波接收机感知发射节点信号到达方向，
计算出接收节点和发射节点间相对方位或角度， 用
三角测量法算出节点位置； 测量普通声波与无线电
到 达 时 间 差（ ＴＯＡ） 。这 种 方 法 需 要 节 点 同 时 具 有 发
射声音信号和无线电信号的能力。一般通过信号传
播速度和传播时间来获得距离信息， 然后确定出来
&( & ( ２ ２ ２ ２ ２ ２
ｘ ， ｂ＝ ｘ１ － ｘｎ ＋ｙ１ － ｙｎ ＋ｄｎ － ｄ１
到点
Ｄ 坐 标 为 ： Ｘ! ＝（
Ｔ
Ａ
ｙ
２
２２
２２２
ｘｎ－ １ － ｘｎ ＋ｙｎ－ １ － ｙｎ ＋ｄｎ － ｄｎ－ １
－１ Ｔ
Ａ） Ａ ｂ
６． 物理定位和符号定位［２］ 前者表示目标的相对或绝对位置， 例如大楼位 于 ４７０３９＇１７ Ｎ， １２２０１８＇２３ Ｗ 就是物理定位。如 ＧＰＳ。 象征性地点确定称之为符号定位。符号定位如 Ａｃｔｉｖｅ Ｂａｄｇｅ、微软 Ｅａｓｙ Ｌｉｖｉｎｇ 等。
两不同传播速度无线信号， 接收节点根据信号到达
时间差以及已知这两种信号传播速度来计算两节点
& ( 间 距 离 。ｄｉｊ ＝ （ Ｔｒｅｃ２ － Ｔｒｅｃ１） －（ Ｔｔｒａ２ － Ｔｔｒａ） （ Ｖ１ Ｖ２ ）（ Ｖ１ －
相对定位是以网络中部分节点为参考， 建立整个网 络的相对坐标系统。绝对定位可为网络提供唯一命 名空间， 受节点移动性影响较小， 有更广泛应用领 域。
Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ 定 位 算 法 与 ＤＶ－ ｈｏｐ 算 法 类 似 ， 不 同是 Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ 算法假定先知道网络密度， 然后离 线计算网络平均每跳距离， 最后当获得 ３ 个或更多 锚节点梯度值后未知节点计算与每个锚节点距离， 并使用三边测量法和最大似然估计法估算自身位
置。以下公式计算平均每跳距离：
角测量法是未知节点 Ｄ （ ｘ， ｙ） 相对于节点 （ ｘａ ， ｙａ） （ ｘｂ ， ｙｂ ）（ ｘｃ ， ｙｃ ） ， 角 度 分 别 为 ∠ＡＤＢ， ∠ＢＤＣ 和 ∠ＡＤＣ， 对于节点 Ａ， Ｃ 和∠ＡＤＣ 确定唯一的圆， 圆
为真实距离， 给定邻居对距离测量值， 计算出节点坐 标。｜｜ｐｊ － ｐｉ ｜｜＝ｄｉ（ｊ Ａｅ∈Ｃ） ， ｐｉ ， ｐｊ 表示节点 ｉ， ｊ 坐标， ｄｉｊ 表示真实距离。使用以下方法计算未知节点位置。三 边测量法是三维空间中知道一个未知节点到三个以 上信标节点距离， 可 确 定 该 点 坐 标 。已 知 Ａ、Ｂ、Ｃ 传 感器节点坐标分别为（ ｘａ， ｙａ） ，（ ｘｂ， ｙｂ） ，（ ｘｃ， ｙｃ） ， 且到未 知节点 Ｄ 距 离 为 ｒａ， ｒｂ， ｒｃ， Ｄ 点 坐 标 设 为 （ ｘ， ｙ） 有 公
节点数目 还 需 足 够 多 。例 如 ， 质 心 算 法 、ＡＰＩＴ 算 法 、 侦听时间内接收到来自锚节点信标信号数量超过某
Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ 算法、凸规划算法等。锚节点无关定位算 一个预设门限后， 该节点认为与此锚节点连通， 并将
４２
ＣＨＩＮＡ ＮＥＷ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ （ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｊ ＵＮ ２００８ Ｎｏ．１１
４． 基于锚节点算法与非锚节点算法
－１
Ｖ２） ， 其中 Ｖ１ ， Ｖ２ 为信号速度， Ｔｒｅｃ１ ， Ｔｔｒａ１ 为 ｉ 节点的
接收和发送时间， Ｔｒｅｃ２ ， Ｔｔｒａ２ 为 ｊ 节点的接收和发送时 间； 基于无需测距技术定位及算法。质心算法是锚节 点周期性向邻居节点广播一个信标信号， 信号中包
基于锚节点定位算法需要预先定位锚节点， 锚 含有锚节点自身 ＩＤ 和位置信息， 当未知节点在一段
５． 递增式算法和并发式算法
确定 Ｄ 点坐标。极大似然估计法是已知 １， ２， ３……
递增式算法通常从信标节点开始， 信标节点附
等 ｎ 个 节 点 的 坐 标 分 别 为 （ ｘ２， ｙ２） ，（ ｘ１， ｙ１） ，（ ｘ３， ｙ３） 近的节点首先开始定位， 一次向外延伸， 各节点逐次
……（ ｘｎ， ｙｎ） ， 它们到节点 Ｄ 的距离分别为 ｄ１， ｄ２…ｄｎ， 进行定位。并发式定位算法是多有的节点同时进行