《无线传感器网络定位》
无线传感器网络原理及应用第4章定位技术ppt课件
(
x1
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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。
无线传感器网络的布局与定位方法研究
无线传感器网络的布局与定位方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种广泛应用于各个领域的技术，它通过无线通信将多个感知器节点连接起来，形成一个分布式的网络系统，能够实时采集、处理和传输环境中的各种信息。
无线传感器网络的布局与定位方法是该领域的重要研究方向之一，它对于网络的性能和应用效果具有重要影响。
在无线传感器网络的布局中，主要考虑的是如何合理地部署感知器节点，以达到网络性能优化的目标。
一个好的布局方案可以提高网络的覆盖范围、降低能量消耗、增强网络容量等。
传统的节点布局方法主要根据经验或者人工设定来进行，但是这种方法往往无法满足大规模网络的要求。
因此，近年来研究者们提出了一些自适应、智能化的布局方法，利用机器学习和优化算法来优化网络节点的布置位置。
一种常用的自适应布局方法是基于机器学习的节点分布预测。
通过利用网络拓扑信息和历史数据，可以建立模型来预测节点的分布情况，从而优化节点的位置。
例如，可以使用聚类算法将节点划分为若干个簇，并确定每个簇中心节点的位置，然后在每个簇中按照一定规则进行节点部署。
这种方法可以根据网络的需求和特性，自动调整节点布局，提高网络的性能和效率。
另一种常见的布局方法是基于优化算法的节点部署。
优化算法通过数学模型和目标函数来寻找最优的节点位置，以达到某种特定的优化目标。
例如，可以使用遗传算法、蚁群算法等来优化节点的位置分布，使得网络的平均传输距离最小或能效最大。
这类方法可以充分利用搜索算法的优势，找到较好的解决方案。
除了布局方法，无线传感器网络的定位方法也是一个重要的研究方向。
传感器节点的准确定位对于许多应用场景是必要的，例如环境监测、智能交通系统等。
由于传感器节点的分散部署和移动性，传统的定位方法如GPS定位在无线传感器网络中无法直接应用。
因此，研究者们提出了一些新的定位方法来解决这一问题。
一种常见的无线传感器网络定位方法是基于信号强度的定位。
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。
无线传感器网络环境下的定位与导航技术研究
无线传感器网络环境下的定位与导航技术研究引言无线传感器网络是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。
这些传感器节点能够感知并采集环境中的信息，并通过无线通信进行数据传输和共享。
在无线传感器网络中，定位和导航技术发挥着重要的作用。
本文将讨论无线传感器网络环境下的定位与导航技术的研究现状、挑战和解决方案。
一、定位技术定位是无线传感器网络中的基本问题之一。
无线传感器节点的定位精度对于许多应用至关重要，例如环境监测、智能交通和军事领域。
目前常用的无线传感器网络定位技术主要包括信号强度定位、距离测量定位和角度测量定位。
1. 信号强度定位信号强度定位是利用无线信号的强度衰减关系来进行节点定位。
常见的方法包括最大似然估计、卡尔曼滤波和贝叶斯推断。
然而，在实际环境中，信号强度会受到多径效应、阴影衰减和信号干扰等因素的影响，从而导致定位误差增大。
2. 距离测量定位距离测量定位是通过测量节点之间的距离来实现定位。
常用的方法包括到达时间测量、射频信号强度指示和超宽带等。
然而，距离测量定位需要节点之间的同步和通信开销较大，且受到多径效应、随机误差和非视距等因素的影响。
3. 角度测量定位角度测量定位是利用传感器节点之间的方向信息来进行定位。
常见的方法包括方位角测量、引用节点角度测量和协作定位。
然而，角度测量定位在多径效应、信号干扰和随机误差等方面面临着一定的挑战。
二、导航技术导航是无线传感器网络中的另一个重要问题。
在无线传感器网络中，节点通过确定自身位置和目标位置之间的路径来导航数据传输和节点移动。
目前常用的无线传感器网络导航技术主要包括路径规划和数据路由。
1. 路径规划路径规划是确定节点之间最佳路径的过程。
常见的路径规划算法包括最短路径算法、遗传算法和模拟退火算法。
然而，路径规划在无线传感器网络中面临着能耗和拥塞等问题，需要寻求最优的平衡。
2. 数据路由数据路由是将数据从源节点传输到目标节点的过程。
常用的数据路由协议包括SPIN、LEACH和RPL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。
无线传感器网络的节点定位与路径规划
无线传感器网络的节点定位与路径规划随着物联网和智能化技术的发展，无线传感器网络得到越来越广泛的应用。
无线传感器网络由大量的节点组成，每个节点可以进行数据采集、处理和转发等功能，因此节点的定位和路径规划是其重要的研究内容。
本文将从无线传感器网络的基本架构、节点定位和路径规划分别进行讨论。
一、无线传感器网络的基本架构无线传感器网络是一种具有分布式、自适应、低功耗等特点的网络，其基本架构包括三个要素：传感器节点、无线通信和能源管理。
（1）传感器节点传感器节点是无线传感器网络的核心，主要由处理器、传感器、存储器等组成。
传感器主要用于采集环境数据，而处理器则可以对采集到的数据进行处理和存储。
传感器节点还可以通过无线通信和其他传感器节点交换数据。
（2）无线通信无线通信是无线传感器网络各节点之间通信的方式，其特点是通信距离短、传输速度慢和带宽小。
在无线通信中，通信协议的选择非常重要，常用的通信协议有ZigBee、Bluetooth和WiFi等。
（3）能源管理由于传感器节点的能量来源主要是蓄电池，为了延长节点寿命，需要进行能源管理。
能源管理包括节能设计、能量回收、能量平衡等方面，可以有效减少节点的耗能，提高其寿命和性能。
二、节点定位节点定位是指在无线传感器网络中确定每个节点的空间位置信息。
节点定位可以为无线传感器网络提供更精确的环境数据和位置信息，进一步提高其性能和应用效果。
节点定位可以分为两类：绝对定位和相对定位。
绝对定位是指根据外部环境或参考点获取节点位置信息，如GPS定位技术。
相对定位则是通过测量节点间距离或信号强度等信息来推算节点位置，如三角定位技术。
常用的节点定位技术有：距离测量、信号强度测量和角度测量等。
其中，距离测量技术包括超声波、红外线和激光等；信号强度测量技术包括RSSI和TOA；而角度测量技术包括AOA和TDOA。
三、路径规划路径规划是无线传感器网络中的一个重要问题，主要是为了实现数据的有效收集和传输。
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。
无线传感器网络定位技术研究的开题报告
无线传感器网络定位技术研究的开题报告一、研究背景无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由许多小型、低功率、自主部署的传感器节点组成的自组织网络。
这种网络可以用于环境监测、智能交通、智能家居等众多领域。
在这种网络中，节点的位置信息对于许多应用非常重要，如交通管理、物流管控等。
因此，无线传感器网络中的节点定位技术具有非常重要的意义。
二、研究目的本研究旨在通过对目前无线传感器网络定位技术的研究，比较分析不同的定位算法，提出一种适用于不同环境和应用场景的无线传感器网络定位算法，以提高无线传感器网络在定位方面的准确性和稳定性。
三、研究内容本研究的主要内容包括：1. 综述无线传感器网络定位技术的研究进展，包括位置感知技术（如GPS、惯性测量单位等）、测距技术（如TOA、TDOA、RSS等）、基于角度的定位技术（如AOA、DOA等）。
2. 比较分析目前常用的无线传感器网络定位算法，包括最小二乘法（Least Square）、最大似然估计法（Maximum Likelihood）、卡尔曼滤波法（Kalman Filter）等。
3. 提出一种适用于不同环境和应用场景的无线传感器网络定位算法，并进行实验验证。
四、研究方法本研究采用的研究方法包括文献综述、理论分析、数学仿真和实验验证。
文献综述：对目前无线传感器网络定位技术的研究进展进行调研和总结，了解各种定位技术和算法的优缺点。
理论分析：对不同的定位算法进行分析比较，了解其基本原理和适用范围。
数学仿真：通过数学模型和仿真软件对不同的定位算法进行模拟，比较其在不同情况下的性能表现。
实验验证：通过实验验证，对所提出的无线传感器网络定位算法进行验证和优化，以提高其准确性和稳定性。
五、研究进度安排第一阶段：文献综述和理论分析（2个月）第二阶段：数学仿真（2个月）第三阶段：实验验证（4个月）第四阶段：论文撰写和答辩准备（2个月）总计时间为10个月。
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。
无线传感器网络-4-2 定位机制与性能评价标准
2 无线传感器网络定位机制与性能评价标准
11
（2）覆盖范围 覆盖范围是指节点的射程范围，覆盖范围越大，精度越高的 定位机制是最佳的选择。覆盖范围和定位精度是一对矛盾。 覆盖范围越大，提供的精度越低。在实际应用中可以根据具 体情况在覆盖范围和定位精度之间做出折中，以达到较好的 定位效果。
2 无线传感器网络定位机制与性能评价标准
8
3）角度测量法
原理如图所示，已知信标节点A、B、C的坐标分别为
， ， 和3个内角 、 、 。设未知节
点D的坐标为 ，则对于节点A、C和角 ，如果弧段AC
在
中，那么能够唯一确定一个圆，设圆心 ，半径为r1，
则
，并存在下列公式：
能够确定圆心O1点的坐标
和半径r1。
同理对A、B，ADB和B、C，BDC
分别能够确定相应的圆心
2 无线传感器网络定位机制与性能评价标准
2
（1）三边定位法 已知3个信标节点的坐标和其中1个未知节点到3个信标节点 的距离，求该未知节点的坐标。
2 无线传感器网络定位机制与性能评价标准
3
设未知节点D的坐标为（x，y），信标节点的A、B、C的坐 标分别为（xA，yA）、（xB，yB）、（xA，yC），未知节点 到3个信标节点的距离分别为dA、dB、dC，则
从而可以推出未知节点的坐标为
2 无线传感器网络定位机制与性能评价标准
4
（2）多边极大似然估计法 多边极大似然估计法是指已知3个以上的信标节点的坐标和 它们到未知节点的距离，求解该未知节点的坐标。 设节点1，2，3，4，…，n个节点的坐标分别 为 、 、 、…、 ，它们到节点D的距离分别为d1、d2、 d3、…、dn，节点D的坐标为（x，y），则
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。
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。
无线传感器网络节点定位算法研究及改进的开题报告
无线传感器网络节点定位算法研究及改进的开题报告一、选题背景无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量的小型嵌入式微处理器节点组成的自组织、分布式网络，具有自适应性、灵活性和远距离感应能力等特点。
WSN被广泛应用于农业、医疗、环境监测等领域中，以实现对环境的实时监测、数据采集与处理等功能。
节点的定位是WSN的重要组成部分之一，准确的节点位置信息对网络的优化及实际应用的有效性有着至关重要的作用。
二、研究内容本文将主要研究无线传感器网络节点定位算法，包括传统的定位算法和改进算法。
具体内容包括以下几个方面：1. 传统的节点定位算法。
介绍无线传感器网络节点定位的基本原理和传统的定位算法分类及特点，如最小二乘法坐标定位算法、Trilateration算法、加权中心算法等。
2. 定位算法的评估体系。
介绍评估无线传感器网络节点定位算法的指标，并构建评估体系，评估算法的性能指标，如定位误差、网络覆盖率、能量消耗等。
3. 定位算法的改进。
本研究将对传统的定位算法进行改进，主要包括：基于信噪比的改进算法、基于反射特性的改进算法、基于双频信号的改进算法等。
4. 仿真实验和分析。
使用MATLAB或OMNeT++等工具对改进的定位算法进行仿真实验，验证改进算法的有效性和性能优越性，并与传统算法进行对比分析。
三、研究意义本研究可以有效提高WSN节点定位算法的准确性和稳定性，为WSN应用提供更加优质的定位服务。
另外，本研究可以为WSN节点定位算法的进一步研究提供参考和思路，推动WSN相关技术的发展和应用。
四、研究方法本研究采用以下方法：1. 文献调研。
综述相关传统的定位算法及其优缺点，研究改进算法的理论原理。
2. 理论分析。
结合节点定位的基本原理和改进算法的理论原理，对其进行深入分析和思考。
3. 算法实现。
使用MATLAB或OMNeT++等工具对算法进行实现，并验证其有效性和性能指标。
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。
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。
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无线传感器网络中的自身定位系统和算法
摘要：无线传感器网络由于具有网络设置灵活、位置随时更改、能够与互联网有线或无线连接等特征而被广泛应用在了环境监测、医疗护理、国防军事、目标跟踪等领域，有力地推动了社会进步。
然而，随着互联网技术的快速发展，无线传感器网络中的自身定位系统也得到了长足的进步，原有的定位系统和算法逐渐暴露出了一系列的不足，使得无线传感器网络应用范围受到不同程度影响。
基于此背景，本文就现有技术条件下无线传感器网络中的自身定位系统和算法展开深入研究，旨在探索最前沿的应用技术，以为其推广使用提供帮助。
关键词：无线传感器网络；定位系统；算法
前言：鉴于无线传感器网络在国计民生方面所具有的重要应用价值，对其定位系统与算法进行研究无论是在理论研究还是在实践应用方面均具有重要的研究价值及社会意义。
因此，针对无线传感器网络中的自身定位系统和算法所展开的研究，本文首先从现有的无线传感器网络定位系统和算法着手，对其进行一个横向比较，总结存在的各种问题，之后以此为依据对Hop-Euelidean算法展开重点分析，评价该算法所具有的应用优势，以为其进一步推广应用积累经验。
1 现有无线传感器网络自身定位系统和算法以及存在的不足分析
1.1现有无线传感器网络自身定位系统和算法
（1）Active Badge定位系统及算法
Active Badge定位系统是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）最早的一种定位系统，也是上个世纪末、本世纪初符号定位、粗粒度定位以及接近度定位三者合一的典型代表[1]。
该定位系统应用的前提在于部署在一个精度明确的房间之内，通过以太网与房间内部预先架设的红外传感器节点来构成系统网络。
当存在定位需求时，只需要在被定位的人或者物体上面放置一个Badge（徽章）的装置，来作为整个Active Badge定位系统未知的节点。
Badge每隔15s会向外界发射一个0.1s持续时间的红外信号[2]。
一旦该信号被系统红外传感器所采集到，则会将收集到的感应信息传递至中央处理器，利用高速率计算机来进行定位分析工作。
用户可以通过外设端口与该系统相连接，从而获得准确的定位数据。
（2）RADAR系统
RADAR（Radio Detection and Ranging）系统是由美国微软公司基于IEEE 802.11无线网络技术自主开发的一种室内空间定位系统，根据用户差异性使用需求，RADAR系统可通过场景分析以及三边测量两种途径实现[3]。
场景分析下通过在多个测量地点架设无线网络设备，对固定建筑物之内的可探测红外装置所发射出来的红外信号进行采集。
利用中央控制系统根据各个测量点位传输的红外信号强度以及信噪比来构建出一个信号强度数据库。
通过数据库内相应数据的比对分析来选择一个可能性最大的点位信息实施定位工作。
此种定位方式下其定位精度在50%概率可达到3m误差[4]。
三边测量之下，通过采用系统自带的三边测量定位方法对收集到的未知节点信号进行计算，同时参照多个测量基站获得的数据给出最终定位位置信息。
此种定位系统测量可以获得50%概率下的4.3m误差精度。
（3）N-hop multilaterationprimitive定位算法
美国加州大学洛杉矶分校的Andreas Savvides等人在前人既有的研究成果基础上结合自身学科知识提出了N-hop multilaterationprimitive定位算法，基于最大最小值法通过折线运算来估计出未知节点的位置。
此外，该学者还采用了卡尔曼滤波技术实施循环定位，以进一步降低估算误差带来的影响。
该算法主要分为三个步骤：首先，自动生成协作子树。
根据定位系统内预设的判断条件，在互联网络中生成多个未知节点以及已知的测量锚节点位置组成条件完整的结构形状。
在该协作子树中每个未知节点的坐标信息均拥有唯一解[5]。
其次，针对未知节点进行初始位置估算。
利用定位系统对每个锚节点位置信息进行计算，确定节点之间的空间距离，并且根据网络节点之间的连通性特征对未知点位空间信息进行初始的估算。
第三，定位位置求精。
使用卡尔曼滤波技术针对协作子树内的未知节点位置唯一解进行循环计算以得出最精确、最接近的计算结果。
1.2现有无线传感器网络自身定位系统和算法存在的不足
就现有的无线传感器网络自身定位系统和算法，本文在详细分析后认为存在着以下几个问题：
首先，限制条件过于严格。
所有未知节点的位置必须与锚节点直接相邻，否则无法做出有效的估算。
而在实际运用中该限制条件显然过于严格，不符合实际
的应用。
其次，定位精度过度依赖实际网络部署条件。
未知节点布置范围并不是无限大，其必须满足空间距离≤网络部署范围，一旦超出，则无法根据锚节点提供的信息对其实施定位与计算。
第三，测量误差缺乏抑制措施。
现有的定位系统与算法在未知点位定位上均存在着不同程度的测量误差，即使N-hop multilaterationprimitive定位算法实施了卡尔曼滤波技术循环测量，但是在无形之间增加了测量成本以及定位工作的不确定性，因而测量误差并没有得到有效的抑制。
2 Hop-Euelidean定位算法
Hop-Euelidean定位算法是将当前较为新颖的距离矢量路由技术与Euelidean 定位算法相结合，从而克服现有定位系统和算法存在的缺点及不足，并利用循环迭代思想提高未知节点定位覆盖率与精度，继而形成的一种定位算法。
该定位算法的应用首先需要设定以下假设条件：
（1）二维无线传感器网络3个锚节点空间位置信息，或者三维无线传感器网络4个锚节点空间位置信息；
（2）未知节点必须具有红外传感器测距能力，并且测量存在的误差能够服从正态分布；
（3）节点之间通信畅通性良好，不存在信号传输障碍；
（4）节点之间存在着对称通信能力，所有的空间定位信息都能够被系统终端接收到；
（5）节点具有维护两个链表，实现分别存储相邻未知节点以及锚节点信息的能力[]。
其具体的算法计算步骤分别如下：
首先，初始化阶段。
无线传感器网络部署完成之后，向整个网络中播放HELLO信息，在该信息中含有与之相对应的空间位置信息，以检测网络中各个节点之间的信号传输是否畅通。
如果未知节点周围缺少3个以上（含3个）的节点链表，则定位系统自动将其标记为真，意味着下一阶段邻居节点的信息无法通过该节点传输[6]。
其次，定位阶段。
当信标信息被无线传感器网络广播后，其TTL阈值将会
变为2（该信标信息自身的初始值为1）。
第三，迭代循环阶段。
当上述两个阶段均各自完成之后，已经获得了准确定位信息的未知节点将自动升级为锚节点，并将其信息向邻接节点传送，以协助其他的未知节点位置定位。
结论：综上所述，Hop-Euelidean定位算法通过融入距离矢量路由技术，有效的解决了未知节点定位所存在的测量误差问题，并且在无线传感器网络部署方面不需要过多的投入，因而具有良好的经济性。
与现有的无线传感器网络自身定位系统和算法相比较应用价值更高，值得在今后各个领域所广泛采用。
参考文献：
[1]王景珲.一种基于DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法[J].计算机工程，2015，24（01）:82-86.
[2]姚英彪，姜男澜.无线传感器网络定位的分布式求精算法[J].通信学报，2015，33（01）:183-192.
[3]任子晖，顾靓雨，周萌萌.基于无线传感器网络的改进RSSI井下定位算法的矿井人员定位系统设计[J].煤矿开采，2015，18（03）:136-139.
[4]孟颍辉，陈剑，闻英友，等.基于贪婪思想的二阶段无线传感器网络定位算法[J].电子学报，2014，24（02）:328-334.
[5]马庆功，刘冉冉.基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究[J].吉林师范大学学报(自然科学版)，2014，10（01）:66-70.
[6]王俊，李树强，刘刚.无线传感器网络三维定位交叉粒子群算法[J].农业机械学报，2014，19（05）:233-238.。