WSN基于测距的定位方法
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。
基于测距的WSN定位算法的优化
２ 基于 测 距 （ Ｒ ａ ｎ ｇ ｅ － ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ） 的定 位 技 术 的 植 被 遮 挡 导 致 阴影 效 应 。 并 且 当 物 体 移
２． １ 基 于测 距 的定位 算 法概 述
通 过 测 量 节 点 与信 标 节 点 间 的实 际 距 离 或
方 位 进 行 定位 。 有 三 个阶 段 ： 测距阶段 ： 未
参 考 文 献
［ １ ］Ｄｏ ｈ ｅ ｒ ｔ ｙ Ｌ， Ｐ ｉ ｓ ｔ ｅ ｒ Ｋ， Ｇ ｈａ ｏ ｕ ｉ Ｌ Ｅ． Ｃｏ ｎ －
ｖｅ ｘ Ｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ Ｅｓ ｔ ｉ ｍ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｗ ｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ
在 空 间 中传 播 受 建 筑 物 、 地形 的起 伏 、 高 大
［Ｕ １ ห้องสมุดไป่ตู้０
Ｉ…
‘ｕ
远 程教 育研 究
Ｏｈ ｉ ｎａ Ｅｄｕ ｃ ａｔ ｉ ｏｎ Ｉ ｎｎ ｏｖ ａｔ ｉ ｏ ｎ Ｈｅｒ ａｌ ｄ
基于测 距 的 Ｗ Ｓ Ｎ 定 位 算法 的优 化
于波 杨立波 （ 长春 理工 大学 吉林长春 １ ３ ０ ０２ ２） 摘 要： 本文对无 线传 毒器网络技术进行 介绍 ， 针对ＷＳ Ｎ定位算法进行研 究和 分析， 对Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测距误差进行分析并对 测量误 差进行改进 ， 用最 小 二 来 拟 合 曲 线 的 方 法 对 测 量 距 离 进 行 估 计 和 实 时 更 新 传 播 损 耗 公 式 的 经 验 值 从 而 达 到 减 少定 位 误 差 的 目的 。 关键词 ： ＷＳ Ｎ ＲＳ Ｓ Ｉ 定位算法 中 图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ９ ７ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ （ ｂ ） 一Ｏ １ ４ ７ — ０ １
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。
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量的无线传感器节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境中的各种信息，并将其传输到基站或其他节点。
在WSN中，目标追踪与定位是一项重要的任务，它可以帮助我们实时监测和跟踪目标的位置和运动状态。
本文将介绍一些常用的目标追踪与定位算法，并讨论它们的优缺点。
一、基于距离测量的目标追踪与定位算法基于距离测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的距离来实现的。
常用的距离测量技术包括RSSI（Received Signal Strength Indicator）和TOA （Time of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. RSSI算法RSSI算法通过测量目标与节点之间的信号强度来估计距离。
该算法基于信号衰减模型，根据信号强度与距离之间的关系，计算目标的位置。
然而，由于信号在传输过程中容易受到干扰和衰减，使得RSSI算法的定位误差较大，尤其在复杂的环境中。
2. TOA算法TOA算法通过测量目标与节点之间信号的传播时间来估计距离。
该算法利用无线信号的传播速度和时钟同步技术，计算目标的位置。
相比于RSSI算法，TOA算法具有更高的定位精度，但需要节点之间进行精确的时钟同步，增加了系统的复杂性和成本。
二、基于角度测量的目标追踪与定位算法基于角度测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的角度来实现的。
常用的角度测量技术包括AOA（Angle of Arrival）和TDOA（Time Difference of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. AOA算法AOA算法通过测量目标与节点之间的信号入射角度来估计目标的位置。
该算法利用阵列天线或多个节点的信号测量结果，计算目标的方向和位置。
然而，AOA算法对节点之间的位置和天线阵列的几何结构要求较高，且容易受到信号多径效应和噪声的影响。
WSN基于测距的定位方法
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。
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 非测距算法
单跳算法 多跳算法
分布式算法 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。
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: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
对于无线传感器网络的户外 三维定位, 将锚节点固定在直升
机上通过GPS实时感知自身位置,
采用基于RSSI的测距方法, 利用 粒子滤波定位技术实现定位, 该
累计, 并且可以减少锚节点 目前的三维定位算法包括基于划 的数量, 进而降低网络的成 分空间为球壳并取球壳交集定位 本。 的思想, 提出的对传感器节点进行 三维定位的非距离定位算法 APIS(approximate point in sphere) 。
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
无线传感器网络中的定位方法与准确度分析
无线传感器网络中的定位方法与准确度分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量互相通信且配备有感知、计算和通信能力的节点组成的网络系统。
这些节点能够实时地采集、处理和传输环境中的信息，被广泛应用于环境监测、农业、工业自动化以及军事等领域。
定位是无线传感器网络中的重要任务之一，它可以帮助用户准确地确定目标的位置信息以及网络节点的相对位置关系。
本文将介绍无线传感器网络中常用的定位方法，并对其准确度进行分析。
一、定位方法1. 基于测距的定位方法基于测距的定位方法通过测量节点间的距离来实现目标的定位。
常用的测距技术包括全球定位系统（Global Positioning System, GPS）、无线电信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）、时间差测量（Time of Arrival, TOA）和飞行时间（Time of Flight, TOF）等。
- GPS将地面节点与卫星之间的信号传递时间来计算距离，通过多个卫星的测距值交叉计算，可以得到节点的三维坐标。
然而，在室内或复杂的环境中，由于信号被楼宇和物体阻挡，GPS的定位精度会受到很大影响。
- RSSI是通过测量接收到的信号强度来获取距离信息，它适用于无线传感器网络中节点间的短距离测距。
但由于信号传播的随机性和反射影响，RSSI定位精度偏低。
- TOA和TOF通过测量信号传输的时间来计算距离。
TOA准确度较高，但对传输时间同步的要求较高；TOF在长距离传输中准确度较高，但复杂环境下会受到信号反射和多径效应的影响。
2. 基于角度的定位方法基于角度的定位方法通过测量节点接收到的信号入射角度来实现目标的定位。
常用的角度测量技术包括自组织传感器网络（Self-Organizing Sensor Network, SOSN）和方向关系（Direction of Arrival, DOA）等。
无线传感器网络中的坐标定位技术研究
无线传感器网络中的坐标定位技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布在一定区域内的传感器节点组成的网络系统。
WSN应用于种种领域，如环境监控、物流管理、农业、医疗保健等等。
无线传感器网络的节点往往无法安装GPS等全球定位系统，节点的位置信息往往无法确定。
而节点的位置信息，是许多WSN应用的基础。
因此，在WSN中研究定位技术具有非常重要的意义。
本文主要探讨无线传感器网络中的坐标定位技术研究。
一、WSN中的坐标定位技术在WSN中，常见的三种定位技术是：基于信标的定位（Beacon-based positioning）、基于距离测量的定位（Distance measurement-based positioning）和基于角度测量的定位（Direction measurement-based positioning）。
基于信标的定位：这种定位方式需要在WSN的范围内放置一些非常准确的定位信标，节点通过感知这些信标来确定自身的位置。
这种方法的缺点是需要大量布置信标，成本过高。
基于距离测量的定位：这种方法通过在节点之间测量距离来确定节点的位置。
该方法需要节点能够感知周围节点的距离，而无线信号的传输常受干扰，因此需要一些校正的算法来增强定位的准确程度。
基于角度测量的定位：这种方法通过节点感知其周围其他节点的方向来确定自身的位置。
相比于基于距离的定位，这种方法精度更高，但受浓密物体、节点摆放位置的限制较大。
二、WSN定位算法在实际应用中，我们需要选择一个定位算法来确定节点位置。
本节介绍几种常用的WSN定位算法。
1. 最小二乘法（Least Squares）这种方法可以通过测量节点之间的距离、或者节点与信标之间的距离来求出节点的位置。
通常使用最小二乘法来确定位置，该方法可以通过数学公式推导出来。
不过使用最小二乘法时需要知道信号传输速度、信号传输时间以及信号在传输过程中遇到的干扰等因素。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
[3]邱岩, 赵冲冲, 戴桂兰. 无线传感器网络节点定位技术研究[J]. 计算机科学, 2008, 35(5): 47-50.
[4]彭宇，王丹.无线传感器网络定位技术综述[J].电子测量与仪器学 报,2011,25(5):390-394.
[5]王晟. 无线传感器网络节点定位与覆盖控制理论及技术研究[D]. 武汉: 武汉 理工大学, 2006: 39-42.
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
节点由上M安IT装开超发声出波的收发Cr器ick和e射t室频内收定发器位, 系测统距最时锚早节采点用同了时R发F送信超号声与 超波声和波电磁信波号, 接组收合节的点T通DO过A两测种距信技号到术达, 时在间2差m来×计2算m两×点2.之5 间m距的离范。 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。优点:在LOS情况下能取得较高的定位精度。
情后况利用。三边测量法, 根据求得的圆心坐
标就能求出未知节点D的位置。
四.新型WSN定位方法
1.基于移动锚节 点
的定位算法
2.三维定位 方法
3.智能定位 算法
利用移动锚节 点定位可以避免网 络中多跳和远距离 传输产生的定位误 差累计, 并且可以 减少锚节点的数量, 进而降低网络的成 本。
随着传感器网络的空 间定位需求不断提升, 三 维空间场景下的定位也 成为了一个新的研究方 向。目前的三维定位算 法包括基于划分空间为 球壳并取球壳交集定位 的思想, 提出的对传感器 节点进行三维定位的非
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TOA的技T术OA通距过离测量估信计号算的法传是播时在间非来时计间算同距离步, 网该技络术中可利分用为对单程称 双测程距测和距双协程测议距进, 行单程测测量距的即，信号之只后传单输程一测次,距双方程法测距在即后信续号的到研达究后 中立被即提发出回,。如前H者a需rt要er两开个发通的信A节ct点iv之e B间a具t定有位严系格的统时, 间它同由步一, 后系者列则固
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
Hale Waihona Puke 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
未来的无线传感器网络定位在解决上述问题之后将广泛应 用于各类领域, 包括安全定位、变化的环境、三维空间等。
参考文献
[1]王福豹, 史龙, 任丰原. 无线传感器网络中的自身定位系统和算法[J]. 软件 学报, 2005, 16 (05): 857-868.
[2]彭保. 无线传感器网络移动节点定位及安全定位技术研究[D]. 哈尔滨: 哈尔 滨工业大学, 2009: 20-25.
3.2 节点坐标计算方法
三边测量法
三角测量法
极大似然估计法
三边测量法原理示 极大三似角然意测估图量计法法原原理理示
示意意图图
已知n个点的坐标和它们到未知节点
的距已离知,3个列节出点坐A标, 与B, 距C的离坐的标n个和方未程知式节,点从
第D与已1个已知方知3程节个开点节始A点,, B每,AC个,的B方角,C程的度均,坐每减标次去以计最算后及2一个 3方个点程锚到, 节得未点到知和n−未节1个知点方节的程点距组组离成成的的就线圆可性的以方圆估程心组位, 算最置后出，用如该最已未小知知二点点乘A,估DC的计与法D坐的可标圆以,心得同位到理置未也O知, 由节点 可的此坐以能标够将。确这定个3个结圆果心推的广坐到标和三半维径的。最
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
基于时间的方法
距离的测量 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)
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。
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ags损系耗统, ,并通使过用RS信SI号方传法播来模估型计将两损点耗间转的化距为离距, 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.
对于无线传感器网 络的户外三维定位, 将 锚节点固定在直升机上 通过GPS实时感知自身 位置, 采用基于RSSI的 测距方法, 利用粒子滤 波定位技术实现定位, 该方法不需要任何关于 未知节点的先验知识, 非常适合应用于户外定
五.总结
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。截至 目前, 无线传感器网络定位研究已广泛开展并取得了许多研究成果, 但 仍存在着一些没有被解决或被发现的问题, 目前最为关键的问题仍然是 WSN节点的能耗问题, 一切的定位算法应该在精度和能量消耗上选取一 个较为折衷的效果。目前存在的问题主要有以下几点： 1) 实用性差 2) 应用环境单一 3) 受硬件限制 4) 能量受限 5) 安全和隐私 问题
不需要时间同步, 但是本地时钟的误差同样会造成很大的距离偏差。
定最在典网型格的中应用的就节是点GP组S定成位。系固统定。T节OA点只从有在移视动距节(li点ne-中of-接sig收ht, 超LO声S)的波, 并情通况过下T才O比A优算较点法精:确计测,算在量非到方视移法距动简(n节o单ne点且lin的能e-距o取f-离s得igh,较t,在N高L通O的S信)情定范况位围下精,3度随0 m着。左传 右播的距情离况的下增缺加, 点其测:量定1.误精位差确精也计度会时达相应难到增92大c.高m。,精相度对同精步度难9.33%. .
缺点: 1. 硬件需求较高2.传输信号易受环境影响 基于时3间.应的用定场位合方单法一的定位精度虽高, 但从上面的例子中 可以看出其测距距离较短, 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。
谢 谢
家
大