无线传感器网络中的目标定位算法

合集下载

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。

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

摘
要：针对无线传感器网络的目标定位问题，出了一种基于能量的目标定位算法。首先通过移动锚提
节点轨迹的采集，形成虚拟锚节点，利用三边定位确定未知节点的位置，加锚节点的密度。采用近似三增
角形内点测试（ＰＴ算法对目标节点进行定位，加入了加权质心因子，锚节点对目标节点的不同影ＡＩ）并用
ｔｔＡＩ）ｅ（ＰＴｓ
Ｔａｇｔｌｃｔｎｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙａｄｒｅｏａｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｎ
ＡＰＩｔｃｎｏｏｙｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＴｅｈｌｇｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ
ｉｉｃａｅ．ｎａｐｏｉａｏｔｎｔａｇｌｔｎｔｔＡＩ）ｔｈｏｇａｏｔｅｏｉｏｉｇｊｔｓｎｒｓｄＡｒｘｔｐｉ — －ｎａｏｓ（ＰＴｅｎｌｙｓｄｐｄｉｔｓｉｎｏｅｅｐｍｅｎｉｒｕｉｅｉｃｏｗａｅｎｈｐｔｎｏｂｃｆ
响力来确定加权因子，以提高定位精度。仿真结果表明：该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位
的精度。
关键词：无线传感器网络；定位方法；加权因子；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０６－３００９８（０００－０００
ａｄｎｅｌｃｉｔｎｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｆｒａｄｎｅｇｔｄｆｃｏ．ｈｒｕｎｅｏＣｏｏｅｏｎｏｏａｚｉｆｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＡｅｄｉｇａｗｉｈｅａｔｒｔｅｉｌｅｃｆｄｌａｏｗｔｄｎａｈｒｎｄｓｔｕｋｏｎｌｃｔｎｉｓｄｔｅｅｉｅｔｅｗｅｇｔｇｆｃｏｎｍｐｏｅｔｅｐｓｔｎｎｃｕａｙＴｓｅｕｔｎｎｗｏａｉｓｕｅｏｄｔｒｎｈｉｈｉａｔｒａｄｉｒｖｈｏｉｏｉｇａｃｒｃ．ｅｔｒｓｌｏｍｎｉｓｉｄｃｔｈｔｔｅＡＰＴｔｃｎｌｇａｒｎｉｈｒｔｒｅｃｔｇｐｅｉｉｎ．ｕｈｃｕａｙｏｒｅｃｔｇｉｎｉａｅｔａｈＩｅｈｏｏｙｃｎｂｇｈｇｅｇｔｏａｉｒｃｓｉａｌｎｏｔｓｔｅａｃｒｃｆｔｇｔｏａｉｈａｌｎｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｅｉｒｖｄｅｆｔｌ．ｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｏｉｏｉｇａｐｏｃｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｐｓｉｎｎｐｒａｈ；ｗｉｈｉｇｆｃｏ；ａｐｏｉｔｉｔｎｔａｇｌｔｎｔｅｇｔａｔｒｐｒｘｍａｅｐｎ－－ｎｕａｉｎｏｉｒｉｏ

无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究

无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法研究摘要：随着无线传感器网络的发展，节点定位技术成为无线传感器网络研究领域中的重要问题之一。

本文基于RSSI （Received Signal Strength Indicator）的节点定位算法进行了研究。

一、引言无线传感器网络是由大量的分布式无线传感器节点组成的网络系统，广泛应用于环境监测、目标跟踪、智能交通等领域。

节点的定位是无线传感器网络中的关键问题之一，准确的节点定位可以提高网络性能和应用效果。

二、节点定位技术概述节点定位技术主要分为两类：基于GPS的定位和基于无线信号的定位。

基于GPS的定位技术需要节点具备GPS模块，但GPS模块存在成本高、功耗大等问题。

基于无线信号的定位技术可以通过节点之间的相对距离和信号强度来实现定位。

三、RSSI技术原理RSSI是指接收信号强度指示器，是无线传感器网络中常用的参数。

RSSI的测量可以通过接收到的信号强度来判断节点之间的距离和位置关系。

四、基于RSSI的节点定位算法基于RSSI的节点定位算法主要有三种：距离法、三角法和指纹法。

1. 距离法：根据RSSI和距离之间的关系，通过RSSI测量值来计算节点之间的距离。

然后通过多个节点之间的距离来计算目标节点的位置。

2. 三角法：利用三角定位原理，通过多个节点之间的RSSI值来计算目标节点的位置。

通常需要至少3个节点才能定位。

3. 指纹法：通过在节点部署区域进行事先测量和标记，得到不同位置的RSSI指纹图，并与目标节点接收到的RSSI进行匹配，从而确定目标节点的位置。

五、实验结果分析通过对比不同算法的节点定位精度，可以得出以下结论：距离法具有较高的精度，但依赖于传输的RSSI值准确性；三角法需要多个节点参与定位，效果相对较好；指纹法在实际应用中可以得到较高的定位精度。

六、节点定位误差分析节点定位误差的主要影响因素包括传感器的误差、信号传播过程中的噪声干扰等。

无线传感器网络中的定位算法研究

Ａｂｔａｔｅｓｒｎｔｒｓｍａｅｖｒｕｂｅｖｔｎｎｔｅｅｖｒｎｎ，ａｄｔｅａｃｒｃｈｏａｉｎｉｅｉｕｓｒｃ：ＳｎｏｅｗｏｋｋａｏｓｏｓｒａｉｓｉｈｎｉｍｅｔｎｈｃｕａｙｏｔｅｌｃｔＳｓｒｏｓｉｏｏｆｏ
ａｅｔｌｑａｔｏｅｏｓｒａｏｅｕｔｏｅｌｃｔｎｅｔａｏｌｒｈａｅＵＤｗｓｎｏｕｅｎｔｅｂｓｆｃｄｔｅｕｌｙｆｈｂｅｔｎｒｓ．ＡｎｖｌｏａｉｓｍｔｎａｏｉｍｎｍｄＩＡａｔｄｃｄｏａｅｅｌｉｔｖｉｌｏｉｉｇｔＱｉｒｈｏＵＤｏｕｉｎｔｅｌｃｔｎｏｅｎｄｈｎｔｅｔｏｏｙｏｅｎｔｏｋｈｎｅ．ＢｅｒｌａｏｃａｉｆＡ，ｆｓｇｏａｏｆｈｏｅｗｅｐｌｇｆｈｅｒｓｃａｇｄｙｔｏｔｎｍｅｈｎｓｔＱｃｎｈｏｉｔｈｏｔｗｈｅｉｃｍ，ｉ ’
ＭＡＸａ —ｉ，ＺＡｎｊｎｉｏｘａｏＨ０Ａ－，ＭＡＧａｇｓｕｕｎ～ｉ
（ｃｏｌｆＩｏｔｎａｄＣｎｒｌｎｌｅＨｇＳｈｏｏｎｒｉｎｏｔｇｎｅｎ，瓜’ｎＵｉｎｙｏｒｉｃｕｅａｅｈｏｇ，Ｘｉａｈａｘ７０５，ＣｉａｆｍａｏｏＥａｎｖｈｃｔｔｒｎＴｃｎｌｙ ’ ｎＳａｎｉ１０５ｈｎ）ｅｆＡｈｅｄｏ
ＲｎｅＢｅ定位通过测量节点间点到点的距离或角度信息，ａｇ— ａｄｓ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，常用的测距技术有ＲＳ，ＯＴＯ和ＡＡ。相对于ＳＩＴＡ，ＤＡＯＲｎｅＦｅ类型的算法，ａｇ－ａｅ型算法的优点在于定ａｇ．ｒｅＲｎｅＢｄ类ｓ位精确度较高，对后期的数据处理能够做出更大贡献；缺点是

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和感知环境中的物理和化学变量。

目标跟踪是WSN中的一个重要应用，它通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪环境中的目标物体。

目标跟踪算法的研究是优化WSN性能和提高目标定位精度的关键。

在无线传感器网络中，目标跟踪算法的研究涉及到多个方面，包括目标检测、目标定位和目标追踪等。

目标检测是指在感知环境中发现目标物体的过程，通过传感器节点采集环境信息，并根据预定义的目标特征对目标进行识别。

目标定位是通过多个传感器节点的测量数据对目标进行精确定位，以确定目标的位置信息。

目标追踪是通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪目标物体的位置和运动轨迹。

针对目标跟踪算法中的目标检测问题，研究者们提出了多种方法。

传统的目标检测方法主要基于图像处理技术，通过图像处理算法对采集的图像进行分析和处理，以发现目标物体。

然而，由于无线传感器网络中的节点资源有限，传统的图像处理方法在算力和能耗方面都存在较大的问题。

因此，研究者们不断提出针对无线传感器网络的目标检测算法。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。

深度学习算法通过构建深层神经网络模型，利用大量的数据进行训练和学习，能够自动提取图像中的特征。

在无线传感器网络中，深度学习算法可以通过节点之间的协作，使用分布式的方式进行目标检测，并将检测结果传输给监控中心。

这种算法不仅能够提高目标检测的准确性，还能够降低通信能耗，提高网络的生存时间。

除了目标检测，目标定位也是目标跟踪算法中的重要问题。

目标定位算法通过节点之间的通信和信息融合，利用测量数据对目标进行定位。

在传感器节点资源有限的情况下，研究者们提出了许多有效的目标定位算法。

一种常见的方法是利用多智能体系统进行目标定位。

多智能体系统是一种由多个智能体节点组成的系统，节点之间可以通过通信和协作来实现任务目标。

无线传感器网络容错目标定位算法_FTTL

a ∈ R + 次方关系，具体数值与环境相关。所以， t 时刻
位于 ( xn , yn ) 处的传感器 n 的观测值为：，当 n = 1,..., N , t = 1,..., M ，有
在上述公式中， Vmax 和 g 是与具体的传感器设计结构相关的参数， Vmax 表示传感器最大可测量值，传感器的幅度增益。 rn 表示两节点间的几何距离：表示
A 的矩
形区域中。各节点静止不动，坐标记为
( xn , yn ), n = 1,..., N ，并且为已知量。
（ 2 ）待定位目标的位置为 ( xs , ys ) ，位于区域内，并且未知。（3）目标能够发出连续的信号，并且该信号能够全向无差别地传播。
A
无线传感器网络容错目标定位算法——FTTL
无线传感器网络容错目标定位算法—— FTTL
[韩丽]
摘要
文章提出了一种带有容错机制的目标定位算法，算法以传感器节点观测结果0-1 值为依据，通过一种似然估计实现定位。文章提出的算法能够获得较好的定位精度，并在一定的节点差错概率下，保持算法性能。
关键词：无线传感器网络目标定位容错算法
新技术
韩丽南京邮电大学，通信与信息工程学院。
44
新业务
1
引言
无线传感器网络（Wireless Sensor
2 一种带有容错机制的目标定位算法—— FTTL
2.1 无线传感器网络的实验模型
对于本文中讨论的用于目标定位的无线传感器网络，我们有以下假设：（1） N 个传感器节点平均地分布在面积为
(i, j ) 进行+1或-1操作。
L(i, j ) = ∑∑ bn ,t (i, j ), for i, j = 1,..., G

无线传感器网络中的自身定位系统和算法分析

在无线传感器网络当中，节点自身定位的过程
主要通过测距阶段以及定位阶段完成。在测距阶段，需要首先就未知节点相对于邻居节点的距离进
络测距阶段距离测算的算法有几种类型，其中，应用
ＴＡＮＧＨｕａ —ｗｅｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＢａｓｉｃＥｄｕｃａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅｆＺｏｈａｎｊｉａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈａｎｊｉａｎｇ５２４０３１，Ｃｈｉｎａ）
ｓｔａｇｅｏｆｔｈｅｓｅｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ，ｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍａｎｄｉｔｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｉｔｓｔｙｐｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｐｒｏｃｅｓｓｉｎｖｏｌｖｅｄ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｉｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，
较广泛的算法包括以下２种类型： ①基于ＲＳＳＩ的算
法； ②基于Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ的算法。上述２类算法在应用于

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)。

无线传感器网络中的目标定位算法
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量便携式无线
传感器节点组成的分布式网络系统。

这些节点可以自主地采集环境信息，并将采集到的数据传输给距离较远的存储设备或其他节点。

在网络中，节点之间可以实现自组织和自协调，协同完成特定任务。

因此，WSN在环保、农业、国土安全、医疗、交通等领域都有着广泛的应用前景。

WSN的目标定位是WSN的核心技术之一，是WSN中对目标位置进行估计、
确定的过程。

目标定位算法是实现目标定位的核心模块，目标定位算法可以分为基于距离测量、角度测量、混合测量以及信号强度测量等几种类型。

其中，信号强度测量是目前应用最广的一种方法。

一、信号强度测量
信号强度是指在传感器节点和目标节点之间所收到的发射信号强度。

信号强度
与物理环境、信号传输的距离和障碍物等有关系。

因此，基于信号强度进行目标定位时属于非精确性定位。

利用信号强度进行目标定位的方法，可以通过RSSI（Received Signal Strength Indicator）或者LQI（Link Quality Indication）来实现。

RSSI是指接收设备所接收
到的某个无线信号的强度，通常以dBm为单位。

LQI是CC2420解码器中的一个
参数，用来描述接收到的数据的可靠程度。

而在基于LQI进行对象定位时，利用
的是该参数和接受到的数据的质量值之间的关系。

信号强度测量是一种基于收集RSSI值的方法，并基于RSSI值的合成和统计参数来估计目标节点位置的方法。

在信号强度测量的方法中，贝叶斯定位是其中通常采用的一种方法之一。

简单地说，贝叶斯定位是一种通过先验概率和实际测量值来进行定位的方法。

也就是说，通过收集节点间的RSSI或LQI的值，对目标节点的
位置进行估算。

最终通过数据融合和机器学习等手段，达到提高目标定位精准度和减少误差的效果。

二、基于几何测量的目标定位算法
基于几何测量的目标定位算法，是指通过传感器节点之间相互测量的物理参数（如水平角度、垂直角度、距离）来估计目标节点位置的算法。

这种算法通常需要节点之间预先进行位置校正和校准，以提高定位精确度。

几何测量算法主要包括三角定位法、多路径法和强度搜寻法。

其中，三角定位法是最为通用的一种方法，它通过在三个已知节点位置上进行测量，计算目标节点位置的三个方向余弦值，进而确定目标节点在三个已知节点之间的位置关系。

通过从三个节点中心发出信号，会形成三个圆的相交，目标节点位置就位于交叉点处。

这种算法精度较高，而且可以实现定位和导航的双重应用。

三、基于时间测量的目标定位算法
基于时间测量算法，是指通过计算从接收节点到目标节点的距离和传输时间来确定目标节点位置的一种算法。

其中，TOA（Time Of Arrival）算法、TDOA （Time Difference Of Arrival）算法和RTT（Round Trip Time）算法是目前应用比较广泛的算法之一。

TOA算法是基于通过时间测量方式来计算接收函数的交叉点时间，TDOA算法是基于两个接收站点之间的时间差来获取范围，从而确定目标节点的位置，最后通过数据融合来提高定位精度。

而RTT算法则通过单向路径往返时间和半径计算获得目标节点位置。

这些算法需要使用高精度的时钟，并对时钟同步的问题进行精细解决，以使定位算法获得更加准确的结果。

结语
目标定位算法是WSN最为重要的技术之一，有助于提高WSN的定位精度和有效性，进而实现WSN的普及和应用。

本文对WSN中常见的目标定位算法进行
了介绍，相信对于目前从事WSN相关工作的研究人员来说，本文对于他们的工作将有一定的帮助。