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。
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
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
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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)
3.1.1基于信号传输时间的方法
TOA技术通过测量信号的传播时间来计算距离, 该技术可分为单程测距和双程测距, 单程测 最早的TOA距离估计算法是在非时间同步网络中利用对称双程测距协议进行测
三边测量法
三角测量法
极大似然估计法
已知n个点的坐标和它们到未知节点的距离, 列出坐 已知3个节点A, B, C的坐标和未知节点D与已知节点A, 已知3个节点A, B,C的坐标以及3点到未知 标与距离的n个方程式, 从第1个方程开始, 每个方程均减 B, C的角度, 每次计算2个锚节点和未知节点组成的圆 去最后一个方程, 得到n−1个方程组成的线性方程组, 节点的距离就可以估算出该未知点D的坐标, 最后 的圆心位置，如已知点A, C与D的圆心位置O, 由此能 用最小二乘估计法可以得到未知节点的坐标。 同理也可以将这个结果推广到三维的情况。 够确定3个圆心的坐标和半径。最后利用三边测量法, 根据求得的圆心坐标就能求出未知节点D的位置。
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。
3.2 节点坐标计算方法
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]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. [6]许磊, 石为人. 一种无线传感器网络分步求精节点定位算法[J]. 仪器仪表学报, 2008, 29(2): 314-319.
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
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
距即信号只传输一次, 双程测距即信号到达后立即发回。前者需要两个通信节点之间具有严格 量的， 之后单程测距方法在后续的研究中被提出, 如Harter开发的Active Bat定位 的时间同步, 后者则不需要时间同步, 但是本地时钟的误差同样会造成很大的距离偏差。最典
系统, 它由一系列固定在网格中的节点组成。固定节点从移动节点中接收超声波,
三边测量法原理示意图 三角测量法原理示意图 极大似然估计法原理示意图
四.新型WSN定位方法
1.基于移动锚节点 的定位算法
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
2.三维定位方法
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。
3.智能定位算法
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
基于信号传输时间的方 法(time of arrival, TOA) 基于时间的方法 基于信号传输时间差的 方法(time difference of arrival, TDOA)
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
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) 。
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
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。
并通过TOA算法计算到移动节点的距离, 在通信范围30 m左右的情况下, 其定位精
(none line-of-sight, NLOS)情况下, 随着传播距离的增加测量误差也会相应增大。
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
度达到9 cm, 相对精度9.3%. 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
实用性较差。
3.1.4基于接收信号强度的方法
RSSI是在已知发射功率的前提下, 接收节点测量接收功率, 计算传播损耗, 通 早期的RSSI距离测量方法有Hightower等人设计的室内定位SpotON tags系统, 并 使用信号传播模型将损耗转化为距离。 过RSSI方法来估计两点间的距离, 通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
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
由MIT开发出的Cricket室内定位系统最早采用了RF信号与超声波信号组合的 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。 TDOA测距技术, 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
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 外定位。
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,
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。 基于时间的定位方法的定位精度虽高, 但从上面的例子中可以看出其测距距离 缺点: 1. 硬件需求较高2.传输信号易受环境影响 3.应用场合单一 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
谢
谢
家 大