无线传感器网络节点定位技术

合集下载

无线传感器网络知识点

无线传感器网络知识点一、引言在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）正逐渐成为一个热门的研究领域，并在众多领域得到了广泛的应用。

从环境监测到工业控制，从医疗保健到智能家居，无线传感器网络的身影无处不在。

那么，什么是无线传感器网络？它由哪些部分组成？又有哪些关键技术和应用场景呢？接下来，让我们一起深入了解无线传感器网络的相关知识点。

二、无线传感器网络的定义和组成（一）定义无线传感器网络是由大量的、廉价的、具有感知能力、计算能力和通信能力的传感器节点通过自组织的方式构成的无线网络。

这些传感器节点能够实时监测、感知和采集网络覆盖区域内的各种环境或监测对象的信息，并将这些信息通过无线通信的方式传输给用户。

（二）组成1、传感器节点传感器节点是无线传感器网络的基本组成单元，它通常由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和电源模块组成。

传感器模块负责感知监测对象的信息，处理器模块负责对感知到的数据进行处理和分析，无线通信模块负责与其他节点进行通信，电源模块则为节点提供能量。

2、汇聚节点汇聚节点也称为网关或基站，它的主要功能是接收传感器节点发送的数据，并将这些数据转发给用户或其他网络。

汇聚节点通常具有较强的处理能力和通信能力，能够与外部网络进行连接。

3、网络协议网络协议是无线传感器网络中节点之间进行通信和数据传输的规则和标准，它包括物理层协议、数据链路层协议、网络层协议、传输层协议和应用层协议等。

三、无线传感器网络的关键技术（一）传感器技术传感器是无线传感器网络的核心部件，它能够将被监测对象的物理量、化学量等转化为电信号。

目前，常用的传感器包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光照传感器、声音传感器等。

随着微机电系统（MEMS）技术的发展，传感器的体积越来越小、功耗越来越低、成本越来越低，为无线传感器网络的广泛应用提供了可能。

（二）低功耗技术由于传感器节点通常采用电池供电，而且电池的能量有限，因此低功耗技术是无线传感器网络中的关键技术之一。

无线传感器网络APIT定位算法

随着计算机网络技术、通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器及其构成的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)引起了人们的极大关注。

这种传感器网络具有低功耗、低成本、自组织的能力，能够自动进行配置和适应环境的变化，具有动态可重构性等特点，能够通过协作实时监测、感知和采集网络，分布区域内的各种环境或监测对象的信息并传送到控制中心，因而被广泛应用于国防军事、国家安全、精细农业、环境监测、智能家居、城市交通以及预防与减灾、人员营救、目标跟踪等方面，适用于在人们无法接近的极端恶劣或特殊环境下监测事件发生的地点[1]。

传感器节点通过飞行器撒播、人工埋置和火箭弹射等方式任意撒落在被监测区域内。

节点的位置信息都是随机的，节点所采集到的数据，若没有位置信息几乎没有应用价值[1]。

所以在无线传感器网络应用中，节点的定位一直是关键问题，同时也是人们研究的热点。

由于传感器节点采用电池供电，节点数量巨大，成本太高，能量有限。

因而利用GPS或其他方式先对网络中的少量节点(锚节点)进行定位，其他大部分节点以锚节点位置为参考，应用各种定位算法实现自身定位。

根据目前出现的定位算法对节点位置估测机制的不同可以分为两大类：基于距离相关的定位算法(Range-Based Localization Schemes)和基于距离无关的定位算法(Range-Free Localization Schemes)。

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；后者不需要自己与锚节点之间的距离或角度信息，而是根据网络连通性等信息估算出自己与锚节点间的距离。

基于距离相关的定位算法使得传感器节点造价增高，消耗了有限的电池资源，而且在测量距离和角度的准确性方面需要大量的研究。

基于距离无关的定位算法则不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离，在成本和功耗方面比基于测距的方法具有优势[1]。

无线传感器网络节点定位问题研究

位误差。
质心算法的定位精度与两个相邻参考节点之间的距离有关，参考节点的部署位置、网络的拓扑结构将影响到定位精度，质心算法实现的是粗糙定位。
（）Ｄ－ＯＰ算法２ＶＨ
（）基于ＴＡ／Ｄ２ＯＴＯＡ的定位技术
两种方法通过测量传输时间来估算两节点之间的距离。
件设施的依赖都不同，根据不同的应用场景，研究者应当采用适合的定位机制。
１、基于测距的定位算法
（）基于ＲＳ的定位技术１ＳＩ
基收信号强度指示（ＳＩ于接ＲＳ）的定位方法，是已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度计算出信号的传播损耗，将传输损耗转化为距离，最后计算节点的位置。该技术使用理论或经验的
ＤＶＨＯ－Ｐ算法基本过程就是将未知节点到锚点间的距离
用网络中节点平均每跳距离和到锚点间的跳数乘积来估计，再使用三边定位法来得未知节点的位置信息。平均每跳的距
ＴＯＡ利用信号传播时间与距离的关系测距，需要节点问精确的时间同步：ＴＡ利用无线电波和超声波两种信号的到达ＤＯ时间差进行测距，因此，通信开销比较大，精度比较好，但由于无线信号的传输速度很快，因此对节点的时间精度、硬
Ｓｉｇｎａ｜ＰｒｏｃｅｓｓａｎｄＳｙｓｔｅｍ
无线传感器网络
节瓿霆谯起卿究
摘要：节点定位技术是无线传感器网络信息采集、传输和处理能力的基础技术之一。研究和分析了各类无

无线传感网络节点定位技术

ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈｓｔａｔｉｃａｎｃｈｏｒｎｏｄｅｏｒｎｏａｎｃｈｏｒｎｏｄｅ，ｗｅｉｎ —
ｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｅａｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎａｌｙｓｅｔｈｅｃａｕｓｅｓｏｆｔｈｅｅｒｒｏｒ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｅｆｅｃｔｉｖｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙｗｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｃｕｒ — ｒｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｗｏｒｋａｎｄｌｏｏｋｆｏｒｗａｒｄｔｏｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｓａｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｃｏｎｉｇｆｕｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｍｍｏｎｕｓｅｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位肖晓丽;李旦江;谭柳斌【摘要】Node localization in wireless sensor networks is a multidimensional constraint optimization problem to solve measurement distance and range. Focusing on the sensitive features of least square method used to measure ranging error, a novel localization algorithm of wireless sensor network is proposed based on cuckoo search algorithm. The constraint optimization problem is solved by using the cuckoo search due to it strongly global and local search ability in this algorithm. By setting the corresponding constraint fitness function, the hunting zone is reduced during the positioning search, the con-vergence rate is speeded up, it also can quickly find the position of unknown node. The simulation results show that the algorithm effectively suppresses the influence of ranging error and improves the accuracy of node positioning when compared with Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm and Least Squares(LS)algorithm. Hence it has better practicability.%无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。

WSN定位技术

4．递增式定位算法和并发式定位算法根据计算节点位置的先后顺序可以将定位算法分为递增式定位算法和并发式定位算法两类。递增式定位算法通常是从3-4个节点开始，然后根据未知节点与已经完成定位的节点之间的距离或角度等信息采用简单的三角法或局部最优策略逐步对未知节点进行位置估计。该类算法的主要不足是具有较大的误差累积。并发式定性算法则是节点以并行的方式同时开始计算位置。有些并发式算法采用迭代优化的方式来减小误差。并发式定位算法能更好地避免局部最小和误差累积。大多数算法属于并发式的，像ABC算法则是递增式的。
第6章 WSN定位技术
3．1物22 0理18'2定3''W位与符号定位
定位系统可提供两种类型的定位结果：物理位置和符号位置。例如，某个
节点位于经纬度，就是物理位置；而某个节点在建筑物的423号房间就是符号
位置。一定条件下，物理定位和符号定位可以相互转换。与物理定位相比，
符号定位更适于某些特定的应用场合，例如，在安装有无线烟火传感器网络
第6章 WSN定位技术
信标节点在网络节点中所占的比例很小，可以通过携带GPS定位设备等手段获得自身的精确位置。信标节点是未知节点定位的参考点。除了信标节点外，其他传感器节点就是未知节点，他们通过信标节点的位置信息来确定自身位置。如图6-1所示的传感器网络中，M代表信标节点，s代表未知节点。S 节点通过与邻近M节点或已知得到信息的S节点之间的通信，根据一定的定位算法计算出自身的位置。图6-1WSN中信标节点和未知节点在WSN的各种应用中，监测到事件之后关心的一个重要问题就是该事件发生的位置。
第6章 WSN定位技术
（6）到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）：两种不同传播速度的信号从一个节点传播到另一节点所需要的时间之差。

无线传感器网络定位技术的研究

范围的广泛，无线传感器的节点定位技术是传感器网络应用中最关键的技术之一。不知道传感器节点的具体位置，一切测得的参数都是没有意义的。因此本文把传感器节点的定位技术作为研究方向。本通过仿真分析，显示改进后的ＩＲ０ＣＲＳＳＩＧＣ算法比Ｒ０ｃＲＳＳＩ算法有更高的定位精度和更广的定位覆盖率。关键词：无线传感器网络；节点自定位算法；ＲＯＣＲＳＳＩ；ＧｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ；ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ中图分类号：ＴＮ９１５文献标识码：Ａ文章编号：１０００ —８１３６（２０１３）（）８～０１４２—０３
法上作了一定的改良。这个章节就ＲＯＣＲＳＳＩ定位算法加入分级循环（ＧｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ）的思路得出一种新的算法，把算法命名为ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ（ｉｍｐｒｏｖｅｄＲＯＣＲＳＳＩｂａｓｅｄｏｎＣｒａｄｅｄＣｉｒｃｌｅ），并通过仿真分析比较，验证了该定位算法在未知节点的定位精确度和网络定位覆盖率上都会有明显的改善，更加可以适应现实情况中无线传感器网络的使用要求。
４ＩＲＯＣＲＳＳＩＧＣ定位算法
南上面可以知道，ＲＯＣＲＳＳＩ确定未知节点位置的算法在精确度、节点定位覆盖率上都比ＡＰＩＴ有较大的增高，可是在比较低的信标节点密度的时候会有一定数量的未知节点没办法被确定出具体的位置，如果人为的加大信标节点密度程度来提高节点网络覆盖率会令传感器网络的费用成倍的增加，这样就不可能适用于成本要求低、功耗要求低的无线传感器网络，因此要达到在比较小的信标节点密度程度下有较高的定位覆盖率的目的，同时可以减少了传感器网络的搭建开销，在定位计算方

物联网设备中的位置定位技术使用指南

物联网设备中的位置定位技术使用指南随着物联网技术的飞速发展，越来越多的设备都具备了能够定位自身位置的能力。

位置定位技术在物联网系统中起着至关重要的作用，能够帮助用户精确地追踪和管理设备，有效地提高了生产效率和用户体验。

本文将为大家介绍物联网设备中常见的位置定位技术以及如何使用它们。

一、GPS定位技术全球定位系统（GPS）是目前应用最广泛且最可靠的定位技术之一。

它利用卫星信号来计算设备的精确位置，可以在世界范围内提供高精度的定位服务。

在物联网设备中使用GPS定位技术，首先需要确保设备具备GPS接收器。

GPS接收器可以接收到来自卫星的信号并计算出设备的经纬度地理坐标。

开发人员可以使用相关的API来访问这些定位数据，并将其应用于物联网平台或应用程序中。

二、基站定位技术基站定位技术是利用手机信号基站的信号覆盖范围来确定设备的位置。

它利用设备与附近基站的信号强度和延迟差异进行计算，从而确定设备的大致位置。

相较于GPS定位技术，基站定位技术定位精度较低，但在室内环境下具有较好的适用性。

物联网设备在使用基站定位技术时，需要确保设备能够连接到附近的基站，并通过相关的API来获取基站信息并计算设备位置。

三、Wi-Fi定位技术Wi-Fi定位技术是利用Wi-Fi无线信号进行设备定位的一种方法。

它利用设备周围可见的Wi-Fi网络的信号强度和位置信息来进行定位。

Wi-Fi定位技术相比于GPS定位技术和基站定位技术，不需要额外的硬件支持，因为大部分物联网设备都已经具备了Wi-Fi模块。

开发人员可以通过扫描周围的Wi-Fi网络，获取到设备所在的位置信息，并将其应用于相应的物联网平台或应用程序中。

四、无线传感器网络定位技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量分布在区域内的无线传感器节点组成的网络。

这些传感器节点通常具备收集环境数据和通信功能，并且能够通过相互通信来定位物联网设备。

WSN定位技术通常基于三角测量或多普勒效应来计算设备的位置，因此可实现高精度的设备定位。

无线传感器网络基于信号强度(rssi)校准集中定位技术

无线传感器网络基于信号强度（rssi）校准集中定位技术摘要本文使用获得的信号强度为无线传感器网络提出了一种多跳定位技术。

提出的系统为了使静态/准静态无线传感器网络在不需要之前配置信息的前提下提供一个有效的自身定位的解决方案。

1、引言在无线传感器网络中定位是最重要和最值得研究的课题之一，因为它影响能量的消耗和路由协议。

根据标准可分类成大的著作。

其中一个定位的实际应用，通过电磁波的衰减或者覆盖发送器和接受器之间距离所需的时间，如果利用超声波，我们可以利用时间到达的差别来判断。

他能够扩展到其他音频信号。

另一种分类根据范围特征，它可以分成基于距离相关和基于非距离相关的定位技术。

而且我们也可以根据单跳和多跳的定位策略分类。

最后，我们能够分类成分布式和集中式定位系统。

虽然在没有一个仔细区域指定训练状态的rssi方法被证明在室内环境性能较差，在户外环境下他仍然是很多应用，尤其是定位，的最简便的解决方法。

当在户外测量条件下，他可能通过理论和实验测试后来提取信号衰减模型和选择一个简单的高斯圆形模型或者更复杂的经验模型。

在很多情况下模型并不合适，除非我们同时考虑到分布节点的独特环境特性。

本文我们为一个放置一些节点的典型环境提出一种实际的节点定位方法，网络的边界放置一些锚节点（他们的位置是已知的）。

在不同能量水平之间的节点交换的所有数据包的rssi值会收集起来，然后建立一个带有集中最小二乘法的距离模型。

距离模型根据选择最优近似家庭和规范接受能量的强度实现在线采集到的rssi值进行校准。

虽然在静态的wsn中在没有外部干扰的情况下rssi的分布式恒定的，我们提出一个当节点在一个固定范围变化时，可以容易扩展来进行位置更新的系统。

新的改进可以允许目标网络适合应用在节点缓慢运动的场合（准静态网络）。

我们的做法可归纳为一个不需要建立大量分布节点的实用自身定位系统一个可以校准rssi值的距离模型文章的结构，第2部分描述室外定位选择的框架；第3部分提出我们的能量衰减模型技术，第4部分介绍优化算法的表达式，第5部分给出mica2平台试验的结果。

无线传感器网络定位技术研究

ｌｏｈ．ｎｌｙ，ｗｈｎｗｙｅｏｏａｉｎｌｇｒｔｍｓｒｃｍｉｅａｇｒｔｍｓＦｉａｌｉｅｔｏｔｐｓｆｌｃｔｏａｏｈａｅｏｉｂｎｄ，ｓｍｅｕｓｉｎｂｉｇｗｏｔｙｆｏｑｅｔｓｅｎｒｏｏｈ
ａｅｎｒｄｃｄ，ｔｅｅｏｉｏｎａｇｒｈａｅｌｓｅａＲｎｅｂｓｄｎＲｇ－ｒｅｏｓｉｎｎｒｉｔｕｅｈｓｐｓｎｇｌｏｔｍｓｒｃａｉｄｓｏｉｔｉｉｓｆｉａｇ — ａｅａｄａｅｆｐｉｏｇｎｅｔｉ
将两类定位算法结合起来提出了值得进一步研究的问题。关键词：无线传感器网络；节点定位；锚节点；测距技术
Ｒｅｅｒｈｏｏａｉａｉｎｔｃｎｌｇｆｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｓａｃｎｌｃｌｔｏｅｈｏｏｙｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｚ
Ｕ Ⅱ ｎ —ｕｇｙｎ（ｃｏｌｆｎｏｍａｏｎｅｈｏｇ，ａｎｎＵｉｅｓｙＨａｏ００，ｈａＳｈｏＩｆｒｔｎａｄＴｃｎｌｙＨｉａｎｖｒｉ，ｉｕ５００Ｃｉ）ｏｉｏｔｋ７ｎ
ＡｂｔａｔＮｏｏａｉｎｈｍｐｒｎｔｔｎａｄｉｉｎｆｔｅｋｙｓｎｏｅｗｏｋｅｈｏｏｉｓ．ｗｓｒｃ：ｄｅｌｃｔｏａａｉｏｔｔｓａｉｔｓｏｅｏｈｅｅｓｒｎｔｒｓｔｃｎｌｇｅＲａｓｎａｏｎｓｎｏａａｍｕｓｂｏｉｅｗｉｅｓｒｄｔｔｅｃｍｂｎｄｔｐｔａｉｆｒｔｎｎｄｈｅａｕｏｅａｈｓａｉｌｎｏｍａｉａｔｖｅｆｔｒｗｄｔｃｎｅｎｒａｅｏｌｈａａａｂｉｃｅｄｓｓｂｔｎｉｌｙ．ｗａａｗｔｏｔｉｏｉｉｎｉｆｒｔｎｈｅｓｃｐｂｌｔＳｍｅｔｐｃｏｉｏｉｇａｇｒｔｍｓｕｓａｔｌＲａａｄｔｈｕｔｐｓｔｎｏｍａｉａｌｓａａｉｙ．ｏｙｉａｐｓｔｎｎｌｏｉｈｉｓｏｏｓｉｌｉ

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)。

（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海２０００９３）
摘要：无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）在许多领域有广泛的应用，无线传感器网络中节点位置对无线传感器网络的应用有重要的影响，没有位置属性的信息是无价值的，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮ）ｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ，ｎｏｄｅｌｏｃａｉｔｏｎｐｌａｙｓ
１定位技术基本术语
（１）信标节点：通过ＧＰＳ等方法获得自身位置
的节点，也称锚节点。（２）未知节点：位置未知的节点。
（３）邻居节点：节点通信半径内的其他节点。
（４）连通度：一个节点拥有的邻居节点数目。（５）视距：两节点问无障碍物，可直接通信。
２０１４年第１期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１４）０１ — ００５９— ０３中图分类号：ＴＮ９２９．５；ＴＰ２１２．９文献标识码：Ａ
无线传感器网络节点定位技术
章彬彬，王亚刚，李烨
ＺＨＡＮＧＢｉｎ．ｂｉｎ．ＷＡＮＧＹａ．ｇａｎｇ．ＬＩＹｅ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｉｃａｌ・ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）
ａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＷＳＮ，ｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｌｏｃａｔｉｏｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｉｓｎｏｖａｌｕｅ，ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｉｎＷＳＮ．Ｓｏｍｅｔｙｐｉｃａｌｐｏｓｉｉｔｏｎａｌｇｏｉｒｈｍｓｔａｎｄｈｅｔｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｅｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅｉｎ￣ｏｄｕｃｅｄ，ｔｈｅｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄａｓｒａｎｇ — ｂａｓｅｄａｎｄｒａｎｇ－ｆｒｅｅ
０ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 引言
无线传感器网络（ＷＳＮ）将大量传感器节点布
置于监测区域来采集、处理监测对象的信息，并通过无线通信方式组成多跳自组织网络传递信息并发送给监测者¨ －２Ｊ。传感器节点、监测对象、监测者是
ＷＳＮ的三要素，具有规模大、自组织、低功耗、低成本等特点，在军事领域、物流领域、环境监测等领域
定位技术是无线传感器网络的重要研究方向之一。依据测距和非测距的分类方法，介绍节点定位技术的基本原理和方法及当前的发展状况，最后对节点定位技术的发展方向作展望。
关键词：无线传感器网络；定位算法；锚节点
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ
具有极高的应用价值。几乎所有应用场合都需要节点位置信息，没有位置信息的监测信息是无意
义的。
（６）非视距：两节点间存在障碍物。
２ＷＳＮ主要定位技术
从１９９２年ＡＴ＆ＬａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓＣａｍｂｒｉｄｇｅ开发出
ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｐｒｅｓｅｎｔｓａｐｒｏｓｐｅｃｔｓｆｏｒｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｙ．ｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ａｎｃｈｏｒｎｏｄｅ