基于残差修正法的无线传感器网络定位技术

无线传感器网络的布设方法与网络优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络，用于实时监测和收集物理环境中的各种信息。

通过自组织、自配置和自修复等特性，WSN在环境监测、智能交通、医疗健康等领域得到了广泛应用。

然而，由于无线通信的特殊性，WSN在布设和网络优化方面面临着许多挑战。

本文将介绍几种常用的无线传感器网络的布设方法和网络优化方法。

一、无线传感器网络的布设方法1. 部署策略部署策略是无线传感器网络布设的关键。

合理的部署策略可以提高网络的覆盖范围和数据质量。

常用的部署策略包括：（1）均匀分布法：将传感器节点均匀地分布在监测区域内，以实现全面覆盖。

这种方法简单直观，但节点之间的距离可能过远，导致能耗增加。

（2）密集部署法：在关键区域增加节点密集度，以提高数据质量和网络可靠性。

这种方法适用于对关键区域监测要求高的应用场景，但节点数量增多会增加网络的能耗和成本。

（3）随机布点法：节点的位置由随机算法决定，以增加网络的鲁棒性和抗干扰能力。

然而，随机布设可能导致某些监测区域未被覆盖或覆盖不均匀。

2. 能耗管理能耗是无线传感器网络面临的一个重要问题。

节点的能量限制和无线传输的能耗直接影响着网络的寿命和性能。

在布设无线传感器网络时，需要考虑以下几点：（1）节点位置选择：将节点部署在靠近能源供应源的地方，以便及时更换电池或利用其他能源补充电能。

（2）能量平衡：通过轮流选择工作节点，实现能量的平衡，避免某些节点过早耗尽。

（3）局部通信：节点之间通过短距离通信，减少长距离无线传输的能耗。

二、无线传感器网络的网络优化方法1. 网络拓扑控制网络拓扑控制是为了提高无线传感器网络的覆盖范围、连通性和能耗平衡等方面的性能。

常用的网络拓扑控制方法包括：（1）节点选择：选择关键位置或能量充足的节点作为主节点，负责网络中的重要任务，提高网络的效率。

（2）网络分簇：将网络分成若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责管理和协调，减少网络通信开销。

基于机器学习的Wifi信号检测和定位技术研究与应用在现代社会中，随着智能物联技术的不断发展和推广，无线网络已经成为我们日常生活中必不可少的一部分。

然而，在大型公共场所，如商场、学校、医院等，人们时常会遇到Wifi信号不稳定、网络速度缓慢的问题，这不仅会干扰人们的正常使用，还会影响相关业务、服务的质量。

为此，研发基于机器学习的Wifi信号检测和定位技术已成为当前热门的研究方向。

一、Wifi信号检测技术机器学习在Wifi信号检测方面的应用，常常基于无线电频谱感知技术，通过对Wifi信号的频率、幅度以及相位等进行分析和处理，识别出当前的信号类型和强度。

与传统的信号检测方法相比，机器学习算法可自动提取特征、优化参数，有效解决了传统方法存在的检测精度低、通用性差等问题，可在进行无线网络维护、安全检测以及信号优化等方面发挥重要作用。

二、Wifi信号定位技术除了信号检测外，机器学习在Wifi信号定位方面的应用也十分重要。

随着室内定位需求的不断增加，利用机器学习技术进行无线定位已成为研究的热点之一。

具体的实现方式包括基于fingerprint、RSSI、TOA等信号参数的定位方法。

通过多个无线AP的基站信号的信号强度和距离的关系来定位用户位置，通过对区域内的信号采集和分析，模型可根据训练数据生成WiFi定位指纹库，实现精准的定位功能。

这项技术被广泛运用于大型室内公共场所如商场、医院、博物馆、机场等的实时导航系统和安全监测系统中，极大地提升了用户的使用体验和安全性。

三、技术研究与应用展望随着无线网络的普及和应用范围的不断扩大，基于机器学习的Wifi信号检测和定位技术也将得到更广泛的应用和研究。

在应用方面，这项技术将进一步深入到行业垂直领域，并拓展到新的领域及细分市场。

而在技术研究方面，将持续提高信号检测和定位的精度和效率，并探索更多的机器学习算法及应用场景，以满足不断变化的用户需求。

总之，机器学习技术在Wifi信号检测和定位技术中的应用前景看好，未来它将更多的融入到人们日常生活中，大大提高了网络使用、服务和体验的质量。

无线传感器网络论文：无线传感器网络节点定位技术的研究与仿真【中文摘要】随着微电子技术、通信技术的发展, 功耗相对较低而且具有多种应用前景的传感器得以迅速发展, 与此同时, 由传感器组成的无线传感器网络应运而生。

无线传感器网络由大量随机密集部署于待测区域中的传感器节点组成, 是一种分布式、自组织的网络。

它主要应用在一些特定区域内进行数据的收集和处理, 这些特定的区域往往是环境恶劣而人力无法到达的地方, 这个时候无线传感器网络就能派上用场。

目前的研究主要集中在定位算法及路由协议, 物理测量技术(即硬件的实现上。

对于具体的应用来说, 没有位置信息的数据是没有任何意义的, 由于无线传感器网络的特殊应用, 使得一些传感器节点通常是通过飞机随机撒放在特定的区域, 这样就不可能直接得到这些节点的具体位置信息, 因此在应用之前先要对无线传感器网络进行节点定位。

但是由于无线传感器节点往往体积小、质量小, 能量特别有限, 定位系统在这种环境下的设计面临诸多挑战。

首先需要解决的是定位精度问题, 尽量在已有的距离测量模型上得到较准确的距离, 如何在现有模型下进一步提高定位算法的精度是亟待解决的问题；其次, 要考虑所设计的定位算法是否符合无线传感器网络特性, 如尽量让定位系统有效运行, 减少节点能耗等。

很多算法在进行定位时...【英文摘要】As the development of micro-electronics andcommunication technology, sensors with low power dissipation and multiple application prospects has mushroom growth, as a result, wireless sensor networks consisting of sensors emerge at the right moment.Wireless sensor networks(WSN consists of large amount of sensor nodes randomly and intensively distributed in areas to-be detected, which is a distributed and self-organized network, mainly used to collect and process data in certain locations, where people c...【关键词】无线传感器网络节点定位锚节点定位精度 DV-HOP算法【英文关键词】Wireless sensor network node positioning anchor node Positioning accuracy DV-HOP algorithm【目录】无线传感器网络节点定位技术的研究与仿真摘要4-6Abstract 6-7第1章绪论10-161.1 研究背景10-121.2 国内外研究现状12-131.3 课题研究目的和意义13-141.4 本文的研究内容及结构安排14-16第2章无线传感器网络概述16-222.1 无线传感器网络特点和结构16-172.2 无线传感器网络的应用领域17-192.3 无线传感器网络的研究热点192.4 无线传感器网络的性能评价指标19-212.5 本文的主要工作与章节安排21-22第3章无线传感器网络的定位技术22-383.1 传感器节点的定位问题22-233.2 传感器网络节点的硬件组成233.3 无线传感器网络定位的基本思想23-243.3.1 无线传感器网络节点定位的一些基本概念术语243.4 节点测距的基本方法24-273.5 无线传感器网络节点定位基本原理27-313.6 几种典型的定位算法31-333.6.1 质心定位算法31-323.6.2 凸规划定位算法323.6.3 MDS-MAP算法323.6.4 APIT定位算法32-333.7 定位算法的分类33-353.8 定位算法的评价标准35-363.9 无线网络中的集中典型定位系统36-373.10 本章小结37-38第4章 DV-HOP定位算法38-444.1 DV-HOP定位算法的介绍38-404.2 相关问题讨论分析40-434.2.1 不良节点的问题40-424.2.2 对拓扑变化的适应能力42-434.3 本章小结43-44第5章 DV-HOP算法改进44-495.1 参与三边测距的锚节点选择44-465.1.1 锚节点的拓扑形状对定位的影响44-465.1.2 共线度465.2 改进算法46-485.2.1 具体的算法实现过程46-475.2.2 改进算法理论分析47-485.3 本章小结48-49第6章仿真工具49-586.1 OMNET++介绍49-516.2 NS2简介51-526.3 NS2与OMNET++的对比52-536.4 仿真环境设置53-576.5 本章小结57-58第7章总结和展望58-607.1 全文总结587.2 展望58-60致谢60-61参考文献61-65攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目65。

NLOS误差及消除算法现有的NLOS误差处理算法，大多分成两类，一类是首先研究鉴别算法，鉴别得到的TOA采样中是否存在NLOS误差，通过一定的算法对TOA进行预处理消除其中的NLOS误差，恢复其真实值，再通过一般的定位算法即可得到较为准确的定位。

还有一类是不需要对TOA 进行预处理直接设计定位算法，在定位过程中消除NLOS误差。

一般的NLOS鉴别算法有，Wylie提出的基于测量噪声标准差的判决算法，Borras提出的假设检验判决算法，以及残差分析判决算法等，判决完成后研究相应的NLOS误差抑制算法，NLOS抑制算法有Wylie平移法，改进LS算法，以及残差加权算法。

NLOS误差模型及特征NLOS误差模型若表示在时刻从移动台到基站m的距离测量值(由TOA测量值乘以电波传播速度获得)，则等于真实距离与标准测量误差和NLOS误差之和，如下式所示。

其中为零均值的高斯变量，其分布可以用高斯分布表示为正值随机变量，一般认为它服从指数分布、均匀分布或Dena分布的模型。

特征由于TOA测量值中NLOS误差的分布与电波传播路径上障碍物的分布有关，所以NLOS误差具有随机性的特点。

依据其误差分布模型，在标准的rural、suburban、urban和bad urban环境下，NLOS误差变量的均值和方差均依次增大。

NLOS误差的随机性引起NLOS误差的剧烈变化，使得某些TOA测量值的偏差特别大。

这些受NLOS误差污染严重的测量值将严重影响对TOA的正确估计。

所以，如果能消除这些包含较大误差测量值的影响，就可以从很大程度上消除NLOS误差。

由NLOS误差是电波在传播途中遇障碍物发生超量延迟所致，所以TOA中的NLOS误差总是正值。

消除TOA中的NLOS误差，也就是从某种程度上消除测量值中的正向偏差。

所以，如果能将测量曲线向下平移，就可以消除TOA中的NLOS误差。

上式说明，TOA测量值可以看作是真实的TOA与标准测量误差及NLOS误差之和。

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。

基于机器学习的无线传感器网络自动配置方法随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）在各个领域得到了广泛应用。

然而，传统的无线传感器网络配置方法需要手动设置传感器节点的参数，耗时且容易出错。

为了解决这一问题，基于机器学习的无线传感器网络自动配置方法应运而生。

一、无线传感器网络简介无线传感器网络是由大量分布在空间中的传感器节点组成的网络，这些节点能够感知环境中的各种信息，并将其传输给集中控制器。

传感器节点通常由处理器、传感器、通信模块和电源组成。

无线传感器网络可以应用于环境监测、智能交通、农业等领域。

二、传统的无线传感器网络配置方法存在的问题传统的无线传感器网络配置方法需要人工设置传感器节点的参数，如传输功率、传输速率、网络拓扑等。

这种方法不仅耗时，而且容易出错。

另外，由于环境的复杂性和传感器节点的数量众多，手动配置往往无法满足网络的要求。

三、机器学习在无线传感器网络自动配置中的应用机器学习是一种通过训练数据来自动学习和改进算法的方法。

在无线传感器网络自动配置中，机器学习可以通过分析大量的数据和网络状态来自动调整传感器节点的参数，从而优化网络性能。

1. 数据采集与分析机器学习需要大量的训练数据来建立模型。

在无线传感器网络中，传感器节点可以采集环境数据，并将其传输给集中控制器。

控制器可以对这些数据进行分析，提取特征，并将其用于机器学习算法中。

2. 模型训练与优化通过采集的数据和特征，可以建立机器学习模型。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

这些算法可以根据网络的需求和目标来优化传感器节点的参数，如传输功率、传输速率等。

3. 自动配置与调整基于机器学习的无线传感器网络自动配置方法可以根据实时的网络状态和需求来自动调整传感器节点的参数。

例如，当网络负载过高时，可以通过降低传输功率来减少能耗；当网络拓扑发生变化时，可以通过重新分配传感器节点的位置来优化网络覆盖范围。

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新传感器与仪器仪表《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注一种新的无线传感器网络节点自定位技术ＡＮｅｗＳｅｌｆ－ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＮｏｄｅｓ（１．清华大学；２．空军装备研究院）张正勇１梅顺良１韩岷２Ｚｈａｎｇ，ＺｈｅｎｇｙｏｎｇＭｅｉ，ＳｈｕｎｌｉａｎｇＨａｎ，Ｍｉｎ摘要：在无线传感器网络中，节点定位技术是许多应用的支撑技术，具有重要地位。

目前已经出现各种各样的定位算法，ＫＰＳ算法不需要测距，具有一定的优越性，但在某些应用中存在定位精度较低的问题。

针对这一问题，提出了一种新的改进ＫＰＳ定位精度的算法，仿真结果表明，该改进算法能够明显提高定位精度。

关键词：无线传感器网络；定位算法；锚节点中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｓｅｎｓｏｒｌｏｃａｔｉｏｎｐｌａｙｓａｃｒｉｔｉｃａｌｒｏｌｅｉｎｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｐａｓｔ，ａｎｕｍｂｅｒｏｆｌｏｃａｔｉｏｎｄｉｓ－ｃｏｖｅｒｙｓｃｈｅｍｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＫＰＳｈａｓａｎａｄｖａｎｔａｇｅｂｅｃａｕｓｅｎｏｄｉｓｔａｎｃｅ／ａｎｇｌｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｍｏｎｇｎｏｄｅｓｉｓｉｎｖｏｌｖｅｄ，ｂｕｔｈｉｇｈｉｎａｃｃｕｒａｃｙａｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｏｔｈｅｒｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆＫＰＳ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｃｏｎ－ｄｕｃｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｓｃｈｅｍｅ．Ｋｅｙｗｏｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｃｈｏｒｎｏｄｅ文章编号：１００８－０５７０（２００６）０８－１－０００１－０３１引言无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）是将大量低成本、低功耗的微型无线传感器布置或抛撒到感兴趣的区域，传感器通过自组织快速形成的一种分布式网络，在军事和民用领域都具有广阔的应用前景。

复杂环境中基于RSSI的无线传感网络定位算法研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：李*指导教师：程森林副教授专业：控制科学与工程学科门类：工学重庆大学自动化学院二O一四年四月Research on locating algorithm of wireless sensor network based on RSSI undercomplex environmentA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theMaster’s Degree of EngineeringByLi LeiSupervised by As. Prof. Cheng SenlinSpecialty: Control Science and EngineeringCollege of Automation of ChongqingUniversity, Chongqing, ChinaApril 2014摘要为了解决复杂环境下无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）定位技术定位精度和计算量难以兼顾，本文研究了复杂环境下的定位算法。

文中分析了多种典型定位算法在复杂环境下应用的优缺点，研究了基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator , RSSI）距离测量模型的位置计算方法。

基于测距定位算法，提出了改进的极大似然估计求解方法和概率质心两类定位算法。

课题完成了以下研究工作，并取得了一定的研究成果。

首先，基于模拟仿真实验平台，分析了几类经典定位算法在复杂环境下的定位性能，找出了影响定位算法定位性能的原因，明确了复杂环境下定位算法的改进方向。

其次，通过对复杂环境下的极大似然估计定位算法研究，发现原求解方法因计算量大限制了该算法在复杂环境的应用，从而提出了一种新的极大似然估计极值点求解方法，该方法可直接求取未知节点估计位置，即极大似然估计的极值点。

基于迭代的无线传感器网络三维定位算法祁荣宾;李思瑾;马天义;钟伟民;钱锋【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2012(025)005【摘要】There exist low precision, high computational complexity and large amount of data transmission for the localization problem of wireless sensor network in three-dimensional space. To overcome these shortcomings, a distributed algorithm based on distance is proposed, which is called iterative localization algorithm and with high-precision ( namely ILAH-3D). This method extends the two-dimensional,classical algorithm AHLos to be applied to the three-dimensional space. The cumulative errors can be reduced and localization precision can be improved by using the weighted least squares method and adding the upgraded validation condition of localized node. And the performing conditions of the constrained cooperation algorithm are given according to the various position relations of those nodes. Then localization algorithm of the new iteration is carried on by combining with the upgraded anchor nodes. The computing complexity of ILAH-3D is simple and its amount of communication is small. Compared with the existing three-dimensional localization algorithms,this proposed algorithm can achieve very good accuracy even though there are some errors in the ranging.%针对目前无线传感器网络三维空间定位存在精度不高、计算复杂、传输数据量大等问题,提出了一种基于测距的分布式算法——高精度迭代三维定位算法(ILAH-3D).该方法将经典二维算法AHLos( Ad-Hoc Localization System)扩展到三维空间,通过采用加权最小二乘法和加入定位节点升级锚节点的验证条件来减少累计误差,提高节点定位精度,并根据三维空间中节点的各种位置关系,给出了约束协作算法的执行条件,然后结合升级的锚节点再进行新一轮的定位运算.该方法计算简单、通信量小,与已有三维定位算法相比,在测距存在一定误差的情况下,依然可以达到很好的精度.【总页数】7页(P644-650)【作者】祁荣宾;李思瑾;马天义;钟伟民;钱锋【作者单位】华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海2002237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海2002237;上海商学院计算机科学与技术系,上海200235;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海2002237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海2002237【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种基于多维标度的分簇迭代无线传感器网络定位算法 [J], 林吉;李晖2.基于RSSI的无线传感器网络迭代安全定位算法 [J], 罗臻;刘宏立;徐琨3.基于质心迭代估计的无线传感器网络节点定位算法∗ [J], 蒋锐;杨震4.基于迭代分割的无线传感器网络定位算法 [J], 张婧; 国晶5.一种基于多维标度的分簇迭代无线传感器网络定位算法 [J], 林吉;李晖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络中的定位技术与算法优化近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在众多领域得到广泛的应用，如环境监测、智能交通、医疗保健等。

对于无线传感器网络而言，准确的定位技术和优化的定位算法是实现各种应用的关键。

一、无线传感器网络中的定位技术无线传感器网络中的定位技术主要分为基于测距和基于角度两种方法。

1.基于测距的定位技术：基于测距的定位技术利用传感器节点之间的距离信息来实现定位。

常见的测距技术包括全球定位系统（GPS）和无线信号强度指示（RSSI）等。

全球定位系统（GPS）是一种广泛应用于室外环境的定位技术。

它通过接收卫星发射的信号来确定接收器的位置。

然而，GPS在室内和复杂环境中的定位精度受限。

因此，基于测距的定位技术在室内环境的无线传感器网络中应用较少。

无线信号强度指示（RSSI）基于接收到的信号强度来估计节点之间的距离。

通过测量无线信号在传输过程中的衰减程度，可以计算出节点之间的距离。

然而，RSSI受到多径传播等环境因素的干扰，定位精度有限。

2.基于角度的定位技术：基于角度的定位技术通过测量节点之间的角度信息来实现定位。

常见的基于角度的定位技术包括方向导数（DOA）和相对角度测量（RAO）等。

方向导数（DOA）基于节点接收到的信号传播方向来估计节点的位置。

通过测量信号波前到达节点的方向，可以计算出节点的位置。

DOA定位技术准确度较高，但需要节点具备方向感知能力。

相对角度测量（RAO）利用节点之间相对角度的测量值来进行定位。

通过测量不同节点之间的夹角，可以计算出节点位置。

RAO技术相对DOA技术更容易实现，适用于无需高精度定位的应用场景。

二、无线传感器网络中的定位算法优化针对无线传感器网络中的定位问题，研究人员提出了各种定位算法以提高定位精度和效率。

以下为几种常见的定位算法。

1.迭代算法迭代算法通过多次迭代计算来逐步调整节点位置，以减小定位误差。

一种基于RSSI的改进VIRE算法刘博深;甄佳奇【摘要】定位技术中用的最广泛的属于GPS,但若在室内环境下,GPS的定位精度会变低.RFID的抗干扰能力强、且在恶劣环境下也可进行,由于其非视距和非接触,相对低廉的价格等优点,将其运用于定位能实现高精度的定位需求.VIRE是一种引入了参考标签的基于RFID技术的室内定位系统,为实际室内定位的应用提供了很高的可能性.对现有的VIRE算法进行了分析,提出了一种改进的VIRE算法,它可有效提高室内定位的精度.【期刊名称】《黑龙江大学工程学报》【年(卷),期】2018(009)002【总页数】5页(P70-74)【关键词】室内定位;RFID;VIRE;无线通信【作者】刘博深;甄佳奇【作者单位】黑龙江大学电子工程学院, 哈尔滨 150080;黑龙江大学电子工程学院, 哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】TN911.7随着科学技术的不断进步、移动通信、互联网等技术的空前快速发展，以及许多应用程序需要知道对象的物理位置等，无线定位技术越来越受到人们的重视。

在人们的生活当中，无线定位技术都扮演着重要的角色。

全球定位系统(GPS)是一种应用范围最广且人尽皆知的全球范围的定位系统，它的出现极大地改变了无线定位的本质[1]。

现在的手机或者汽车上都可以安装GPS 模块，用于接收卫星信号，进而实现定位。

虽然GPS有它的优点，但需要有专门的客户端设备才能使用，不利于人们的生活[2]。

除此之外，对于GPS定位，接收机需与卫星用视距通信的方法进行通信，然而在室内环境中，由于建筑物等障碍物对信号进行遮挡，这导致了定位所需的卫星信号非常微弱，GPS基本不能实现室内定位。

多年来，许多高校和科研机构对室内定位技术进行了研究。

三角剖分、场景分析和接近是自动定位技术的3大主要技术[3]。

由于GPS是一个依赖于卫星的系统，在复杂的室内环境中难以定位[4]。

为了实现建筑物中物体的定位能力，研究者们提出了不同的定位方法。

无线传感网络中的位置定位与定位误差分析无线传感网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，能够实时收集环境中的各种物理和化学信息，并将其传送到基站进行处理和分析。

其中一个重要的问题是位置定位，即确定无线传感器节点在空间中的准确位置。

位置定位在许多应用中都起着关键作用，例如室内导航、区域监测和环境感知等。

位置定位主要有两种方法：一种是基于物理测量的方法，另一种是基于信号强度的方法。

物理测量方法基于传感器节点测量目标地理信息的物理量，如距离、方位角和俯仰角等。

这种方法通常需要额外的硬件支持，如全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）。

然而，由于这些硬件设备有限的精度和成本，物理测量方法的适用范围受到了限制。

相比之下，基于信号强度的方法通常只需要传感器节点自身的硬件设备，如射频模块和天线。

该方法通过测量接收到的信号强度指示器（RSSI）或到达时间差（TDOA）等参数来实现位置定位。

这种方法不需要额外的硬件支持，成本较低。

但是，由于信号强度在信号传播过程中受到多径传播和信号衰减等因素的影响，导致位置定位的精度较低。

无线传感网络中的位置定位误差是指估计位置与真实位置之间的差距。

定位误差受多种因素的影响，包括信号传播特性、传感器节点之间的距离、信号噪声和干扰等。

为了减小定位误差，研究者们提出了许多改进的方法。

首先，通过改善传感器节点之间的距离测量精度可以减小定位误差。

在物理测量方法中，使用高精度的测距设备可以提高位置定位的准确性。

在基于信号强度的方法中，可以使用多个传感器节点进行测距，利用多重路径的测量结果来提高定位精度。

其次，考虑信号传播特性和信号衰减模型也是减小定位误差的关键。

例如，在室内环境中，墙壁和障碍物对信号传播产生了阻碍和衰减效应。

研究者们通过引入信号传播模型，并利用机器学习算法对传感器节点的测量结果进行建模和估计，以减小位置定位的误差。

此外，传感器节点的部署和分布也会影响定位误差。

分布不均匀的传感器节点会导致定位误差的不均匀分布。

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。

基于误差修正的混合无线移动定位算法李炜【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2013(0)21【摘要】In order to improve localization precision of the wireless mobile,a localization algorithm is proposed based on TDOA-AOA and least squares support vector machine which is used to correct theerror.Firstly,leastsquares support vector machine which has nonlinear learning ability is used to modify the measurement error and NLOS error,and then TDOA-AOA is used to estimate the moving endpoint position.Finally,the performance of LSSVM-TDOA-AOA is tested by simulation experiment.The simulation results show that the proposed algorithm has improved the localization precision of the wireless mobile,and the localization error is obviously lower than the compared algorithm,it can meet the practical requirements of wireless mobile communication localization.%为了提高无线移动定位精度,提出一种基于最小二乘支持向量机修改误差的TDOA-AOA定位算法.该方法首先通过非线性学习能力强的最小二乘支持向量机对测量误差和NLOS误差进行修正,然后利用TDOA-AOA算法对移动端点位置进行估计,最后通过仿真实验测试LSSVM-TDOA-AOA 的定位性能.仿真结果表明,LSSVM-TDOA-AOA提高了移动端点位置估计精度,定位误差明显低于对比算法,可以较好地满足实际无线移动通信定位要求.【总页数】5页(P6260-6264)【作者】李炜【作者单位】宝鸡职业技术学院,宝鸡721013【正文语种】中文【中图分类】TN929.53【相关文献】1.对抗NLOS误差的TOA/AOA混合无线定位算法 [J], 何燕;胡捍英;周山2.用残差加权对抗NLOS误差的移动定位算法 [J], 何燕;尹蕾;胡捍英3.基于混合高斯模型测距误差修正和EM-SOM的节点定位算法设计 [J], 韩小祥4.一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的r无线传感器网络定位算法 [J], 李杰;李振波;陈佳品5.误差修正的声源目标混合定位算法 [J], 齐小刚;袁列萍;刘立芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于差分修正的WKNN室内定位方法基于差分修正的WKNN（Weighted K-Nearest Neighbor）室内定位方法是一种基于WiFi 信号强度的室内定位方法。

该方法通过收集周围WiFi路由器的信号强度并与已知位置进行比较，从而确定用户的位置。

该方法的关键是差分修正。

差分修正是指通过比较真实位置和测量位置之间的差异，对位置进行修正。

具体步骤如下：1. 收集WiFi信号强度：在需要定位的区域内，收集周围WiFi路由器的信号强度。

这可以通过移动设备上的WiFi模块来实现。

2. 构建训练数据集：选择一些已知位置，并收集这些位置处的WiFi信号强度。

将这些信号强度与位置信息一起组成训练数据集。

3. 计算信号强度相似度：对于需要定位的位置，计算该位置处的WiFi信号强度与训练数据集中每个位置的信号强度之间的相似度。

可以使用余弦相似度或其他相似度度量方法来进行计算。

4. 选择K个最相似的位置：根据信号强度相似度，选择训练数据集中与目标位置最相似的K个位置。

5. 权重计算：对于选定的K个最相似的位置，计算每个位置的权重。

权重可以根据信号强度相似度来计算，相似度越高，权重越大。

6. 修正定位：根据选定的K个位置的权重，进行加权平均来计算修正后的定位结果。

权重越大的位置对定位结果的影响越大。

7. 差分定位：将修正后的定位与真实位置进行比较，计算定位误差。

如果误差较大，则进行进一步的差分修正，重复步骤4至6。

基于差分修正的WKNN室内定位方法能够提高室内定位的准确性。

通过对信号强度相似度进行权重计算和差分修正，可以减小由于信号变化和其他干扰因素导致的定位误差。

该方法需要提前建立训练数据集，并对待定位位置附近的信号进行采样和计算，因此需要一定的准备工作和计算资源。