无线传感网定位技术报告

无线传感器网络节点定位技术定位即确定方位、确定某一事物在一定环境中的位置。

在无线传感器网络中的定位具有两层意义：其一是确定自己在系统中的位置；其二是系统确定其目标在系统中的位置。

在传感器网络的实际应用中，传感器节点的位置信息已经成为整个网络中必不可少的信息之一，很多应用场合一旦失去了节点的位置信息，整个网络就会变得毫无用处，因此传感器网络节点定位技术已经成了众多科学家研究的重要课题。

2.1基本概念描述在传感器网络中，为了实现定位的需要，随机播撒的节点主要有两种：信标节点（Beacon Node）和未知节点（Unknown Node）。

通常将已知自身位置的节点称为信标节点，信标节点可以通过携带GPS定位设备（或北斗卫星导航系统�zBeiDou（COMPASS）Navigation Satellite System�{、或预置其位置）等手段获得自身的精确位置，而其它节点称之为未知节点，在无线传感器网络中信标节点只占很少的比例。

未知节点以信标节点作为参考点，通过信标节点的位置信息来确定自身位置。

传感器网路的节点构成如图2-1所示。

UBUUUUUBUUUBUUUUUUBUUUUUU图2-1 无线传感器网络中信标节点和未知节点Figure 2-1Beaconnodes and unknown nodes of wireless sensor network在图2-1中，整个传感器网络由4个信标节点和数量众多的未知节点组成。

信标节点用B来表示，它在整个网络中占较少的比例。

未知节点用U来表示，未知节点通过周围的信标节点或已实现自身定位的未知节点通过一定的算法来实现自身定位。

下面是无线传感器网络中一些常用术语：(1) 邻居节点（Neighbor Nodes）：无需经过其它节点能够直接与之进行通信的节点；(2) 跳数（Hop Count）：两个要实现通信的节点之间信息转发所需要的最小跳段总数；(3) 连通度（Connectivity）：一个节点拥有的邻居节点数目； (4) 跳段距离（Hop Distance）：两个节点间隔之间最小跳段距离的总和；(5) 接收信号传播时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)：信号传输过程中，同时发出的两种不同频率的信号到达同一目的地时由于不同的传输速度所造成的时间差；(6) 接收信号传播时间（Time of Arrival，TOA）：信号在两个不同节点之间传播所需要的时间；(7) 信号返回时间（Round-trip Time of Flight，RTOF）：信号从一个节点传到另一个节点后又返回来的时间；(8) 到达角度(Angle of Arrival，AOA)：节点自身轴线相对于其接收到的信号之间的角度；(9) 接收信号强度指示(Received Signa1 Strength Indicator，RSSI)：无线信号到达传感器节点后的强弱值。

基于UWB的无线传感器网络定位算法研究及系统设计的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断发展，无线传感器网络的应用越来越广泛。

在其中，室内定位系统作为无线传感器网络的重要应用之一，被广泛研究和应用。

目前，基于UWB（Ultra Wideband）的无线定位技术在室内定位中得到了广泛应用。

UWB技术具有定位精度高、抗干扰能力强等优点，是一种非常有潜力的无线室内定位技术。

本课题将研究基于UWB的无线传感器网络定位算法，并基于此设计系统，实现对室内物体的准确定位。

本课题的研究对于实现室内环境下的精准定位、掌握UWB技术的应用方法具有重要意义。

二、研究内容和技术路线1. 研究基于UWB的无线传感器网络定位算法在UWB技术的基础上，将建立数学模型，利用无线传感器网络中节点之间的相对距离、时间戳等信息进行计算，实现对物体在三维空间中的定位。

研究内容包括UWB物理层技术、网络拓扑结构建立、节点定位算法等。

2. 系统设计设计基于UWB的室内定位系统，需要考虑对节点的布局、通信协议等进行选择和设计，实现对物体的准确定位。

系统包括硬件和软件两部分，硬件包括UWB模块、无线传感器节点、控制器等；软件包括节点控制、数据处理和显示等。

3. 调试和测试对设计构建的系统进行调试和测试，验证其定位精度和可靠性。

测试内容包括不同位置下的定位结果、信道噪声对定位的影响等。

同时，还将采用量化指标对系统的性能进行评估，并与其他定位算法进行对比分析。

技术路线如下：（1）了解基于UWB的室内定位技术，研究其理论基础和应用现状。

（2）建立UWB传感器网络模型，确定节点规划方案。

（3）研究UWB传感器网络中节点间的通信协议，分析网络拓扑结构。

（4）设计基于UWB的无线传感器网络定位算法，实现对物体在三维空间中的定位。

（5）构建基于UWB的室内定位系统，包括硬件和软件两部分，并进行调试和测试。

（6）评估和比较系统的定位精度和可靠性，分析系统的优缺点。

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。

无线传感网络中的节点定位技术与精度改进方法随着物联网和无线传感网络的快速发展，节点定位技术在无线传感网络中变得愈发重要。

节点定位是指在无线传感网络中确定传感器节点的位置，这对于环境监测、智能交通、室内定位等应用具有重要作用。

然而，由于无线传感网络中节点位置的确定受到多种因素的影响，如测量误差、信号传播衰减和多径效应等，节点定位精度一直是一个挑战。

本文将讨论无线传感网络中节点定位技术的基本原理和现有的一些常见方法，并探讨如何改进节点定位的精度。

首先，我们将介绍无线传感网络中常用的节点定位技术。

目前，常用的节点定位技术包括基于距离测量的方法、基于角度测量的方法和基于无线信号指纹的方法。

基于距离测量的方法使用测量节点之间的距离来确定节点位置，常见的方法包括到达时间测量、接收信号强度指示（RSSI）测量和比例测量。

基于角度测量的方法使用测量节点之间的相对角度来确定节点位置，常见的方法包括方位角度测量和幅度角度测量。

基于无线信号指纹的方法利用节点位置处的无线信号特征来定位节点，常见的方法包括基于信号强度指纹和基于多径信号特征的方法。

然而，现有的节点定位方法存在精度不高的问题。

为了提高节点定位的精度，我们可以采取以下改进方法。

首先，优化节点位置测量的准确性。

准确测量节点位置是提高节点定位精度的关键。

可以通过增加测量节点的数量来改善测量精度，同时可以使用更高精度的测量设备来提高测量准确性。

此外，还可以采用多种测量技术相互配合，如结合到达时间测量和接收信号强度测量，以提高测量结果的可靠性。

其次，改善信号传播模型。

节点定位的精度也受到信号传播模型的影响。

通常情况下，无线信号在传播过程中会受到衰减和多径效应等干扰，导致测量结果产生偏差。

因此，需要根据具体的场景和传输介质，选择合适的信号传播模型，并进行参数优化。

此外，还可以结合地理信息系统（GIS）数据，对信号传播模型进行修正，提高节点定位精度。

第三，引入协作定位技术。

无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。

其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。

目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。

目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。

近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。

其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。

该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。

该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。

除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。

该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。

这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。

此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。

该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。

该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。

值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。

通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。

例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。

当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。

如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。

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。