图的无需测距的无线传感器网络节点定位算法-计算机研究与发展

无线传感器网络定位算法研究进展作者：王亮曹建安来源：《现代电子技术》2011年第23期摘要：无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术，可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务，节点定位问题则是许多应用的基础，是无线传感器网络的支撑技术之一。

对基于测距定位算法和免于测距定位算法进行了分析对比，并对无锚节点这一新的节点定位技术做了介绍。

最后对节点定位算法的优缺点作了总结，并对节点定位技术未来趋势进行展望。

关键词：无线传感器网络；节点定位；基于测距定位；免于测距定位；无锚节点定位中图分类号：； TP393文献标识码：A文章编号：Research on Localization Algorithm for Wireless Sensor Network(Institute of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)Abstract： Wireless sensor network (WSN) as a new information acquisition and processing technology can be widely used within the field of target monitoring, information acquisition and target tracking. Sensor node localization problem is a basis for many applications and one of the supportuced. Finally, the advantages and disadvantages of existing localization algorithm are summarized and the future trend is put forward.Keywords：收稿日期：0引言无线传感器网络(WSN)［1］是由大量的廉价微型传感器节点组成的一个多跳、自组织的无线网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。

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。

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。

无线传感器网络的节点优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network）是一种由大量分布式传感器和配备无线通信能力的节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境并通过通信互相交换信息。

这种网络系统主要应用于环境监测、智能家居、安防等领域，具有低成本、低功耗、易于部署等特点。

但是由于传感器节点的能量有限，会导致节点能量耗尽，从而影响网络的可靠性和生命周期。

因此，优化无线传感器网络的节点设计和部署是目前无线传感器网络研究的焦点之一。

节点优化问题涉及到节点的分布、能量管理、路由等大量问题。

这篇文章将从节点分布优化和能量管理优化两个方面，介绍在无线传感器网络中常用的节点优化算法。

节点分布优化节点的分布是无线传感器网络中的一个重要问题。

合理的节点分布可以保证网络的连通性、密度均匀性以及网络生命的长久性。

因此，节点分布算法的设计具有重要意义。

1. 均匀分布算法最简单的节点分布算法是均匀分布算法，它通过让节点在某个范围内均匀分布，来保证网络的连通性和均匀性。

但是这种算法没有考虑节点分布的密集程度，容易出现拥挤和空缺的情况。

2. 聚类分布算法聚类分布算法是在均匀分布算法基础上进行改进的。

它通过一种分层聚类算法，将节点分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点来处理数据通信和路由。

这样可以保证节点能够更好地组织成为一个紧密的团体，更加高效地通信，并且可以减少节点之间的数据冲突。

3. 换位分布算法换位分布算法是一种基于混沌理论的分布算法，可以让节点在两个维度上均匀分布。

具体思路是：首先在网络范围内给出种子节点的初始坐标，之后按照一定规则迭代得到各节点的位置信息，从而实现节点位置的随机性和均匀性。

能量管理优化能量管理问题一直是无线传感器网络中需要优化的一个重要问题。

节点能量的消耗不仅影响网络的生命周期和稳定性，也会对数据采集产生影响。

1. 能量平衡算法能量平衡算法是早期常用的一种能量管理优化算法。

这种算法通过周期性的轮换簇头节点、分配簇内节点的任务等方式，来平衡整个网络中各节点的能量消耗情况，保证网络的生命周期。

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。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法研究在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中，节点定位是一个重要的问题。

准确的节点定位可以提供重要的位置信息，从而帮助实现诸如环境监测、智能交通、物流管理和军事侦查等应用。

随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展，基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法逐渐得到关注和研究。

在传统的节点定位方法中，常使用全局定位系统（Global Positioning System, GPS）等技术来获取节点的坐标信息。

然而，在某些环境中，GPS定位可能无法实现，例如在室内环境或者是建筑物内部。

此时，基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法可以提供一种有效的替代方案。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法主要分为两个步骤：距离估计和位置推断。

首先，距离估计是通过无线信号强度衰减模型来估计节点之间的距离。

传统的无线传感器网络节点定位算法通常使用固定的衰减模型来估计距离。

然而，基于人工智能的算法可以使用机器学习技术，通过建模和学习来自动选择最佳的衰减模型，并进行距离估计。

例如，可以使用神经网络、支持向量机或者深度学习算法来建立距离估计模型，并通过训练数据来优化模型参数。

其次，位置推断是根据节点之间的距离估计结果来推断节点的坐标位置。

传统的位置推断方法包括三角测量和多边形法。

然而，这些方法通常需要多个节点之间的协作、时间同步和复杂的计算，限制了其在实际应用中的可用性。

基于人工智能的算法可以利用机器学习技术，综合考虑距离估计结果、拓扑结构和节点属性等信息，来进行位置推断。

例如，可以使用粒子滤波、卡尔曼滤波或者贝叶斯网络等方法来实现节点位置的推断。

基于人工智能的无线传感器网络节点定位算法具有以下优势：首先，基于人工智能的算法可以适应不同的环境和场景。

传统的节点定位方法通常依赖于特定的硬件设备或者基础设施，并且对环境有较高的要求。

无线传感器网络中的节点分配算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布式、自组织的节点组成的网络系统，节点通过无线通信协作工作。

在WSN中，节点的位置分配是一项关键任务，对整个网络的性能和效率具有重要影响。

因此，研究无线传感器网络中的节点分配算法是一项具有重要意义的工作。

节点分配算法是指将有限数量的传感器节点合理分配到网络拓扑结构中的方法。

一个合理的节点分配算法应该能够最大化网络覆盖范围，同时最小化能源消耗和网络负载，以提高网络的性能和寿命。

首先，节点分配算法需要考虑网络覆盖范围。

在无线传感器网络中，节点的主要任务是感知环境并收集数据。

因此，节点的分布对网络的覆盖范围具有重要影响。

合理的节点分配算法应该能够保持节点之间的均匀分布，避免出现覆盖重叠或覆盖盲区。

常用的节点分配算法包括最大覆盖算法、贪心算法和遗传算法等。

其次，节点分配算法需要考虑能源消耗。

在无线传感器网络中，节点通常由电池供电，能源是一个重要的限制因素。

因此，节点的分配应该能够在能源有限的情况下最大限度地延长网络的寿命。

一种常见的能源节约方法是通过调整节点的活动模式来减少能源消耗，例如通过周期性地进入休眠状态来减少能量消耗。

优化节点分配算法应该能够合理地调整节点的活动模式，以最大限度地降低能源消耗。

此外，节点分配算法还需要考虑网络负载均衡。

在无线传感器网络中，节点之间的通信是通过互相转发数据包来实现的。

当网络中的某些节点负载过重时，容易导致网络拥塞和性能下降。

因此，节点分配算法应该能够合理地分配节点任务，使得网络负载能够平衡。

一种常见的负载均衡策略是基于节点的距离和处理性能来调整节点的工作负载。

值得一提的是，节点分配算法还应该能够考虑网络拓扑的动态变化。

在实际应用中，无线传感器网络往往面临着节点故障、节点随机移动等问题。

因此，节点分配算法需要具备适应网络拓扑动态变化的能力。

一种常见的解决方法是通过网络中的节点自组织机制来调整节点分配，使得网络的扩展和缩减能够自动适应网络拓扑变化。