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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》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（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（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。
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中基于指纹匹配的室内定位方法竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【摘要】定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义.GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法.首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging插值算法构建分辨率较高的定位指纹地图,然后进行匹配指纹地图定位,采用余弦相似度和空间索引进行目标定位,最后采用K-means提高定位精度并进行优化.基于该定位方法开发了一套WSN室内定位系统,采用Micaz节点作为基站节点,通过实际实验和仿真实验验证了定位方法在室内定位场景中具有较好的抗障碍物干扰性,定位误差在5 cm左右.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2019(032)003【总页数】7页(P451-457)【关键词】无线传感器网络;指纹匹配;室内定位;Kriging插值;K-means聚类【作者】竺超明;华子雯;陈立建;徐慧;毛科技【作者单位】浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江广播电视大学萧山学院,杭州310000;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310032【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)主要用来监测网络部署区域中各种环境特性,比如温湿度、光照强度、磁场强度、受力强度、速度或加速度、化学物质浓度等等,但是只有在知道节点位置信息的情况下很多监测的数据才有意义。
换句话说,传感器节点的定位在无线传感器网络的诸多应用中有着十分重要的意义。
目前室外定位方法主要是通过全球定位系统GPS(Global Positioning System),GPS卫星通过发射电磁波信号计算距离,从而实现定位功能,然而GPS信号在室内环境或信号穿透比较差的场景中,不能实现高精度定位,因此很难满足室内定位的需求。
基于无线传感器网络的室内定位技术研究与应用室内定位技术是近年来受到广泛关注的研究领域，其在室内导航、智能家居、物联网等众多领域具有重要应用价值。
而基于无线传感器网络的室内定位技术作为一种重要的定位方法，具备了许多优势，如低成本、易部署、高精度等。
无线传感器网络（WSN）是由大量的无线传感器节点组成的网络，用于进行信息交互和相互协作。
它可以实现对室内环境的信息采集和传输，并通过处理这些信息从而实现室内定位。
基于无线传感器网络的室内定位技术主要依靠传感器节点之间的信号传递和测距技术，常见的无线传感器节点主要包括超宽带（UWB）、红外线（IR）、蓝牙（Bluetooth）等。
首先，基于无线传感器网络的室内定位技术可以实现高精度的室内定位。
通过在室内布置一定数量的传感器节点，利用节点之间的信号传递和测距技术，可以实现对目标位置的准确定位。
相较于其他室内定位技术，基于无线传感器网络的室内定位技术精度更高，可以达到亚米级的定位精度。
这对于室内导航、物品追踪等应用来说具有重要意义。
其次，基于无线传感器网络的室内定位技术具备较低的成本和易部署的特点。
相较于其他室内定位技术，如WiFi定位、惯性导航等，基于无线传感器网络的室内定位技术成本更低，部署更加简单。
无线传感器节点的价格相对较低，而且可以根据实际需求进行自由配置和扩展。
这使得基于无线传感器网络的室内定位技术不仅适用于大型商业场所，也适用于家庭或小型办公场所。
此外，基于无线传感器网络的室内定位技术可以实现多目标的同时定位。
无线传感器网络的特点是节点分布广泛、相互协作，因此可以同时对多个目标进行定位。
这对于智能家居、物联网等应用来说是非常有价值的。
例如，可以通过基于无线传感器网络的室内定位技术实现对家庭成员的实时定位，从而提供智能家居服务，如自动调整温度、照明等。
然而，基于无线传感器网络的室内定位技术也面临一些挑战和问题。
首先，节点的布置和部署需要精确的计划和设计，以保证整个网络的覆盖范围和定位精度。
