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基于移动锚节点的无线传感网络节点定位算法PENG Fengying;JIAO Jian【摘要】在无线传感网络定位算法中,锚节点位置决定了节点定位精度.为此,提出基于高斯-Markov模型的移动锚节点的节点定位(GM-MAL)算法.GM-MAL算法基于高斯-Markov移动模型,提出自适应锚节点的移动路径规划,通过速度调整策略、垂直平分线策略、虚斥力策略以及虚引力策略规划路径.在定位阶段,将非凸优化问题转化为双凸形式,再利用交替最小算法(AMA)求解,进而获取更短的锚节点移动路径.实验数据表明,引入虚引力策略提高了路径规划精度,覆盖了更多的监测区域.此外,相比于线性算法,GM-MAL的定位精度得到提高.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2019(042)003【总页数】5页(P18-22)【关键词】无线传感网络;定位;移动模型;路径规划;交替最小算法;移动锚节点【作者】PENG Fengying;JIAO Jian【作者单位】;【正文语种】中文【中图分类】TN915.02-34;TP3930 引言无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）已广泛应用在各个领域中，如森林火灾检测、战场侦察、入侵检测、目标跟踪以及健康康复等[1-2]。
部署于WSNs内的传感节点实时感测环境数据，然后再将数据传输至控制中心，进而实现对环境区域的监测。
然而，感测数据必须附加较准确的位置信息，一旦离开了位置数据，感测数据就失去意义。
因此，节点定位成为WSNs的研究热点之一[3]。
目前，现有的定位算法可分为测距和非测距两类。
其中非测距算法利用传感节点与锚节点间的连通性，而测距算法是利用节点与节点间的距离或角度信息估计节点位置[4]。
相比非测距定位算法，测距算法的定位精度较高。
在测距定位算法中，锚节点位置对定位精度有重要的影响。
通常，锚节点数越多，定位精度越高。
然而，增加锚节点数也会增加定位成本。
无线传感器网络中的自组织与组网算法优化随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为其重要组成部分，已经得到了广泛的关注和应用。
无线传感器网络由大量分散部署的传感器节点组成，用于感知环境信息并将数据传输给数据中心。
在一个无线传感器网络中，传感器节点通常具有能耗低、通信距离短、资源有限等特点。
因此，如何进行自组织和优化组网算法成为了无线传感器网络研究的重要方向。
自组织是指传感器节点通过局部相互协作来实现网络配置和任务分配的过程。
在无线传感器网络中，传感器节点的部署通常是随机的，并且节点之间通信受到环境因素的影响，这就导致网络节点分布不均匀，节点之间的连接困难等问题。
因此，自组织技术可以有效地解决这些问题。
一种常用的自组织算法是分簇算法（Clustering）.在分簇算法中，传感器节点根据其位置和相互之间的关系自行组成簇，每个簇由一个簇首节点负责进行数据收集和转发。
通过这种方式，传感器节点可以减少能耗并延长网络寿命。
同时，簇首节点的集中式数据处理可以减少网络中的通信负载和数据冗余，提高网络传输效率。
然而，传统的分簇算法存在一些问题，如节点能耗不平衡、簇首节点容易成为网络瓶颈等。
因此，研究人员提出了一些优化算法来改进传统的分簇算法，以达到节能、提高网络性能等目的。
一个优化算法是基于遗传算法的节点分簇优化算法。
该算法通过模拟进化过程中的染色体遗传、交叉和变异等操作来实现优化。
具体地，该算法通过遗传算子对节点进行优化，包括评估适应度、选择、交叉和变异等过程。
通过这样的优化过程，可以使得节点分布更加均匀，降低网络能耗。
另一个优化算法是基于混沌理论的分簇优化算法。
混沌理论是指在一个动态非线性系统中，微小变化可能导致巨大的影响。
在该优化算法中，传感器节点通过模拟混沌演化过程来实现自组织和优化。
具体地，每个传感器节点都有一个状态变量，通过迭代和更新状态变量，节点之间可以自行组成簇。
无线传感器网络中的节点定位算法研究一、前言无线传感器网络（WSN）是当前研究热点之一，其最大的特点是由大量的无线节点组成，通过互相协作，可以完成多种任务。
节点定位算法是WSN中最基本的问题之一，因为节点的位置信息是数据采集和传输的基础。
节点定位算法的准确性和可靠性直接影响WSN的性能和应用范围，因此，本文将介绍无线传感器网络中的节点定位算法研究进展。
二、节点定位算法分类节点定位算法可以根据不同的分类标准进行划分。
在基于WSN的节点定位算法中，按照能否得到节点间距离信息和是否需要使用全域信息可以将算法分为三类：自组织算法、半自组织算法和全域算法。
自组织算法：节点只能通过自身测量得到节点间距离信息，所包含的信息仅仅局限于其邻居节点，因此需要充分利用邻居节点之间相互通信、位置协作以及动态性质，从而求出节点的位置信息。
目前自组织算法有很多，比如最小均方根误差（MSE）算法、多边形面积最小化（MPM）算法、Hopsize算法等。
半自组织算法：比自组织算法更灵活，它是通过局部信息和全局信息相结合求解节点位置。
特别是在节点密度较小的时候，局部信息存在一定的误差，因此需要通过全局信息来修正。
半自组织算法常用的算法有DV-Hop（跳数区域定位）和AOA（角度）算法。
全域算法：全域算法是指求解节点位置所需的所有信息已经知道，可以通过代数或几何方法对节点位置进行计算。
全域算法可以在实验室等简单的环境中使用，最常用的方法是基于距离测量（RDIS）和基于角度测量（AOA）的方法。
三、节点定位算法原理与应用1.MSE算法MSE算法是一种基于测距的自组织定位算法。
该算法通过测量节点之间的距离平方和与节点之间距离的平方之间的比值，然后求出每个节点的位置。
由于每个节点都需要测量自己到邻居节点之间距离，因此计算复杂度较大。
2.DV-Hop算法DV-Hop算法是一种基于跳数区域的半自组织定位算法。
该算法通过第一步测量出一定的距离单位(mm)，然后每个节点根据它与邻居的距离确定其位置，并识别出它与其他目标节点的距离。
无线感知网络中的节点定位算法研究无线感知网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由多个感知节点和一个或多个基站组成的无线网络。
感知节点通常由传感器、微处理器、通信模块等组件构成，可用于采集、处理和传输环境中的各种信息。
由于感知节点通常布置在环境中的不同位置，因此节点的定位是无线感知网络中极为重要的问题之一。
节点定位不仅是感知节点自身定位，还涉及基站定位和网络拓扑信息的推理。
现将无线感知网络中的节点定位算法研究进行探讨。
一、无线感知网络中的节点定位技术节点定位是指通过无线信号或其他技术手段测量节点的位置。
无线感知网络中节点定位技术主要有以下几种：1. 直接测量法直接测量法是利用距离、方向、角度等信息测量节点的位置。
常见的直接测量法有：全球定位系统（GPS）、三角测量、协作定位等。
由于GPS在室内使用不便，因此常用的是协作定位算法。
2. 无标定位法无标定位法是指不需要额外的定位硬件或标记，在感知节点的内部集成定位智能体使用底层传感器信息进行定位。
无标定位法常用的算法有：基于信号分析（如信号强度、声音等）的方法、基于多普勒效应的方法和基于时间延迟的方法。
3. 基于机器学习的节点定位法基于机器学习的节点定位法是通过学习感知节点之间的信号改变，预测或模拟感知节点的位置等。
常见的算法有：基于高斯过程的回归模型、深度学习、半监督学习等。
4. 前向测量法前向测量法是一种利用节点路径信息推测节点位置的方法。
前向测量法常用算法有：DV-Hop、Amorphous等。
5. 非线性最小二乘法非线性最小二乘法是一种利用节点距离信息，借助数学优化模型来解决定位问题的方法。
目前常用的算法有：Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt算法、拓扑优化算法等。
上述方法各有优劣，应根据实际应用场景和环境选择合适的算法。
二、节点定位算法的研究1. DV-Hop算法DV-Hop算法是一种基于路径距离的定位算法。
无线传感器网络中的节点定位与路由算法随着无线传感器网络技术的发展，越来越多的应用领域开始采用无线传感器网络来收集和传输环境数据。
在无线传感器网络中，节点的定位和路由算法是至关重要的组成部分。
本文将探讨无线传感器网络中节点定位与路由算法的相关概念、方法和应用。
一、节点定位算法在无线传感器网络中，节点定位是指确定节点在物理空间中的位置。
节点定位算法通常可以分为三类：自助定位法、协助定位法和基于距离的定位法。
1. 自助定位法自助定位法是指无需外部参考节点或基站的定位方法，节点通过自身的测量和信息处理确定自己的位置。
自助定位法包括信号强度定位法、角度测量定位法和时间测量定位法等。
信号强度定位法基于信号强度衰减模型来推测节点间的距离，并利用多边定位法或三边定位法来定位节点位置。
角度测量定位法则利用节点间的角度信息来计算节点位置。
时间测量定位法通过节点间的信号传播时间差来计算节点位置。
2. 协助定位法协助定位法是指通过与其他已知位置的节点进行通信来确定节点位置的方法。
协助定位法包括基于距离的协助定位法和基于角度的协助定位法。
基于距离的协助定位法是通过测量节点与已知位置节点间的距离来确定自身位置，常用的方法包括RSSI定位法和TOA定位法等。
基于角度的协助定位法则是通过测量角度信息来确定节点位置。
3. 基于距离的定位法基于距离的定位法是指通过测量节点间的距离来确定节点位置。
基于距离的定位法包括多边定位法、三边定位法和加权最小二乘法等。
多边定位法是指通过与多个已知位置节点进行通信，测量多个距离值来定位节点。
三边定位法则是通过与三个已知位置节点进行通信，测量三个距离值来定位节点。
加权最小二乘法则是通过最小化节点到多个已知位置节点距离的加权误差来确定节点位置。
二、路由算法在无线传感器网络中，节点之间的通信依赖于有效的路由算法。
路由算法应该考虑到网络拓扑结构、能量消耗、传输效率和网络的自组织特性。
1. 最短路径算法最短路径算法是指通过计算节点间的距离来确定数据传输的最短路径。
基于移动节点的无线传感器网络定位算法吴大中;张蒙蒙【期刊名称】《物联网技术》【年(卷),期】2012(002)005【摘要】节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一，为了提高定位算法的准确性，提出了一种基于移动目标节点的两步定位算法。
该算法利用一个移动目标节点遍历整个网络，并周期性地广播包含自身当前位置的信息。
而传感器节点的自身定位过程则可用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的目标跟踪方法实现。
由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定性，所以先选取不共线的3个拥有RSSI测距能力的目标节点信息，利用Euclidean定位法提高滤波的初始位置精度，从而改善定位效果。
通过仿真、分析和比较该目标节点在多种移动轨迹情况下的定位误差，这种两步定位法可以改善对目标节点移动轨迹的特殊要求的限制，能取得较好的定位精度，而且更适合于实际情况。
%The node localization technology is a key support to wireless sensor network application, and a two-step localization algorithm is proposed based on a mobile destination node in order to improve the accuracy of position. A mobile destination node is used to traverse the network and broadcast current position information itself while the sensor nodes can get their position information with the Unscented Kalman Filter （UKF） target tracking method. As the target state model and measurement model have some uncertainty, we select three non-collinear destination nodes with RSSI ranging measurement capability, then get the improved initial position using theEuclidean filtering method, hence the final position more accurately. The final simulation, analysis and comparison of the positional errors in a variety of trajectory indicate that the improved two-step method can relax the special requirements of moving trajectory for the destination node, achieve better positioning accuracy, and be more suitable for practical situation.【总页数】5页(P43-46,49)【作者】吴大中;张蒙蒙【作者单位】南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP274【相关文献】1.基于移动节点的无线传感器网络节点定位新算法 [J], 刘晨旭;刘云2.基于蒙特卡罗的无线传感器网络中的移动节点定位算法 [J], 文永江;于国庆3.基于信号强度的井下无线传感器网络蒙特卡罗移动节点定位算法 [J], 方旺盛;王慧;罗叶珍;胡中栋4.基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究 [J], 辛金禹5.基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究 [J], 辛金禹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络中节点定位与优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量自主的且能感知环境信息的节点组成的网络系统。
在无线传感器网络中，节点的定位及优化算法是一个重要且复杂的研究方向。
本文将就无线传感器网络中节点定位和优化算法进行深入研究和探讨。
节点定位是无线传感器网络中的一项基本任务。
在无线传感器网络中，节点的位置信息对于很多应用领域都是至关重要的，如环境监测、智能交通系统、农业与环境保护等。
节点定位研究的目标是通过一定的技术手段和算法，使得网络中的节点能够准确获取自身位置信息。
目前，节点定位主要有两种方法：基于GPS技术和基于无GPS技术的定位方法。
基于GPS技术的定位方法需要在每个节点上安装GPS模块，通过接收卫星信号获取节点的位置信息。
然而，GPS模块的成本较高，且在室内或其他信号受限的环境中，会导致定位不准确的问题。
基于无GPS技术的定位方法则是通过无线信号强度、时间差测量、角度测量等技术手段实现节点的定位。
这些方法不仅成本低廉，而且在室内和复杂多变的环境中也能够实现较高的定位精度。
在无线传感器网络中，节点的优化算法是为了提高网络中节点的性能和效率。
传统的优化算法主要包括分布式算法、遗传算法、模拟退火算法等。
分布式算法是一种常用的优化算法，通过节点之间的合作与协作，实现全局最优解。
遗传算法模拟了生物进化的过程，通过遗传、变异和选择等操作，逐步寻找最优解。
模拟退火算法则通过模拟金属退热过程，在搜索空间中逐步寻找最优解。
除了传统的优化算法，近年来，随着机器学习和深度学习的快速发展，人工智能在无线传感器网络中的应用逐渐引起了重视。
机器学习和深度学习算法可以通过学习网络中的节点数据，识别和预测节点的行为模式，从而优化网络中节点的任务分配、能量管理等。
例如，可以使用深度学习算法训练模型来预测节点的能量消耗情况，从而在网络中实现节点的智能调度和优化。
基于移动节点的无线传感器网络定位算法吴大中;张蒙蒙【摘要】节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一，为了提高定位算法的准确性，提出了一种基于移动目标节点的两步定位算法。
该算法利用一个移动目标节点遍历整个网络，并周期性地广播包含自身当前位置的信息。
而传感器节点的自身定位过程则可用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的目标跟踪方法实现。
由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定性，所以先选取不共线的3个拥有RSSI测距能力的目标节点信息，利用Euclidean定位法提高滤波的初始位置精度，从而改善定位效果。
通过仿真、分析和比较该目标节点在多种移动轨迹情况下的定位误差，这种两步定位法可以改善对目标节点移动轨迹的特殊要求的限制，能取得较好的定位精度，而且更适合于实际情况。
%The node localization technology is a key support to wireless sensor network application, and a two-step localization algorithm is proposed based on a mobile destination node in order to improve the accuracy of position. A mobile destination node is used to traverse the network and broadcast current position information itself while the sensor nodes can get their position information with the Unscented Kalman Filter （UKF） target tracking method. As the target state model and measurement model have some uncertainty, we select three non-collinear destination nodes with RSSI ranging measurement capability, then get the improved initial position using the Euclidean filtering method, hence the final position more accurately. The final simulation, analysis and comparison of the positional errors in a variety of trajectory indicate that the improved two-step method can relaxthe special requirements of moving trajectory for the destination node, achieve better positioning accuracy, and be more suitable for practical situation.【期刊名称】《物联网技术》【年(卷),期】2012(002)005【总页数】5页(P43-46,49)【关键词】无线传感器网络;定位;目标跟踪;无迹滤波【作者】吴大中;张蒙蒙【作者单位】南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP274无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是可以通过自组织快速形成的一种分布式网络。
无线传感网中的定位算法优化与多路径传输研究无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的微型传感器节点组成的网络系统。
这些传感器节点具有自主运行、自组织、自适应和协同处理等特点。
传感器节点通过互相通信和协作，采集、处理和传输环境信息，实现对外界环境的感知与监测。
其中，定位算法优化和多路径传输是WSN研究中的重要课题。
定位算法是无线传感网中的关键技术之一，它用于确定传感器节点的精确位置。
精确的节点定位对于各种应用场景都至关重要，如环境监测、目标追踪和资源管理等。
传感器节点的位置信息能够提供给用户或其他节点，实现对环境中事件的准确定位和跟踪。
然而，由于传感器节点的部署环境多样性和节点间的复杂通信，定位算法面临着一系列挑战。
首先，无线传感网中的信号传播路径受到多路径效应的影响。
传感器节点在传输信号过程中，信号会经过多条路径到达目标节点，由此产生多径传输现象。
这种现象导致信号的传输路径错综复杂，增加了定位算法的复杂度，并降低定位的准确性。
针对多路径传输问题，研究人员提出了多种解决方案，如基于多径传输模型的定位算法、基于多路径优选的节点选择算法等。
其次，无线传感网中的节点定位需考虑能耗问题。
传感器节点常常是由有限的能源供应，并且无法替换或充电。
因此，在设计定位算法时需要考虑节点的能耗问题，避免过度消耗能源而影响网络的生命周期。
现有的研究中，通过考虑能效目标、设计优化的能耗模型以及选择低能耗的通信路径等方式，来提高定位算法的能效性能。
另外，无线传感网中的节点定位算法需要适应不同的网络环境和应用场景。
无线传感网通常部署在各种环境中，如室内、室外、城市和农村等。
每个环境都有不同的特点和网络条件，因此需要针对不同环境进行算法优化。
同时，不同应用场景也对节点定位算法提出了不同的要求，例如对定位准确性、定位时延、可扩展性和鲁棒性等方面的要求不同。
因此，研究者需要根据具体的环境和应用场景来优化节点定位算法。
无线传感器网络中的节点部署优化算法研究无线传感器网络是一种自组织、分布式、无中央控制的传感器网络，由大量的传感器节点组成，这些节点通过自组织的方式协同工作，实时感知、收集、处理所监测区域内的信息，并将信息传送到数据汇聚节点。
在无线传感器网络中，节点的部署对网络性能至关重要，合理的节点部署可以有效地提高网络的覆盖范围、延长网络的工作寿命、减少能耗、提高数据传输的可靠性。
节点部署优化算法是无线传感器网络中的一个重要研究方向。
通过部署优化算法，可以在节点位置未知的情况下，通过一定的规则和策略将节点部署到指定的区域，使网络性能得到最大的提升。
现有的节点部署优化算法主要包括随机部署算法、基于连通性的部署算法、基于能量效率的部署算法等。
随机部署算法是一种简单而有效的节点部署方式。
在这种算法中，节点在监测区域内随机分布，主要适用于网络规模较小、节点密度较低的情况下。
随机部署算法具有简单、易实现、低成本等优点，但也存在一些缺点，比如随机部署容易导致节点的重叠部署，影响网络覆盖范围和能耗均衡。
基于连通性的部署算法是一种利用图论中的连通性理论来优化节点部署的算法。
通过增加节点的通信范围和增加节点之间的连接密度，可以有效地提高网络的可靠性和连接性。
基于连通性的部署算法通常采用最小生成树、最小生成森林等算法来实现节点的最优布局，从而使得网络中的所有节点都能够互相通信，并保持一定的连通性。
这种算法能够有效地减少网络中的孤立节点数量，提高网络的传输效率和稳定性。
基于能量效率的部署算法是一种通过优化节点部署位置，使得网络中节点的能耗均衡，延长网络的工作寿命的算法。
节点在网络中通信时会消耗能量，节点之间的通信距离越远，能耗就越高。
因此，通过合理地安排节点的布局，使得网络中节点之间的通信距离尽可能的短，可以有效地降低网络的能耗，延长网络的寿命。
基于能量效率的部署算法主要包括基于能量分布的部署算法、基于节点密度的部署算法等，通过这些算法可以使得网络中的节点的能耗更加均衡，提高网络的稳定性和可靠性。
