无线传感器网络的节点定位

计 算 无 线传 播 损 耗 的 数学 模 型 既有 基 于 各 种 测 量值 的纯 经 验模 型 ， 也有 在物 理 参数 测 量基 础上 进 行理 论 分 析 的的半 经 验模 型 。 了能 很好 地模 拟 精细 农业 中无线 系统 为 的工 作 环 境 ， 这里 运 用 了有效 进 行传 播损 耗 数学 模 型 校 在 正 的方 法 。 过对 精 细农 业 中数据 的采集 来 获取 特定 的本 通
感器节点位置的确定大都是 实施人工对节点进行定位 ， 这样既浪费时间又浪费人力， 了改 为
善这 种情 况 ， 着重讨 论 了精 细农 业 中传 感 器节点布 置后 自身进 行 自 定住 的方 法 。应 用 了基 动
于 ＲＳ Ｉ 定位 方 法。 这种 测距 的定位 方 法精 度较 高且 成本 较低 ， 合应 用 于精 细 农业 控 制 ．Ｓ 的 适
的 一个 至 关重 要 的 方 面 。本 文着 重 研 究 了传 感 器 节 点 的
定位。
同信号在两节点中的传播时间差 ，基于信号传播速度 ， 由
传 播 时 间差计 算 得到 距离 。
・
ＡＯ Ａｎ ｌ Ｏ ｒ ｖ ）该 方 法将 距 离 的测 量 转换 为 Ａ（ ｇｅ ｆ ｒ ａ ： Ａ ｉ１
一
２ 传 感器 节点 自定位 算法
现有的传感器节点 自定位方法很多 ， 根据实现手段的
种 田间管理手段。 精细农业是高投人 、 高产出、 高效益的
不 同， 定位算法可分为基于测距 （ ｅ ｂｓｄ 和非测距 ｒ — ａ ） 卸ｇ ｅ
（ ｅ ｆ ｅ两大 类 ｒ — ｒ） 彻ｇ ｅ ” 。
集 约化 生产方 式 ， 展速 度很 快 。现 代精 细农 业 的数 据采 发
总第 ２ ０期 ２

基于蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位王战备【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】节点定位是无线传感器网络的关键技术，针对最小二乘算法节点定位的不足，为了提高无线传感器网络节点定位精度，提出一种基于蝙蝠算法的传感器节点定位方法。

首先将无线传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题，然后采用局部和全局搜索能力强的蝙蝠算法对其进行求解，最后在Matlab 2012平台上对定位性能进行仿真测试。

结果表明，相对于其他节点定位方法，该方法提高了传感器节点的定位精度和定位效率。

%Node localization is a key technology of wireless sensor network and least square algorithm has low localiza-tion precision, in order to improve the localization precision of wireless sensor network node, a novel node localization method of wireless sensor network is proposed based on bat algorithm. Firstly, the node localization problem is trans-formed into a constrained optimization problem, and then the problem is solved by bat algorithm, finally, the simulation experiment is carried out to test the performance on Matlab 2012. The results show that the proposed method has improved the localization precision and localization efficiency of wireless sensor network node compared with other node localiza-tion methods.【总页数】5页(P90-94)【作者】王战备【作者单位】陕西理工学院物理与电信工程学院，陕西汉中 723000【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究 [J], 孟凯露;岳克强;尚俊娜2.蝙蝠算法在无线传感器网络节点递增式定位中的应用 [J], 束仁义;沈晓波;葛先雷;蔡俊3.基于蝙蝠算法的无线传感器网络定位研究 [J], 李鹏;陈桂芬;刘欢4.基于DV-Hop算法的海洋无线传感器网络节点定位 [J], 曹立杰5.基于农田监测的无线传感器网络节点定位研究 [J], 闫文豪;韩宇星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

随着计算机网络技术、通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器及其构成的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)引起了人们的极大关注。

这种传感器网络具有低功耗、低成本、自组织的能力，能够自动进行配置和适应环境的变化，具有动态可重构性等特点，能够通过协作实时监测、感知和采集网络，分布区域内的各种环境或监测对象的信息并传送到控制中心，因而被广泛应用于国防军事、国家安全、精细农业、环境监测、智能家居、城市交通以及预防与减灾、人员营救、目标跟踪等方面，适用于在人们无法接近的极端恶劣或特殊环境下监测事件发生的地点[1]。

传感器节点通过飞行器撒播、人工埋置和火箭弹射等方式任意撒落在被监测区域内。

节点的位置信息都是随机的，节点所采集到的数据，若没有位置信息几乎没有应用价值[1]。

所以在无线传感器网络应用中，节点的定位一直是关键问题，同时也是人们研究的热点。

由于传感器节点采用电池供电，节点数量巨大，成本太高，能量有限。

因而利用GPS或其他方式先对网络中的少量节点(锚节点)进行定位，其他大部分节点以锚节点位置为参考，应用各种定位算法实现自身定位。

根据目前出现的定位算法对节点位置估测机制的不同可以分为两大类：基于距离相关的定位算法(Range-Based Localization Schemes)和基于距离无关的定位算法(Range-Free Localization Schemes)。

前者需要测量相邻节点间的绝对距离或方位，并利用节点间的实际距离来计算未知节点的位置；后者不需要自己与锚节点之间的距离或角度信息，而是根据网络连通性等信息估算出自己与锚节点间的距离。

基于距离相关的定位算法使得传感器节点造价增高，消耗了有限的电池资源，而且在测量距离和角度的准确性方面需要大量的研究。

基于距离无关的定位算法则不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离，在成本和功耗方面比基于测距的方法具有优势[1]。

Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｎｏ ｅ ｓ ｌ － ｃ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｒ ｓ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ．Ｉ ｈ ｏ ａｉ ｎ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｄ ｅ ｆ ｌ ａｉ ｔ ｆ －ｏ ｚ ｏ ｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅｗｏ ｋ ｓ ｎ ｆｔ ｅ ｋ ｙ ｎ ｔ ｅ ｌ ｃ ｔ ｃ ａ ｉｍ ｏ ｉ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔｏ ｉｔ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｘ ｍｕ ｌ ｅ ｉ ｏ ｄ ｅ ｔ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｓｉ ｔ ｓ ｔ ｅ ｄ ｓ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｅ — ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｆｄ ｓａ ｃ ａ ｅ ｎ ｍａ ｉ ｍ ｉ ｌ ｏ ｓｉ ｉ ｔ ｏ ．ｅ ｔ ｋ ｈ ｍａ ｏ ｍａｅ ｈ ｉ ａ ｃ ｅｗｅ ｎ ｂ ａ ｔ ｃ ｎ ｎ ｄ ｓａ ｄ ｕ ｋ ｏ ｎ ｎ ｄ ｓ ｉ ｒ ｅ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｉｔｎ ｅ ｅ ｒ ｒｆ ｒｔ ｅ ｃ ｎ ｔａｎ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｏ ｅ ｎ ｎ ｎ ｗ ｏ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｒｏ ｏ ｈ ｏ ｓｒ ｉ ｔｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ． Ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ＭＡＴ ＡＢ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｈ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｅｆ ｃｉ ｅｙ ｉ ｒ ｖ ｈ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｈ ｏ ｇ ｈ Ｌ ｉ ｌ ｔ ，ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｆ ｔ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｐ ｓｔ ｎ ｎ ｏ ｓ ｔ ｅ ｖ ｉ
第 ４期
张华等 ： 无线传感器网络改进质心算法的节点 自定位
算的精度取决于信标节点 的密度和分布 。许多人针对质心算法提 出了改进思路 ， 文献『 提出一种密度 自 ２ １ 适应 的 Ｈ Ａ Ｅ Ｐ算法 ， 通过在信标节点密度低 的区域增加新标节点 ， 以提高定位的精度 ； 文献『 中提对距离 ３ １ 无关的几种定位机制进行 了比较 ， 信标节点密度 的大小影响了定位精度的高低 ， 还有一些文献通过对信标 节点与未知节点的距离的研究 ， 如采用时间差或以距离作为权值参数来讨论定位的精度问题。 考虑在不增 加信标节点密度的情况下以节点间的距离作为约束 ， 探讨通信半径和节点数对节点定位精度的影响， 采用 极大似然估计法对函数进行优化 ， 改进节点 自 定位的精度。