无线传感器网络DVHop定位算法的研究与改进
第２ｌ卷第５期２００９年ｌＯ月
军械正程学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｒｄｎａｎｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ
ＶｏＬ２ｌＮｏ．５
Ｏｃｔ．２０（）９
文章编号：１００８—２９５６（２００９）０５－００５１－０４
无线传感器网络ＤＶ。Ｈｏｐ定位算法的研究与改进
李思１，陈建明１，廉恩杰２，卢庆龄２
（１．装甲必正程学院信息工程系２．技术保障工程系，北京１０００７２）
攘要：为了改蔫ＤＶ一｝§审算法对蔑点酶定蕴糖度褪提蹇覆盖搴，对ＤＶ．Ｈｏｐ定位算法孛寒翱苇点到锘麓赢阕距离计算方法进符了改进，提出了一种新的距离计算方法，并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿粪结果表骥了改进算法的有效性。
关键词：无线传感器网络；常点定位；ＤＶ—Ｈｏｐ葬浓；校正值
中图分类号：ＴＩＹ２１２；ＴＰ３９１。９文献标识码：Ａ
ＩｍｐｒｏｖｉｎｇＤＶ－ＨｏｐＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ
ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ
毽Ｓｉ’，ＣＨＥＮＪｉａｎ．ｍｉｎｇ’，ＨＡＮＥｎ－ｊｉｅ２，ＬＵＱｉｎｓ．１ｉｎ９２
（１。ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ２。ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｕｐｐｏｒｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，
Ａｃａｄｅｍｙｏｆ
ＡｎｍｏｍｄＦｏｒｃｅＥ画ｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｖｅｒａｇｅｆｒａｃｔｉｏｎｏｆＤＶ?Ｈｏｐ蜘ｒｉｔｈｍ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｈａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｆｒｏｍｕｎｋｎｏｗｎｎｏｄｅｔｏｔｈｅａｎ－ｃｈｏｒｎｏｄｅｉｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｔｒａｓｔｉｓｍａｄｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｏ－ｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｈａｓｐｒｏｖｅｄｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ’Ｓｖａｌｉｄｉｔｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ；ｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＤＶ—Ｈｏｐａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
无线传感器网络作为信怠获取的重要技术手段，正广泛应用于网家安全、军事行动、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域，成为研究的热点和重点。在传感器网络审节点定位是实现各种信息实时煎测、准确感知秘采集的重要前提，定位算法是其关键。
无线传感器网络节点定位算法有多种多样，归纳起来主要包括基于测距技术的定位和无需测距技术麴定位Ｈｊ。基予距离的算法遴避距离或者惫度信息进行定位，测距技术包括信号到达时间差测距法、信号强度测距法等。其经典算法有三角测量法、三边测量法、极大似然定位算法等。基于距离的定位恚ｆｌ‘制由于实际测量节点闯的距离或角度，通常定位精度摆对较高，但对节点的硬件也提出了穰麓的要求，定位过程中消耗的能量比较多。无需测距定收稿日期：２００９－０１－１５；修回日期：２００９－０３－２５
作者蕊奔：李爨（１９８５一），男，磺女褥究生．位算法不需要测量节赢闻的距离和方位，对硬件要求简单，适用于部分不需要高精度的场合。因功耗和成本因素以及粗精度定位对大多数腹用已足够．所以无褥测距定位方案倍受关注。质心算法、ＤＶ—Ｈｏｐ泣ｊ、蘸规菇和麓ＤＳ。ＭＡＰ等就是典型的无需测距定位算法。
１ＤＶ—Ｈｏｐ算法
ＤＶ＊Ｈｏｐ篓法是南美国路特葛簸大学酶ｒ辆ｇｏｎｓＮｉｃｕｌｅｓｃｕ等人口３提出的，其基本思想是：节点本身只与其邻接节点交换信息，将未知节点与锚节点之间的距离用网络平均每跳距离和两节点之间最短路径跳数之积来表示，使熊三边测量法获褥节点位置信息。该算法要求郝分节点具备ＧＰＳ定位设备，其它节点根据锚节点（采用ＧＰｓ定位或者预先人工部署的节点，已知自身的精确位置信息）以及节点间的通信信息确定自身的位置。不需要节点自身具备
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距离测量或角度测量功能，也不需要额外增加测距或测角设备。所以ＤＶ－Ｈｏｐ算法蹩众多无线传感器网络节点自定位算法中应用最广泛的算法之一。
ＤＶ—Ｈｏｐ算法的定位过程分为如下３个阶段：
１）计算未知节点与每个锚节点的最小跳数
在ＤＶ．Ｈｏｐ中，每个锚节点向邻居节点广播自身位置信息的分组，其中跳数字段初始化为Ｏ。接收节点记录具有到每个锚节点的最小跳数、忽略来自同一个锚节点的较大跳数的分组。将跳数糯ｌ，并转发给邻居节点。通过这个方法，网络中的所有
节点麓够记录蓟每个镶节点的最小跳数。
２）计算未知节点和锚节点的实际跳段距离
每个镰节点根据第１除羧孛记录的其缝锚蛰点
的位置信息和相距跳数，利用估算距离眠估算平均
每跳戆实际薤离，越郓为校正值，霹表示为
∑以ｉｉ厂玎而耻盟—１Ｆ～，。’
ｉ々
式中：（茗；，Ｙｉ），（髫ｉ，ｙｉ）是锚节点￡√的坐标，矗，是锚节点ｉ与，（，≠ｉ）之间的跳段数。然后，锚节点将计
算的每跳乎均距离用带有生存期字段的分组广播至
网络中，未知节点仅记录接收到的第１个每跳平均
距离，并转发给邻居节点。该策略确保大多数节点默最近的锚节点接收到每跳平均距离值。未知节点
接收到每跳平均距离后，根据记渌的跳数，计算到每
个锚节煮的跳段彗蠢离。
网络拓扑结构和相关数据如图ｌ所示。
已知锚节点Ｌ，，如和岛，节点Ｌ，，厶和１．３之间
均有欧氏距离，其路径长度分别为２跳和６跳。由．式（１）算出锚节点￡，的校正值为ｃ，＝１１００万＋４０＝
１７．５，这塞际上就是单跳的估计平均距离。同样，亦霹算褥毛稳乏黪校歪值乞＝４１０了＋７ｒ５＝１６。４３，ｅ３＝等堋．９ｌ。
接下来￡Ｉ，如和如向整个网络广播其计算得的校正值，未知节点Ａ即可收到它们的广播，由于节点Ａ离岛的跳数最少，因此它应该最先接收到￡２的校正值，而忽略掉其它校正值。节点Ａ到厶，，如和毛的距离分别为３×１６．钙，２×１６．４３穰３×１６．４３。
３）利用三逡溺量法计算童身位置
未知节点利用第２阶段中记录的到各个锚节点的跳段距离，裂耀三边测量法计算自身坐标。
该定位算法可利用大量冗余信息提高节点定位的可靠性，且传感器节点不需要任何附加硬｛牛支持，是无线传感器网络节点定位的一个可选方案。但是这静算法也存谯不足之处，在ＤＶ—Ｈｏｐ算法中，采用锚节点之间的每跳平均距离作为未知节点到锚节点的平均每跳跳距，通过每跳跳距与跳数的乘积来表示未知节点和锚节点之间的距离。然而在实际网络拓扑中锚节点到未知节点往往不是直线路径，使用ＤＶ—Ｈｏｐ算法会带来较大酌距离误差。ＤＶ—Ｈｏｐ定位算法比较适合锚节点分布均匀、各向同性、密集型的无线传感器网络，因秀在这种情况下求得的孚均每跳距离值才能更接近实际距离值。
２ＤＶ—Ｈｏｐ算法的改进
ＤＶ—Ｈｏｐ定位算法是一种霹扩展算法，它仅根据网络的连通性和距离矢量的信息交换，将其转化为近似的测量贩离，但是它是利用跳段距离代替直线距离，所以误差会比较大，并且仅在各向同性的密集网络中，校正值才能合理地估算平均每跳距离。在定位阶段需要未知节点至少知道与３个或３个以上的锚节点距离，才可以对未知节点进行定位。由于实际中的条件限制，在节点分布稀疏或者不均匀的情况下，定位的性能还会大幅度下降。当网络连通度较低时，不能定位的节点魄率会魄较大，定位覆盖率会比较低。而且在无线传感器网络的应用中还有许多监测盲点，也就是文献【４】孛提翻的不良茧点的问题，以致影响网络的监测能效。但是通过近年来对无线传感器网络定位算法的研究，使ＤＶ—Ｈｏｐ算法中锚节点稀疏与提高结果定位精度等问题得到解决。笔兹在了鳃已有算法的基础上，针对校正值的使用，改进算法中未知节点到锚蒂点之间距离的计算方法，使参加朱知节点距离计算的各值更加精确，以减少在整个算法过稷中的误羞，提离算法
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第５期李思簿：无线传感器网络ＤＶ－Ｈｏｐ定位算法的研究与改进５３
的定位精度。
２．１算法改进的基本思路
ＤＶ．Ｈｏｐ算法的第２个阶段中，每个锚节点获得其他锚节点位置和相隔最小跳数，并且计算出自身的每跳平均距离，然嚣将每跳乎均疆离箨为一令梭正值广播至网络中。
原算法中，使用的策略是确保绝大多数未知节点从最近的锚节点接收每跳平均距离，即节点仅记录接收到的第１个每跳平均距离烈一。未知节点ｉ到镌节点歹的距离魏
ｄ（ｆ。，）＝ｔｉ。ＤＸⅣ。。，（２）式中：■“）为未知节点ｉ到锚节点Ｊ的跳数，日一为节点接收到的第１个校正值０
如果按式（２）计算，使震最近点的每魏乎均距离代替所有参与定位的锚节点的每跳平均距离，会存在很大的误差。这样定出的未知节点不准确，把这个误差带入循环，会造成误差累加，以至于使其它未躲节点的定位结果豹定位精度误差过大。因此妊须解决先定出的节赢精度闻题，原算法中是用最近的每跳平均距离来代替所有参与定位的锚节点平均距离，笔者考虑在改进算法中将来知节点接收到的各个锚节点的每跳平均距离作为该锚节点到未知带煮的校正值，未翔节点到每个锚节点闯的踅离按照各囱锚节点的校援值来计算。
先根据式（１）求出Ｅ，则未知节点到锚节点的距离为
ｄ（１Ｊ）＝曩ｉ奎Ｘ／／；。《３）在算法执行过程中，根据二次广播的思想硝］，让每个接收到含有跳数的数据包的节点将该信息添加到它的存储链表中，然后继续向其邻居广播，重复ｌＤ麴数据包就丢弃。在每个镬节点计算窭平均每跳距离并广播至阏络的过程中，数据包的格式为：｛ＩＤ，脯｝。经过该阶段的广播后，所有未知节点获得所有锚节点计算的每跳平均距离。该所有未知节点根据第１阶段的记录，通过式（３）求出未知节点刭锚节点之闻的距离。
２．２算法的描述
文献［６］的研究表明，沿着网络边界的区域缺少锚节点会导致很高的定位误差。因为最大的误夔发生于网络边界，所泼锚节点应该放置予惩络酶周边界。因此，笔者将对研究的节点和网络环境俸如下假设：网络中的锚节点分布在监测区域内，并均匀部署在网络的四周；锚节点的位置已知且不变。节点接收来自锚节点的广搔分组，并使用这些信息计算它翻麴位置。整个算法翦漉程如图２所示，其体过程如下：
否
网络初始化
选取锚节点
获得节点跳数信息
诗篝鑫拿链节点超
静每蔬乎玛距离
是否锚节点一
Ｉ是上
寒麓节轰绩羧鑫
锚箨点的信崽
自身定位
结寒定位
图２算法的流程圈
步骤ｌ：每个锚节点向网络广播信标时都产生包含蛊悉的位置和跳数冀０的广播包。魇有锤节点周围ｌ跳范围内的邻居节点都能收到这个广播包，并记录下锚节点的位置及相应的跳数１。然后它们进行再一次的广播，包里带有锚节点的俄置和跳数ｌ。每个接受到这次广播并显之翦没纛收鹜含有同样信息的广播包的节点记录下锚节点的位置和跳数２，此信标在网络中被以泛洪的方式传播出去，信标每次被转发时跳数都加ｌ。接收节点在它收到的关于某一个镁节点的所有信标中保存具有最小跳数值酶信标，丢弃有较大甄数值的同一锚节点的信标。通过这一机制，网络中所有节点都获得了到每一个锚节点的最小跳数值，同时减轻了网络通信量。
步骤２：在获得其它锚节点位置和相隔跳距后，每个链节点透过式（１）计算该链节点觞阏络平均每跳距离，然后将其作为一个校正值广播至网络中，数据包的格式为：｛ＩＤ，∞｝。让每个接收剡含有跳数的数据包的节点将该信息添加到它的存储链表中，然后继续向英邻居广播，霪复ｌＤ的数攮毽就丢弃。未知节点根据其接收到的所有锚节点的校正值，以及第ｌ阶段中得到的距备锚节点的最小跳数，按照式（３）来近似计算到各个锚节点的距离。
步骤３：未知节点获得与所有锚节点的距离后，
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执行最／Ｉｘ－－乘法计算出自己的位置。
３算法仿真及分析
为了检验算法的性能，对ＤＶ．Ｈｏｐ定位算法和改进算法进行了仿真对比分析。设节点分布区域为１００ｍ×１００ｍ的正方形。传感器中的节点在仿真区域内随机分布，节点数量维持在１００，每个节点具有相同的通信距离２０ｍ，路由方式均采用泛洪路由。
主要从定位误差和定位覆盖率２个方面对算法的性能进行评估，在仿真中对每种算法都随机运行１００次，然后取其整体定位误差和覆盖率的算术平均值。由于初始锚节点数量影响定位误差和覆盖率，所以以不同初始锚节点数量作为输入。
仿真结果分别如图３和图４所示，分别选取了２，６，１０，１４，２０，２５这６种初始锚节点数量进行观测和结果对比。从图３中可以看出，随着锚节点数量
锚节点数／个
图３锚节点数量及定位误差
图４锚节点数量及覆盖率
的增加，２种算法的定位误差都在降低。当锚节点个数达到６一１０个时，２种算法的定位误差下降趋势都很明显，但改进后的算法较原算法的误差低５％一１０％；当锚节点个数超过２０后，原算法误差的下降趋势开始减缓，而改进的算法的误差下降仍然显著，在锚节点个数达２４时，误差比原算法低１０％。在图４中，随着锚节点个数的提高，２种算法的节点覆盖率都呈上升趋势，但新算法的覆盖率高于原算法约６％一１０％。
同时，为了进一步比较２种算法的优劣，对算法的通信开销和计算开销进行了对比。２种算法均采用可控的泛洪方式在网络中传送消息，首次泛洪过程中，２种算法通信开销相同，第２次泛洪过程中，改进算法比原算法增加ｒ?＾，。?Ⅳｂ个数据包（ｒ为网络平均跳数，Ⅳ日为已知节点个数，Ⅳ。为未知节点个数）。算法的计算开销包括距离计算和最小二乘算法，２种算法距离计算虽然采用不同的的每跳平均距离，但开销基本相同。
４结束语
笔者针对ＤＶ．Ｈｏｐ算法的不足，提出了一种新的距离计算方法，实验证明该方法能够有效减小定位误差，提高原算法的鲁棒性和可靠性。但是由于改进算法中增加了需要计算的信息量，节点定位过程中的网络通信量增加，使得它的能耗有所增大，并且该方法仍然存在着定位误差。
参考文献：
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［６］ＳａｖａｒｅｓｅＣ，ＬａｎｇｅｎｄｏｅｎＫ，ＲａｂａｅｙＪＭ．ＲｏｂｕｓｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＡｄ－Ｈｏｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ａ］．Ｉｎ：ＵＳＥＮＩＸＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＵＳＥＮＩＸＴｅｃｈｎｉｃａｌＡｎｎｕａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．Ｂｅｒｋｅｌｅｙ：ＵＳＥＮＩＸＰｒｅｓｓ．２Ｉ）０２：３１７－３１８．
（责任编辑：韩红艳）
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无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究与改进
作者：李思， 陈建明， 廉恩杰， 卢庆龄， LI Si， CHEN Jian-ming， LIAN En-jie， LU Qing-ling
作者单位：李思,陈建明,LI Si,CHEN Jian-ming(装甲兵工程学院信息工程系)， 廉恩杰,卢庆龄,LIAN En-jie,LU Qing-ling(技术保障工程系,北京,100072)
刊名：
军械工程学院学报
英文刊名：JOURNAL OF ORDNANCE ENGINEERING COLLEGE
年，卷(期)：2009，21(5)
被引用次数：3次
参考文献(6条)
1.刘艳文.王福豹.段渭军基于DV-Hop定位算法和RSSI测距技术的定位系统[期刊论文]-计算机应用 2007(03)
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4.马祖长.孙怡宁无线传感器网络节点的定位算法[期刊论文]-计算机工程 2004(07)
5.彭刚.曹元大.孙利民无线传感器网络定位机制的研究[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(09)
6.Savarese https://www.wendangku.net/doc/004424761.html,ngendoen K.Rabaey J M Robust positioning algorithms for distributed Ad-Hoc wireless sensor networks 2002
相似文献(10条)
1.期刊论文邱岩.赵冲冲.戴桂兰.胡长军.QIU Yan.ZHAO Chong-chong.DAI Gui-lan.HU Chang-jun无线传感器网络节点定位技术研究-计算机科学2008,35(5)
节点定位是无线传感器网络应用的前提和基础.本文在分析WSN自身定位算法研究的基础上,对定位算法进行了分类.根据静态定位和动态定位算法的不同特点,对现有的算法进行了分析比较,并重点讨论了一些典型的动态定位算法.最后针对统一武器制导网络等空间应用领域中对网络节点定位的要求,探讨了节点的移动性和三维定位问题.
2.学位论文朱肖肖无线传感器网络无需测距技术节点定位算法研究与实现2007
无线传感器网络是一种新兴的信息获取和处理技术，它集成了传感器技术、嵌入式计算、低功耗电子技术和无线通信技术。无线传感器网络在国防军事、环境监测、空间探索、医疗卫生、精细农业、交通管理、反恐抗灾等领域具有广阔的应用前景。节点定位技术是无线传感器网络进行目标识别、监控、跟踪等众多应用的前提，也是无线传感器网络研究中的共性支撑技术之一。
无线传感器节点由于受到功耗、成本、体积等因素的限制，对无线传感器网络节点定位技术提出了新的要求和挑战，在满足精度的前提下还要求定位算法必须是易实现、低复杂性、低能耗的。本文就无线传感器网络中的节点定位技术展开深入探讨和研究。主要工作包括以下几个部分：
1、对无线传感器网络节点定位问题进行了综述，阐明了节点定位技术在无线传感器网络中的重要性。论述了无线传感器网络的特点和体系结构，讨论了其关键技术和应用领域。在查阅大量相关文献的基础上，全面地探讨了节点定位问题及其在国内外的研究现状；
2、重点研究了无线传感器网络节点定位的基本原理和机制，分析了节点定位中距离或角度的测量技术和方法。描述了无线传感器网络节点定位算法和系统的性能评价标准，并从测量技术、定位形式、定位效果、实现成本等方面考虑，总结了节点定位算法的分类方法；
3、对无线传感器网络无需测距节点定位技术进行了深入地探讨，剖析了无需测距定位算法基于连通性和基于跳数两种度量方式及其实现原理。然后着重对质心算法、凸规划算法、MDS-MAP算法和APIT算法等几种典型的无需测距节点定位算法的原理和性能做了细致的研究和分析，以此为后续的研究工作提供良好的基础和借鉴；
4、在现有算法基础上，结合无线传感器网络的特点，研究并设计出一种新的定位算法，称为ELM定位算法。对于直接连通节点，ELM定位算法充分利用信标节点的坐标进行直接定位，减少了单位跳距误差对节点最终位置的影响。针对节点定位过程中的误差问题，在ELM定位算法中加入了一种验证方法以提高节点定位的精度。通过构建仿真系统对算法进行仿真分析，仿真结果显示算法具有较高的定位精度和覆盖率；
5、为了进一步验证定位算法的有效性和实用性，同时针对国内目前在无线传感器节点方面的匮乏，设计了无线传感器节点。实验节点采用
Philips公司的LPC2138嵌入式微处理器和Chipcon公司的CC1100射频通信芯片。给出了无线传感器网络节点定位系统总体设计方案和实现方法，并在设计的实验节点上移植了TinyOS操作系统，采用nesC语言在硬件节点上对ELM定位算法进行了程序设计，最后对定位算法做了实地测验。
3.期刊论文李洪峻.卜彦龙.薛晗.李迅.马宏绪.Li Hongjan.Bu Yanlong.Xue Han.Li Xun.Ma Hongxu面向无线传感器网络节点定位的移动锚节点路径规划-计算机研究与发展2009,46(1)
节点定位是无线传感器网络技术研究的一个基本问题,大多数无线传感器网络的应用和中间件技术都需要节点的位置信息.目前比较实用的定位方法是利用一些移动锚节点(如安装有GPS)根据有效的规划路径移动,通过发送包含其自身坐标的信息来定位其他节点,该方法不过多地增加无线传感器网络成本,还可以获得较高的定位精度.在该方法中,移动锚节点的路径规划问题是需要解决的基本问题.主要研究移动锚节点的路径规划问题,把图论引入到无线传感器网络节点定位系统.把无线传感器网络看成一个连通的节点无向图,路径规划问题转化为图的生成树及遍历问题,提出了宽度优先和回溯式贪婪算法.仿真实验和真实系统实验结果表明,该方法能够很好地适应无线传感器网络节点随机分布的节点定位,可以取得较高的定位精度.
4.学位论文邓罡无线传感器网络节点定位关键技术研究2008
无线传感器网络主要用于感知，监测网络覆盖区域中的各种环境参数。近年来随着无线传感器网络软硬件技术的发展，无线传感器网络已逐渐从理论研究走向实际应用。无线传感器网络在工业控制，农业生产，环境监测，军事国防等方面，都有着巨大的应用潜力。节点定位是无线传感器网络的关键和支撑技术之一，许多应用都跟节点位置息息相关，同时节点定位还为无线传感器网络的其他理论和技术如基于位置的路由，跟踪，监测等提供基础。开展对无线传感器网络节点定位的研究，具有十分重要的理论和现实意义。
本文首先对无线传感器网络的概念、特点和体系结构等进行简要的介绍，然后重点分析对比了当前节点定位的主要算法及其优缺点。在总结当前定位算法存在问题的基础上，本文提出了一种环境感知的节点测距方法EAM(EnvironmentAware Node Distance Measure Method)。EAM测距方法使用接收信
号强度指示进行测距，该方法首先根据导标节点之间的相互关系，将网络覆盖区域划分为若干子区域，然后再通过导标节点之间的相互协作，分别确定出无线信号在不同子区域环境下具体的传播损耗模型，针对不同的子区域，分别选择相应区域下的信号传播模型将接收信号强度指示转化为距离信息
，从而克服了网络覆盖区域中不同子区域信号传播模型的差异对距离测量的影响。为了检验EAM方法的性能，我们在Matlab平台上对该方法进行了仿真。仿真结果表明，与通常的距离测量方法相比，EAM能提高平均测距精度约15％-30％。
在EAM方法中，未知节点根据自身所处的区域，选择相应区域的信号传播模型作为其信号传播模型，从而进行测距定位。在此过程中，未知节点区域的选择对测距和定位的精度有着较大影响。基于此，本文分别给出了四种不同的区域选择法并从数学角度分析了区域选择的一般原则。
在基于接收信号强度指示进行测距的定位算法中，障碍物对测距精度有较大的影响。EAM方法的提出，为某些特殊情况下的障碍物分析提供了可能，本文分别针对三种情况下的障碍物进行了分析。通过对障碍物的分析，可以进一步提高EAM方法的测距精度。
最后，本文给出了基于EAM的定位系统的设计与实现，并在实验室环境下测试了基于EAM的系统与基于通常测距方法的系统的定位误差。实验结果表明，基于EAM方法的定位系统能提高定位精度约20％，平均定位误差在30％以内，能满足绝大部分无线传感器网络对节点定位精度的要求。
5.期刊论文廖先林.张铨荣.王光兴.赵林亮.LIAO Xianlin.ZHANG Quanrong.WANG Guangxing.ZHAO Linliang无线
传感器网络节点定位问题研究-武汉理工大学学报（信息与管理工程版）2007,29(5)
定位技术是无线传感器网络重要的共性支撑技术之一.对无线传感器网络的定位问题进行了分类;把节点定位过程分成4个基本步骤,并以此分类和节点定位过程组成为线索,介绍并分析了现有的具有代表性的节点定位算法.指出了今后无线传感器网络节点定位算法研究可能的几个热点方向.
6.学位论文嵇玮玮无线传感器网络的节点定位与覆盖技术研究2008
无线传感器网络是随着微机电技术、传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术以及分布式信息处理技术等的发展建立起来的分布式信息感知与处理系统，在军事、医疗、商业以及环境保护等领域具有广泛的应用前景。
无线传感器网络是由具有感知、计算和通信能力的无线传感器节点组成。在其各种各样的应用研究中，节点定位与网络覆盖是无线传感器网络应用的两个主要支撑技术。节点定位是实现无线传感器网络众多应用的前提，其定位精度是无线传感器网络的关键性能指标之一；而网络覆盖则决定了无线传感器网络所能提供的服务范围，也在很大程度上影响了网络的成本和各种具体应用的性能，是网络设计时必须要考虑的首要问题。
本文主要针对无线传感器网络中的节点定位与网络覆盖技术进行深入的研究与探讨。在节点定位技术方面，分别研究了基于距离的定位算法，距离无关的定位算法以及递增式定位算法；在网络覆盖技术方面，分别对静态网络覆盖与动态网络覆盖进行了研究。
本文的主要工作可以归纳如下：
1.基于距离的定位算法与距离无关的定位算法研究1)研究了基于距离的定位算法，提出基于UWB的TOA测距方法。UWB信号具有信号带宽大、测距精度高的特点，但在节点定位应用中，UWB直达信号难以精确检测。本文提出通过对首次到达信号时间和最强信号时间进行加权来得到直达信号到达时间，并采用模糊逻辑技术计算加权系数。实测数据仿真试验表明，基于UWB的定位技术可极大地提高定位精度。
2)研究了距离无关的定位算法，并对其中的典型DV-Hop算法提出了改进。DV-Hop算法本身是一种传统的距离无关定位算法，在各向同性的密集网络中，DV-Hop可以得到比较合理的定位精度。然而，在随机分布的网络中，节点定位误差较大。本文根据DV-Hop算法定位过程，在平均每跳距离估计、未知节点到各参考节点之间距离的计算和节点位置估计方法等3个方面进行了改进，分析和仿真了不同改进措施和综合改进的定位性能。这些改进有效的提高了传感器节点的定位精度，且无需增加网络中节点的通讯开销与硬件复杂度。
2.递增式定位算法研究1)在对递增式定位算法进行详细分析的基础上，指出了递增式定位算法存在的累积误差和无效节点问题。
2)在对累积误差特点进行分析的基础上，提出将未知节点与其参考节点中定位精度较高的节点间的距离作为约束条件来减少定位过程中的累积误差。仿真结果表明，本文方法能够显著减小传感器节点定位过程中的传播误差，提高节点定位精度，改善了方法的适用性。 3)分析了无效节点的存在特征并对其进行分类，提出利用运动目标的位置信息以及无效节点与已知节点的连接信息对无效节点进行定位，显著提高了无线传感器网络对目标的跟踪性能。
3.网络覆盖技术研究1)研究了静态网络覆盖，提出了新的网络静态覆盖与动态覆盖方式。在业已开展的网络静态覆盖研究中，网络1-覆盖得到深入研究。本文针对网络静态覆盖中的确定性覆盖和随机性覆盖，分别提出了新的传感器节点部署策略和调整传感器节点感知半径的方式，实现了无线传感器网络的k(≥3)-覆盖。针对网络动态覆盖，提出了能量有效的本地节点选择方案，节点根据相邻时刻接收到的目标信号能量变化独立决定其工作状态。理论分析和计算机仿真表明该方案可大大减少与相邻节点及中心节点的信息交换，减少网络的能量消耗。
2)研究了动态网络覆盖，提出一种最佳节点分布几何结构，提高了网络对目标位置的估计性能。
7.期刊论文李忠成.Li Zhongcheng环境监测无线传感器网络节点定位算法研究-计算机应用与软件2010,27(2)
无线传感器网络节点的定位技术是其关键技术之一,具有十分重要的地位.传感器节点采集到的数据必须结合其位置信息才有意义.结合环境监测无线传感器网络,通过对节点定位的基本原理和近几年国内外典型定位算法的分析研究,采用信号强度测距(RSSI)方法对其进行节点定位.为了提高定位精度,进一步对该方法进行了算法改进及节点坐标修正,最终实现了对目标的有效定位.通过仿真结果分析比较表明该方法平均定位误差小,是一种可行的定位算法.
8.学位论文陈晓燕基于量子遗传算法的无线传感器网络节点定位算法研究2009
无线传感器网络是一种新兴的网络，融合了很多新的技术，因此，具有很强的通信能力，在各个领域都得到了广泛的应用。在无线传感器网络中
，一个重要的技术是无线传感器节点定位，因为节点担负信息采集和处理的任务，而进行信息传递的节点需要知道其他节点的位置才能将信息发送出去。然而，传感器节点布点是随机的，一般来说，节点无法预知其它节点的位置，因此，节点定位在无线传感器网络中显得非常重要，研究无线传感器网络传感器节点定位也显得非常有必要，也十分有意义。
本文的开头部分，重点介绍了无线传感器网络的组织结构、特点和应用领域，阐述了研究无线传感器网络节点定位十分有意义。
节点定位是无线传感器网络中的重要内容，而定位技术是支撑这一重要内容的核心，本文在第二章中着重介绍了无线传感器节点定位的一些基本概念，节点定位算法的分类，节点位置计算，着重介绍了三种计算节点位置的方法：三边测量法、三角测量法、极大似然估计法。并重点对质心定位算法、凸规划定位算法、DV-Hop定位算法、DV-distance算法、APIT算法、n-hop multilateration primitive定位算法等现有的国内外具有代表性的节点定位算法作了详细的介绍。
前面介绍的这些算法，各有其优点，但它们有一个共同点就是使得传感器节点位置解信息容易陷入局部最优解。遗传算法和量子遗传算法是基于概率的方法，用遗传算法和量子遗传算法来进行优化，优化的结果具有很强的鲁棒性，解信息不易陷入局部最优解。因此，在文章的第三章中着重介绍了遗传算法和量子遗传算法，介绍了一些基本的概念，并详细描述了遗传算法的基本操作及其算法流程，为引出第四章基于量子遗传算法的节点定位方法作了良好的铺垫。
第四章中提出了基于量子遗传算法的节点定位方法，详细地描述了网络中节点的部署原理，并建立了目标函数，给出了适应度值计算的式子，写出了详细的算法流程，指明了算法的终止条件，最后做出了仿真。
最后，本论文作了全文总结，并明确了现阶段研究中考虑不足的地方以及今后的研究方向。
9.期刊论文匡兴红.邵惠鹤.KUANG Xing-hong.SHAO Hui-he一种新的无线传感器网络节点定位算法研究-传感技
术学报2008,21(1)
提出一种新的节点分布式定位算法一移动锚节点极大似然算法(Mobile Anchor Point-Maximum Likelihood Estima-tion,MAP-MLE)用于节点定位.移动锚节点在定位区域内周期性发送信标点,未知节点接收信标点及其对应的声音信号能量,估算与信标点距离,滤波信标点,融合极大似然算法进行定位.仿真结果表明算法是有效的,其全分布计算定位方式适用于大规模的无线传感器网络节点定位.
10.学位论文孔凡天无线传感器网络节点定位与数据融合技术研究及实现2006
无线传感器网络具有布线成本低、监测精度高、容错性好、可远程监控、便于诊断与维护等众多优点，在网络制造、智能制造等领域有着广阔的应用前景，其根本任务是准确获取物理世界中有价值的信息。无线传感器网络借助节点的时间与位置信息，实现传感器节点之间控制和传感数据的高速率
、低延迟交换，以保证整个检测与控制系统的准确性与实时性。然而，无线传感器网络面临着计算、存储与网络资源等方面的限制，针对无线传感器网络的体系结构、节点时钟同步、节点定位以及数据融合等方面的问题展开研究具有十分重要的意义。
首先，本文详细研究和讨论了无线传感器网络的体系结构，提出了一种新颖的无线传感器网络分层式结构模型。传统的网络体系结构是为各种应用程序提供网络传输上的支持，是以实现“传输为目的”的，节点只具有传输功能，不对数据进行处理。而无线传感器网络“以数据为中心”，其目的是获取被感知对象的长期、准确的特征信息。该体系结构的设计遵循节约能耗的原则，尽可能地对传统网络中的非主要功能进行了约简，将OSI参考模型中的网络层和传输层合并为网络层，同时在协议中应用多传感器数据融合技术达到了节省存储资源、降低网络带宽占用的目的。
分析了无线传感器网络的节点时钟同步机制，提出了一种基于时间戳的节点时钟同步算法。基于时间戳的节点时钟同步算法的一个重要特征是参照时钟不同步的传感器节点的时间信标对时间戳进行转换从而实现时钟同步，而不直接进行节点之间的同步。由于时间戳信息可以通过现有的消息交换携载，该算法具有能源高效性。实验结果表明基于时间戳的节点时钟同步算法可以获得毫秒级的同步精度，已经可以满足无线传感器网络的大多数实际应用。
深入讨论了无线传感器网络节点定位算法的基本原理，提出了一种适用于节点具有移动性的无线传感器网络的基于蒙特卡罗方法的节点定位算法(Monte Carlo Localization, MCL)。MCL算法在网络节点(包括信标节点和普通节点)的运动不可控的情况下，不需要额外的硬件设施，就可以获得比现有几种定位方法更高的精度，解决了具有移动性的无线传感器网络中的节点定位问题。
研究了无线传感器网络中传感数据的融合处理方法，提出了一种基于无线传感器网络的分布式K-平均聚类算法(Distributed K-mean Clustering method for Wireless Sensor Networks, DKCWSN)和一种基于自适应加权的网内数据融合方法。DKCWSN算法可以实现无线传感器网络节点传感数据的快速、合理分组，而基于自适应加权的数据融合方法可以更好地将分组后的节点传感数据按其权重值的大小，作出正确的判断，融合处理得到更合理的结果。该方法简单、实用，大大降低了整个网络内的数据冗余度，节省了大量的存储资源和网络带宽。算法己在原型系统中实现，实验结果表明它具有较高的执行效率和很好的可扩展性。
最后，基于上述关键技术与方法，设计了一种基于无线传感器网络节点位置信息的移动机器人定位导航系统。同时，为了适应远程测控、远程医疗、公共交通、公共信息查询等领域的应用，对基于ZigBee协议的无线传感器网络进行了分析与研究，开发了一种基于该无线传感器网络的粮仓测控系统。
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