本文首先介绍了节点坐标的计算方法，然后从集中定位算法和分布式定位算法两个方面提出了典型的节点定位算法。析了当前无线传感器网络节点定位技术存在的一些问题，并强调了未来研究和发展趋势的方向。要：在本文中，节点的计算方法坐标介绍，再典型节点定位算法以两种方式解决：集中式定位算法和distribuée.Cet条定位算法分析问题存在于无线传感器定位技术中。
络并指出未来的研究方向和无线传感器网络发展趋势;节点的位置;定位算法关键词：无线传感器网络;节点的位置;定位算法中图分类号：TN929.5; TP212.9文献代码：文章编号：1006-4311（2018）30-0194-030引言无线传感器网络（WSN）是自组织网络系统相结合的传感器技术，集成的技术，工艺无线通信和分布式计算技术。1]。实时从网络覆盖区域收集监视信息并将其发送给观察者。
WSN在军事领域首次使用[2]。着MEMS制造技术和芯片的发展，传感器节点的成本大大降低，功耗和体积减少，并且新WSN技术被广泛用于日常生活和在建筑如森林火灾监测，智能交通，医疗保健，恒温阀芯物联网[3]和汽车联网[4]。这些应用中，传感器节点的位置至关重要[5]。而，对于大规模传感器网络，为每个节点安装GPS接收器以获得精确位置是不现实的[6]。此，目前的方法是为某些节点安装GPS接收器[7]，其余节点使用这些节点自动定位。此，研究WSN节点的本地化问题，现在具有重要的理论意义和实用价值。WSN节点定位的1种计算方法中的定位方法WSN坐标，恒温阀芯我们指的是，其位置坐标被称为锚节点和定位inconnu.Le节点的节点变为节点可以直接通信的节点通信范围称为节点的邻居。点。定位阶段，如果未知节点可以获取到相邻的锚节点的距离或获得未知节点和锚节点相邻的三边测量，三角测量和最大之间的相对角度的节点可能性可以使用。计计算未知节点位置的方法。边测量方法2个联合分析节点定位算法经过多年的研究，国内外学者提出了许多改进算法，用于定位的无线传感器节点，我们可以分为集中式定位算法并分发[11]。]。
中定位在中央定位算法需要网络发送经由几种途径与该节点的一个点的定位的所有信息，然后在节点上执行的定位算法来定位的节点。这种方式，可以从组件执行节点的定位，并且可以获得高定位精度。于TDOA [12]的TDOA算法是指示节点正在发送两种已知传播速度的测量信号，例如电磁波和超声波。
此，接收节点可以计算出发射机节点和作为电磁波和超声波和在它被在空气中传播的速度之间的传播时间差的函数的接收器节点之间的距离。据计算的距离，使用第一节中给出的坐标计算方法，可以计算节点的坐标。算法可以在观看范围内实现更高的定位精度，但是对外部环境敏感并且需要额外的硬件来产生高定位成本。MDS-MAP节点定位算法的MDS-MAP节点定位算法[13]是由易等人提出的集中位置算法。哥伦比亚特区大学，基于设置多维尺度（MDS）。术实现。MDS-MAP节点定位算法可以分成三个部分：第一部分计算所有节点之间的距离，然后使用所有的节点之间的最短距离，用于产生由所述算法中使用的距离矩阵定位。第二步中，MDS技术用于处理在第一步中获得的距离矩阵，并获得定位所需的特征值。使用获得的特征值来计算所有节点的相对坐标。第三部分中，使用锚节点的绝对坐标将在前一步骤中获得的节点的相对坐标转换为绝对坐标。锚节点的密度较低时，MDS-MAP节点定位算法具有较高的定位精度，但由于它是集中定位算法，计算成本和通信成本很高兴。于所述位置信号（RSSI）的RSSI算法节点定位算法[14]估计基于接收信号强度和所述距离和所述节点的位置可以是之间的关系的节点之间的距离三角测量或以其他方式取决于估计的距离。算该方法。于几乎所有无线通信模块当前都支持RSSI测量功能，因此该计算被广泛使用。于算法对环境敏感，因此可以应用于定位要求不高的环境。位算法分布式分布式算法的定位通过分配按照一定的规则，该算法所需的每个节点任务：基于节点及其相邻节点交换由定位算法所需要的信息，然后计算每个节点自己通过交换获得的消息。
置质心定位算法[15]对质心定位的计算基于节点之间的连通性，并构成分布式计算中的定位算法。Bulusu及其合作者提出的第一个质心定位算法用于GPS定位，然后将该方法用于无线传感器节点定位。心算法在于找到多边形的几何中心，多边形顶点坐标的平均值是所寻找的未知节点的坐标。心算法简单，易于在实际应用中实现，适用于定位精度不高的环境。SBSL定位算法年，戴桂兰及其合作者提出了一种基于球坐标的动态定位算法[16]，这是一种分布式定位算法。算法将节点定位问题转化为若干线性方程解的解，最后利用Clem规则解决多解的问题和解的缺失。算法假定定位图案是与所述未知节点作为球的中心和通信的作为circle.The锚节点的中心的最大半径的球面表面周期性地广播所述锚节点的标识号以及在运动期间锚节点相对于网络的空间位置。可以获得与球体表面不共面的四个点时，可以精确地确定未知节点的位置。算法的定位精度对锚节点的密度和通信半径不敏感，算法在流量和计算方面都是适中的。量路由算法（DV-合）DV-合算法[17]被定位算法广泛分布，其可以被分为三个部分：所有网络的锚节点被发送到的整个网络。始化数据分组，每个节点接收到数据分组设定了锚节点，其中包含锚节点和跳跃的最小数目的位置的表，则跳转的最小值是1，然后传输到周围的节点。中Dsk是锚节点s和未知节点k之间的距离，而hsk是两点之间的最小跳跃数。
用这种方法，可以获得未知节点和锚节点之间的距离，然后可以通过上述最大似然估计方法求解要定位的节点的坐标。3个定位节点等研究领域的传感器节点的定位一直是许多研究的主题，但显著的挑战依然存在，包括节点的定位的大规模应用。下是一些存在的问题：研究定位算法的人只关注该算法的准确性，忽略了能耗和定位效率。
此，在传感器节点的定位中最小化能量消耗的问题值得我们注意。多数现有的定位算法依赖于锚节点，但随着定位精度的增加，锚节点的数量也增加。而，具有更多资源的移动锚节点比普通传感器节点花费更多。此，对于节点定位，我们必须充分利用未知节点和锚节点之间的独特关系，以减少锚节点的使用。
现有的定位场景中，大多数节点定位算法应用于二维平面网络区域。而，在现实世界中的复杂应用中，节点通常随机分布在三维空间中，使得二维定位算法不一定适合于三维空间。此，在未来的研究中，我们应该注意节点在三维空间中的定位。4结论对于网络功能和许多应用，无线传感器网络中节点的位置是必不可少的。本文中，我们提出了计算节点坐标的方法，我们专注于集中定位算法和分布式定位算法，并总结了节点定位研究领域的一些问题，以及可以在将来研究的内容和方向。希望定位技术中存在的问题可以为将来改进定位算法提供参考和参考。
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