无线传感器网络是一种用于获取和处理信息的技术。量的微小节点由一个自组织的通信技术网络组成，该网络包括数据融合的收集，传输和分析。多应用需要精确的定位，这使得无线传感器阵列定位技术得到了广泛的应用和发展。文研究了几种典型的定位算法，分析了传感器网络节点定位算法的原理，并得到了几种节点定位算法并进行了比较。
感器网络是由大量随机分布的微节点组成的网络，并通过Ad Hoc与传感器，数据处理单元和通信模块集成在一起。的主要功能是协作检测，获取处理和发布网络覆盖。关该区域中对象的信息将发送给观察者。通信方法而言，尽管可以使用诸如有线，无线，红外和光学之类的其他形式，但是相比而言，短距离和短距离无线通信技术通常被认为是最合适的。于传感器网络，即无线传感器网络。线传感器网络是没有其他基础设施的无线网络，具有广泛的应用潜力：军事防御，恒温阀芯工业和农业，城市管理，生物医学，环境监测，救灾和控制。危险区域的距离。研价值和实用价值。着微型传感器和无线通信技术的发展，恒温阀芯定位技术在许多领域都变得至关重要，因为要安装密集分布的传感器以进行精确定位，环境监测，攻击目标，太空传感，交通管理等功能。感器阵列中的机制和定位算法由两部分组成：节点的自动定位和外部目标的定位。标定位可以使用传统的定位机制和算法，例如接收信号的强度，持续时间和角度，以及典型的二进制算法。军事领域，DSN（动态传感器网络）和SCADDS（深度分布式和动态系统的可伸缩协调）系统以及其他军事项目通常使用GPS（全球定位系统）技术。为无线传感器网络的节点是自组织的，并且数量众多，所以无法配置GPS接收器或将节点手动放置在每个节点中。究了传感器节点定位技术的思想：传感器网络中的某些节点（接收者节点）可以找到自己的精确位置，参考此参考文献，其他节点可以使用本地定位算法。多种不同的节点定位方法，具体取决于网络和设备的功能，包括硬件设备，信号传播模式，时间和能源要求以及网络结构（同构）。异构）和环境特征（室内或室外），节点和信标的密度，设备的时间同步，对错误的需求，通信成本，设备的灵活性等。3D空间中，知道1点与4个已知参考点之间的距离，即可确定点[1]的坐标。传感器阵列中，坐标系是二维空间，并且只要知道节点与三个参考节点之间的距离，就可以确定节点的位置。设三个参考点的坐标为（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），并且要确定的节点的坐标为（xi，yj）。点与三个参考节点之间的距离分别为。据二维空间距离计算公式为h1，h2，h3，可以得到一个非线性方程组，并用线性化方法求解该节点的坐标（xi，yj）。定。节点定位算法中，根据上述方程求解过程，可以获得待确定节点的坐标，从而达到定位的目的。据定位算法的原理，提出了传感器阵列的节点定位算法，包括DV-hop算法，位置分布算法，DV距离算法等。DV-hop算法是Niculescu团队和其他人提出的避免直接测量节点之间距离的算法[1]。算法的基本思想是通过网络中节点的平均跳转距离和节点之间的跳转次数来表示要定位的节点与参考节点之间的距离，并使用定位以三角形获取节点位置信息。管在要定位的节点的通信范围内的参考节点的数量不足，但是上述DV-hop算法可以用于获得与多个参考节点的估计距离。通信范围之外，并通过大量信息获得节点的位置。平均网络连接性为8，参考节点比率为5％时，该算法的定位误差约为该节点RF通信距离的1/3。
开始定义定位算法之前，除网络的参考节点外，所有节点都没有任何位置信息。络中的节点必须获取每个参考节点的跃点数，将跃点数乘以平均跳转距离，并获得节点与每个参考节点之间的估计距离[2]。计算出的距离与参考节点的位置信息进行组合，并根据节点定位算法的基本原理进行三角剖分，从而获得节点的位置信息。我们开始配置算法时，每个参考节点都会发送一个具有自己的位置信息，地址和跳转值0的位置数据包。有跃点为1的相邻节点都会收到此信息并引用该节点。录位置信息和跳过次数，并且接收到的数据包的跳过次数为 1，然后发送到其邻居节点。为广播是全向的，所以参考节点发送的广播信息可能到达一个节点不止一次，这可能导致该节点接收大量冗余广播信息。了避免此信息广播的无限循环，仅重发收到的最新信息。定接收到的信息是否是最新的意味着该节点已经从参考节点接收到广播，并且最近接收到的分组中的跳数大于或等于存储在参考节点的存储器中的跳数。果接收到的信息是最新信息，则会生成新的广播，并且删除旧信息而不进行广播。考节点从其他参考位置节点接收有关跳数的信息，这些信息可以估计跳的平均距离并在整个网络上广播该信息。考节点i的平均跳跃距离可以如下计算。找到每个单位节点的参考节点i的跳数之后，将二者除以，即可获得参考节点i的平均跳跃距离[3]。
验表明，当跳跃总数大于某个值时，每个节点计算的平均跳跃数实际上是相同的。
值大约与平均网络连接性成反比，这意味着节点密度较高的网络以较低的平均跳距分布。DV-hop算法可以轻松地看到优点是它相对简单，不需要测量节点之间的距离，可以避免引起的错误通过度量，该节点不需要任何其他硬件支持就是无线传感器网络的节点位置。理想的解决方案。究表明，该算法也应加以改进：在获得平均跳跃的过程中，节点之间的通信过大，并且有缺陷的节点（无法位于物理体上的节点）的影响未考虑在内，这会导致平均定位错误。一点为了降低不同节点的性能要求，Badri Nath团队提出了DV距离算法[3]。
DV距离算法与DV-hop算法有很多相似之处，除了相邻节点使用RSSI测量节点之间的点对点距离并使用类似于矢量路由的方法。离以传播到参考节点的累积距离。未知节点获得3个或更多参考节点的距离时，将使用三角定位。DV距离算法仅适用于密集的各向同性网络。验结果表明，该算法的定位精度为20％（平均网络连通度为9，参考节点比为10％，遥测误差小于10％），但是随着遥测误差的增加，定位误差也会突然增加。DV-hop算法相比，DV-Distance算法需要更少的节点，该节点不需要存储网络中每个节点的位置信息，减少了节点之间的通信，从而节省了节点的工作能量。而，由于测量节点之间的距离，距离灵敏度更大并且误差更大。·阿尔博维奇（Joe Albowicz）提出了一种位置分配算法，该算法可以更广泛地使用通信网络中的节点。节点接收到较高的位置信息时，它可以用作其相邻节点的参考节点，并可以扩展网络系统的覆盖范围。四个方面对算法进行了研究。参考节点的选择阶段，节点从其邻居参考节点获得参考信息，并且当它获得有关该节点的一系列信息时，使用一种对参考节点进行排序的方法。考节点显示其残差值，节点为其选择最低残差值的参考节点将应用于算法的下一步。义坐标为X，Y，Z的节点的残差值，使其残差值等于该点与每个参考节点之间的距离与该节点的标准范围之差的平方。考。句话说，残差值是节点，参考节点到计算出的距离和参考节点的范围的半径的不同区域之和。虑初始参考节点，残差值必须接近零。节点选择一系列参考节点时，它将收集到每个参考节点的距离。于某些测量技术，当节点从参考节点接收消息时，其所需的某些位置信息必须包含在参考节点信息中。
于某些精确的测量技术，节点可以收集一系列信息样本，直到样本信息的变化达到零为止，然后节点可以使用这些信息样本，节点和参考节点。点也可能拒绝应用某些参考节点，并且这些参考节点提供的信息样本具有不稳定的因素。节点估计其与参考节点的距离时，将估计其自身的位置。计算方法使用线性方程和泰勒级数，并使用泰勒展开式近似线性方程的非线性方程，并获得线性迭代所需的参数。得我们注意的是，在某些应用中，此方法会产生很大的误差，从而导致较大的振动幅度。时，许多技术被用来减少过多的错误，并且必须仔细选择系统的初始参数。有使用可接受的参数，系统才能达到静态平衡并显示系统的稳定性。果节点获得合理的位置预算，则可以将其用作协议中现在最需要的新参考节点，这些是参考节点的限制条件。果，许多节点的站点预算都很高。有更准确的节点位置预算才能扩展网络覆盖范围，并避免重大错误。的参考节点增加了知道确切位置的节点数量，并且还提高了放置预算的准确性。过位置分配算法，可以连续准确地估计某些节点的位置，并且这些已知的精确位置节点可以用作网络中的参考节点。过不断重复循环，您可以获得网络节点的更精确位置。
声明最适合无线传感器网络应用。线传感器网络节点定位算法的主要思想是以参考节点为定位坐标，并采用三角剖分法确定其他节点的位置，这三种主要算法是上面的节点定位算法是已知的。法也是如此。要区别在于，根据节点之间的跳跃数和节点的每次跳跃距离，计算要测试的节点与参考节点之间的距离，距离算法DV和算法位置分布主要通过射频通信直接计算距离。一方面，DV-hop算法要求节点性能高于节点性能要求，而其他两种算法则较低。于参考节点的依赖性，位置分布算法小于DV-hop算法和DV-distance算法。
比较网络流量时，DV距离算法的流量要比其他两种算法少。误差表示，位置分配算法的误差小于其他算法的误差。过搜索和比较后，位置分布算法减少了对参考节点的依赖，提高了平均定位精度，是最佳选择。有充分理解无线传感器网络节点定位算法的基本原理，才能对现有节点定位算法的性能进行分析和比较，为算法的选择。要注意的是，在无线传感器网络节点定位算法中，参考节点的确定非常重要，构成了研究的重要内容，距离的计算方法是核心。点定位算法研究。
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