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正文摘录:

2007年第8期总第247位目标要携带具有测星RF信号强度的传感器，还要有基站定期发送RF信号，在事先实现的RF信号的数据库中查询实现定位；MIT开发了最早的松散耦合定位系统Crieket，锚节点(预先部署位置的节点)随机地同时发射RF和超声波信号，RF信号中包括该锚节点的位置，未知节点接收这些信号，然后使用TDOA技术测量与锚节点的距离来实现定位。以上系统都需要事先的网络部署或数据生成工作，无法适用于Ad—hoc网络。现阶段研究较多的是不基于测距(.Range—free)的定位算法，这样就无需增加额外的硬件，还可以减小传感器节点的体积。除此之外，较好的算法还要具备以下几点特性：(1)较小的能耗传感器节点所携带能源有限和不易更换的特点要求定位算法应该是低能耗的。(2)较高的定位精度这是衡量定位算法的一个重要指标，一般以误差与无线射程的比值来计算，20％表示定位误差相当于节点无线射程的20％。(3)计算方式是分布式的分布式的定位算法，即计算节点位置的工作在节点本地完成，分布式算法可以应用于大规模的传感器网络。(4)较低的锚节点密度锚节点定位通常依赖人工部署或GPS实现。大鼍的人工部署不适合Ad—hoc：网络，而且锚节点的成本比普通节点要高两个数量级。(5)较短的覆盖时间。2.1算法分析近些年提出很多典型的算法.但都有各自比较明显的优点和缺点。早期提出的质心算法和APIT算法要求有较高的锚节点密度，凸规划算法和MDS—MAP算法需要集中式的计算；ELlclidean算法基于围绕在锚节点周围的节点的局部几何拓扑，但距离的测量较为复杂。在所有算法中Savarese：等提出的Robustpositioning算法…和Sav—vides.等提出的N—hopH1ultilateration算法㈨是典型的求精算法，与其他算法相比，是较为优秀的算法。2.1.1Robustpositi(ming算法Robtlstposl’tioning算法分为测距、定位和求精三阶段，在测距阶段，算法采用了’DV一}lop算法”j的思想，首先使用典型的距离矢量交换协议，使网络中所有节点获得距锚节点的跳数(distanceinh(3ps)。第二阶段，在获得其他锚节点位置和相隔跳距后，锚节点计算网络平均每跳距离，然后将其作为一个校正值(COtreel。Ion)广播至网络中。当接收到校正值后，节点根据跳数计算与锚节点距离。如图1所示，锚节点L：计算出他的网络平均每跳距离为(40+75)／(2+5)一16.4m.在定位阶段，采用了最小二乘法(I矗teration)进行计算，当未知节点获得与3个或3个以上锚节点(zI，y，)的距离d，时，根据以下式子，可推出计算公式：(z，一z)。+(yt—y)。一研…(z。一z)。+(弘一y)。一识(1)由式(1)可推出：Ti—z：一2(z；一z。)T+yi—y：一2(_y。一.)，。)y一斫一磁…z：1一T：一2(z川一z。)T+∥一】。一y。。一2(y卜l一弘).)，一d，卜l。一d。。(2)A一謦≥2。(乏y]P；一z：+y1。一弘。+d。。一d.。]6一I；J(3)lz.卜1。一z。。+y。1。一y。。+d。。一d一1。I利用公式(2)，(3)可求得：-；一(A’A)。A’6最后利用公式：∑以i=二_万可可而一d行来判断所求的结果是否有效，当residu~：超过无线射程时，结果是无效的。在求精阶段，节点测量得到所有一跳邻居的距离并依次更新自己的位置。该算法的所有位置计算都使用最小二乘法。算法引入了置信度来提高求精阶段的性能，置信度被用来在三边定位中加权。当未知节点更新其位置估计时同样也更新其置信度。这样，网络的平均置信度将随迭代而增加，提高了覆盖度和精度。该算法的定位精度比较高，在网络连通度较高的情况下能较好地容忍距离误差。但由于对网络拓扑的依赖，需要较长的覆盖时间。2.1.2N—hopmultilateration算法在N—hopmultilateratI‘on算法中，测距使用的是超声