WSN(无线传感器网络)中的定位

传感器网络最初的网络雏形和局域网一样,所有节点有线连接,并且有一个中心控制节点, 所有节点把数据点对点传给中心节点。随着无线通信技术的发展和进步,现在的sensor network已经发展为WSN,没有中心节点,所有节点可以相互通信,于是在WSN中发展定位技术就是自然而然了。

定位的原理纯粹是数学中的几何。

(1)平面目标三角定位

三角定位不是说非要只用两个传感器测出数据得到目标位置,也可以用很多个传感器的数据得到超定方程组(方程数比未知量多的方程组),得到更加准确和鲁棒的定位结果。

这是最简单的定位技术,可以是多站联合定位,也可以单站运动连续定位。
在这里插入图片描述
量测信号只是目标相对自己的方位角。借助方位角和自己的坐标就可以列出下面的式子:

雷达的波束很窄,方向性很强,可以测目标的方位角和俯仰角。

yt−y1xt−x1=tanβ1\frac{y_t-y_1}{x_t-x_1}=tan\beta_1xtx1yty1=tanβ1
yt−y2xt−x2=tanβ2\frac{y_t-y_2}{x_t-x_2}=tan\beta_2xtx2yt

无需测距的定位技术不需要直接测量距离和角度信息。定位精度相对较低,不过可以满足某些应用的需要。 在计算几何学里多边形的几何中心称为质心,多边形顶点坐标的平均值就是质心节点的坐标。 假设多边形定点位置的坐标向量表示为pi= (xi,yi)T,则这个多边形的质心坐标为: 例如,如果四边形 ABCD 的顶点坐标分别为 (x1, y1)(x2, y2), (x3, y3)(x4,y4),则它的质心坐标计算如下: 这种方法的计算与实现都非常简单,根据网络的连通性确定出目标节点周围的信标参考节点,直接求解信标参考节点构成的多边形的质心。 锚点周期性地向临近节点广播分组信息,该信息包含了锚点的标识和位置。当未知结点接收到来自不同锚点的分组信息数量超过某一门限或在一定接收时间之后,就可以计算这些锚点所组成的多边形的质心,作为确定出自身位置。由于质心算法完全基于网络连通性,无需锚点和未知结点之间的协作和交互式通信协调,因而易于实现。 所用到的函数: 1. M = min(A)返回A最小的元素. 如果A是一个向量,然后min(A)返回A的最小元素. 如果A是一个矩阵,然后min(A)是一个包含每一列的最小值的行向量。 2. rand X = rand返回一个单一均匀分布随机数在区间 (0,1)。 X = rand(n)返回n--n矩阵的随机数字。 3. S = sum(A)返回 A 沿其大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的总和。 如果A是一个向量,sum(A)可返回元素的总和。 如果A是一个矩阵,然后sum(A)返回一个行向量包含每个列的总和。 4. inf无穷大 此 MATLAB 函数 返回正无穷大的 IEEE 算术表示。除以零和溢出等操作会生成无穷值,从而导致结果因太大而无法表示为传统的浮点值 5. zeros - 创建全零数组 X = zeros返回标量0. X = zeros(n) -由-n矩阵的零返回n. 6. plot(X,Y)画出Y随X变化的2D 曲线。 plot(X,Y,o)用o描述(X,Y)这一点。 7.n= norm(v)返回的 2-范数或欧氏范数的向量v. n = norm (v,p)返回向量范数定义的sum(abs(v)^p)^(1/p),这里p是任何正值, Inf或-Inf. 8.s = num2str(A)数值数组转换为字符数组输出,它表示的数字。输出格式取决于原始值的大小。num2str是用于标签和标题情节与数字值。 所用到的变量: xy:均匀分布的信标节点位置矩阵 n:未知节点数量 SS: 未知节点位置矩阵 dm:通信半径 cent:质心 MM:未知节点估计坐标矩阵 e:估计位置和实际位置距离矩阵(误差)
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