无线传感器网络定位技术综述

作者：时间：2012-09-18来源：网络收藏

2) 基于信号到达角度的方法

AOA 测距技术依靠在节点上安装天线阵列来获得角度信息。由于大部分节点的天线都是全向的，无法区分信号来自于哪个方向。因此该技术需要特殊的硬件设备如天线阵列或有向天线等来支持。

优点：能够取得不错的精度。

缺点：传感节点最耗能的部分就是通信模块，所以装有天线阵列的节点的耗能、尺寸以及价格都要超过普通的传感节点，与无线 传感器网络低成本和低能耗的特性相违背，所以实用性较差。

关于AOA 定位的文献比较少，最早提出在室内采集方向信息，并以此实现定位的方法，它的硬件部分包括微控制器、RF 接收器、5 个排成“V”型的超声波接收器，其测量误差精度为5°。随后，一些学者提出了在只有部分节点有定位能力的情况下确定所有节点的方向和位置信息的算法。

3) 基于接收信号强度的方法

RSSI 是在已知发射功率的前提下，接收节点测量接收功率，计算传播损耗，并使用信号传播模型将损耗转化为距离。

优点：低成本。每个无线传感节点都具有通信模块，获取RSSI 值十分容易，无需额外硬件。

缺点： 1) 锚节点数量需求多。由于RSSI 值在实际应用中的规律性较差，使得利用RSSI 信息进行定位的算法在定位精度以及实用性上存在缺陷。所以为了达到较高的定位精度，利用RSSI 信息进行定位的算法通常需要较多数量的锚节点。2) 多路径反射、非视线问题等因素都会影响距离测量的精度。

早期的RSSI 距离测量方法有Hightower 等人设计的室内定位SpotON tags 系统，通过RSSI 方法来估计两点间的距离，通过节点间的相互位置来进行定位，在边长3 m 的立方体内，其定位精度在1 m 以内。目前，基于RSSI 值的距离测量方法可以分为2 种，一种是需要预先测试环境信息的方法，即在实验开始前，对定位的区域进行大量的RSSI 值测试，将不同点得到的RSSI 值保存到数据库中，建成场强图或拟合曲线，在实际测试时查询和调用。另外一种是无需预先测试环境信息的方法，直接在定位区域进行节点布置和定位，如双曲线模型法，迭代的分布式算法，结合露珠洪泛思想引入RSSI 机制的HCRL(hop-count-ratio based localization)算法等。

总体来说，需要预先测试环境参数的方法在实际定位中计算量小，这类方法只需要简单的查表或根据拟合曲线进行计算，其缺点是实验前需要做大量的准备工作，而且一旦环境改变则预先建立的模型将不再适用。无需预先测试环境参数的方法需要定位引擎的计算操作，往往具有复杂的计算过程，但适应性较强。

以上几种测距方法各有利弊，以2009 年发表的基于测距法的文献来看，研究RSSI 方法的大约占了以上几种方法总数的52%, TOA 方法25%, TDOA 方法13%和AOA 方法10%, 其比例图如图1 所示，从实用性的角度来看，基于RSSI 的定位方法更简便易行，因此，基于RSSI 测距方法的研究占基于测距算法研究总数的一半以上。

图1 各类方法研究比例图

3.1.2 节点坐标计算方法

无线 传感器节点定位过程中，当未知节点获得与邻近参考节点之间的距离或相对角度信息后，通常使用以下原理计算自己的位置。

1) 三边测量法是一种基于几何计算的定位方法，如图2 所示，已知3 个节点A, B, C 的坐标以及3 点到未知节点的距离就可以估算出该未知点D 的坐标，同理也可以将这个结果推广到三维的情况。

2) 三角测量法也是一种基于几何计算的定位方法，如图3 所示，已知3 个节点A, B, C 的坐标和未知节点D 与已知节点A, B, C 的角度，每次计算2 个锚节点和未知节点组成的圆的圆心位置如已知点A, C与D的圆心位置O, 由此能够确定3 个圆心的坐标和半径。最后利用三边测量法，根据求得的圆心坐标就能求出未知节点D 的位置。