無線感測器定位演算法
① 無線感測器網路加權質心定位演算法Matlab模擬的一些疑問。
你沒有定義信標節點（BeaconAmount）的個數。不定義肯定報錯啊。一下是我最近隨便編的一段類似於質心演算法的東西的核心部分，你的同學應該能看懂，有點幫助。
if num_of_neb_anchor(i)>1&&num_of_neb_anchor(i)<6
%如果未知節點i的鄰居錨節點個數在2和5之間
fenmu(i)=0;
fenzi_x(i)=0;
fenzi_y(i)=0;
fenzi_z(i)=0;
for k=1:num_of_neb_anchor(i)
distant_rssi(i,k)=sqrt((node_x(i)-neighbor_anchor_x(i,k))^2+(node_y(i)-neighbor_anchor_y(i,k))^2+(node_z(i)-neighbor_anchor_z(i,k))^2);
fenmu(i)=fenmu(i)+1/distant_rssi(i,k);
fenzi_x(i)=fenzi_x(i)+neighbor_anchor_x(i,k)/distant_rssi(i,k);
fenzi_y(i)=fenzi_y(i)+neighbor_anchor_y(i,k)/distant_rssi(i,k);
fenzi_z(i)=fenzi_z(i)+neighbor_anchor_z(i,k)/distant_rssi(i,k);
end
esti_node_x(i)=fenzi_x(i)/fenmu(i);
esti_node_y(i)=fenzi_y(i)/fenmu(i);
esti_node_z(i)=fenzi_z(i)/fenmu(i);%未知節點的估計坐標
end
② 什麼是藍牙AOA定位系統
在藍牙5.1中實現的到達角度(AoA)方法中，例如實時定位系統(RTLS)中的標簽之類的設備從單個天線發射信號。接收器包含多個天線，因為每個接收天線到發射天線的距離不同，從而接收器可以得出相位差。在離開角度(AoD)方法中，例如藍牙定位信標通過天線陣列發射信號，而像智能手機這樣的接收設備使用單個天線來接收信號，並將信號解碼以計算出相對信號方向。這種尋向方法目標用於室內定位系統，例如尋路系統。
③ 無線感測器定位演算法有哪幾種
TOF
TDOA
RSSI
基本上就這三種
④ 無線感測器有效的快速查詢有哪些演算法
近年來，隨著無線通訊技術、微電子技術及嵌入式計算技術的快速發展，無線感測器網路被廣泛地應用在環境監測、醫療健康、軍事國防等眾多領域。無線感測器網路由分布於特定區域的大量感測器節點構成，每個節點均具有一定的計算、存儲和通訊能力。這些感測器節點以Ad Hoc方式構成無線通訊網路，協作地感知、採集和處理網路覆蓋區域內被監測對象的信息，共同地完成一項或多項任務。鑒於感測器節點可以感知周圍環境，不斷地產生各種觀測數據，因此無線感測器網路可以被看作是一個新型的分布式資料庫系統，人們通過向無線感測器網路下發查詢來獲取被監測區域的信息...
⑤ 無線感測器網路移動節點定位演算法有哪些比較新的理論方法
大致有這幾種種演算法：信號強度、收信角度、收信時間和收信時間差。還有特殊一點的位置指紋演算法。
1、信號強度是指距離和信號強度之間有一定的函數關系，通過接收到的信號強度可以推算出距離。這種方法受到的干擾太大，誤差非常大。
2、收信角度是指兩個蜂窩狀接收裝置可以分辨出信號的來源，做兩條射線，交點即為位置。精度一般。
3、收信時間法是指從發送到接收是有時間差的，發送的時候信號中包含時間信息，接收的時候對照接收時間，做差即可。由於電磁波速度快，所以對於時間校準的要求很高。
4、收信時間差法是指移動點接收來自兩個基站的不同信號，可以測量前後兩次接收到信號的時間差。根據雙曲線定義：到兩定點距離差為定值的點在雙曲線上。那麼再來兩個基站，所做雙曲線的交點，就是所求點的距離。這種方法是上述幾種精度最高的。
5、位置指紋演算法。是指在待測區域內布置指紋狀一層層的節點，這樣在這樣的網中放置一個待測節點，那麼待測節點的位置可以通過插值法計算出。精度也比較高，不過需要布置比較節點。（摘自中國物聯網校企聯盟第二十一期線上活動）
希望有所幫助！ 求採納~
-中國物聯網校企聯盟技術部
⑥ 分布式無線感測器網路有哪些演算法
最早期的基於無線網路的室內定位系統，都採用了額外的硬體和設備，如AT&T Cambridge的Active Bat系統，採用了超聲波測距技術，定位的物體攜帶由控制邏輯、無線收發器和超聲波換能器組成的稱為Bat的設備，發出的信號由安裝在房間天花板上的超聲波接收器接收，所有接收器通過有線網路連接；在微軟的RADAR系統中，定位目標要攜帶具有測量RF信號強度的感測器，還要有基站定期發送RF信號，在事先實現的RF信號的資料庫中查詢實現定位；MIT開發了最早的鬆散耦合定位系統Cricket，錨節點(預先部署位置的節點)隨機地同時發射RF和超聲波信號，RF信號中包括該錨節點的位置，未知節點接收這些信號，然後使用TDOA技術測量與錨節點的距離來實現定位。
以上系統都需要事先的網路部署或數據生成工作，無法適用於Ad-hoc網路。現階段研究較多的是不基於測距(Range-free)的定位演算法，這樣就無需增加額外的硬體，還可以減小感測器節點的體積。除此之外，較好的演算法還要具備以下幾點特性：
(1) 較小的能耗
感測器節點所攜帶能源有限和不易更換的特點要求定位演算法應該是低能耗的。
(2) 較高的定位精度
這是衡量定位演算法的一個重要指標，一般以誤差與無線射程的比值來計算，20％表示定位誤差相當於節點無線射程的20％。
(3) 計算方式是分布式的
分布式的定位演算法，即計算節點位置的工作在節點本地完成，分布式演算法可以應用於大規模的感測器網路。
(4) 較低的錨節點密度
錨節點定位通常依賴人工部署或GPS實現。大量的人工部署不適合Ad-hoc網路，而且錨節點的成本比普通節點要高兩個數量級。
(5) 較短的覆蓋時間。
2.1 演算法分析
近些年提出很多典型的演算法，但都有各自比較明顯的優點和缺點。早期提出的質心演算法和APIT演算法要求有較高的錨節點密度，凸規劃演算法和MDS-MAP演算法需要集中式的計算；Euclidean演算法基於圍繞在錨節點周圍的節點的局部幾何拓撲，但距離的測量較為復雜。在所有演算法中Savarese等提出的Robust positioning演算法和Sav-vides等提出的N-hop multilateration演算法是典型的求精演算法，與其他演算法相比，是較為優秀的演算法。
2.1.1 Robust positioning演算法
Robust positioning演算法分為測距、定位和求精三階段，在測距階段，演算法採用了DV-hop演算法的思想，首先使用典型的距離矢量交換協議，使網路中所有節點獲得距錨節點的跳數(distance in hops)。第二階段，在獲得其他錨節點位置和相隔跳距後，錨節點計算網路平均每跳距離，然後將其作為一個校正值(correction)廣播至網路中。當接收到校正值後，節點根據跳數計算與錨節點距離。如圖1所示，錨節點L2計算出他的網路平均每跳距離為(40+75)／(2+5)=16.4 m。
⑦ 無線感測器網路為什麼需要定位技術
無線感測網路可以部署在室內的環境，在室內環境中，GPS是無法進行定位的，而且GPS做定位成本不低啊。如果能做到室內使用WSN進行定位，那可以進行更多的應用。舉個例子，森林火災報警，裡面部署了上百個節點，如果用靜態地址來設置，部署會很麻煩，但如果有定位演算法，火災發生後，節點進行報警，那管理員就在通過節點確認火災現場，定位精度不需要高，在50~100米的誤差內就可以接受了。
⑧ 衡量無線感測網路節點定位演算法的性能指標有哪些
定位精準度：空間實體位置信息與真實位置之間的接近程度。
有效定位范圍：定位系統所能定位的有效范圍
節點密度：播撒的感測器節點的疏密程度
信標節點密度：信標節點在整個WSN中所佔比例
容錯性與自適應性
安全性：指系統對合法用戶的響應以及對非法請求的抗拒
功耗：低
代價與成本：包括時間代價，空間代價，資金代價都要盡可能低
⑨ 無線感測器網路定位演算法如何模擬如何對已有演算法進行改進實際工作中，研究無線感測器需要哪些知識
數學，優化用的，具體什麼忘了，以前老師講過
另外誤差本身也不單單是受到演算法的影響，應該說是一個系統工程
我本來也想做定位演算法優化的，後來又不想搞了，手頭還有幾本WSN的書，可以低價轉讓呵
還有幾篇paper
這么說吧，思路是這樣的，先早幾篇這方面的論文，拿來反復閱讀，然後根據這些論文對於的reference你能大概了解這個領域（某文章被引用的次數多那意義也不一般，google有個搜學術論文的可以看到引用次數）。讀這些paper本身是比較吃力的，可能幾天才能讀懂一篇。這樣大概你就能了解定位演算法這塊前輩們都已經做到什麼程度了，然後你再搜一些新近發表的paper看看他們都是幹嘛，然後你覺得還能在人家的基礎上做點什麼就ok了。
除非真要搞研究，否則一句話，拿文憑，早點畢業，別去淌這個水，現在社會金錢第一。