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5 定位算法 19
5.1 基本原理及基本术语 19
5.1.1 基本原理 19
5.1.2 基本术语 19
5.2 节点定位的基本算法 20
5.2.1 RSSI（接收信号强度显示）算法 20
5.2.2 TOA(到达时间)算法 21
5.2.3 AOA（到达角度）算法 22
5.2.4 比较 23
5.3 RSSI测距原理 24
5.4 常用的 值预处理方式 25
5.4.1 统计均值模型处理 25
5.4.2 高斯模型处理 25
5.4.3 混合模型处理 26
5.5 定位性能的评价指标 26
5.6 本章小结 27
6 测距实验 28
6.1 测量特征 28
6.2 实验器件 28
6.3 实验方法 29
6.4 数据采集 29
6.5 数据处理 30
6.6 RSSI滤波处理 31
6.7 本章小结 31
结 论 32
致 谢 33
参考文献34
1 绪论
1.1 研究背景
数据的传输由随着计算机运算速度的加快、处理数据能力的提高，存储器容量的扩展，网络带宽的提升变得越来越容易了。然而，采集获取信息的手段却是不能跟上这些的技术的飞快发展的步伐，手段还是依旧比较落后。因此，采用了传感器技术和信息处理技术以及还有网络通信技术的无线传感器网络技术由此而出现了[1]。
射频和微机电系统IC的设计的巨大进步已经使大型网络的无线传感器的各种新的监测和控制应用成为可能。例如，智能结构将积极有效地应对地震，从而能够让建筑更加得安全;精准农业将降低农业的成本并且只在必要时间浇水和施肥可以降低对环境的影响，在收割后能够更有效的提高监测贮存条件的质量;交通监控系统将更好地控制红绿灯，并告知驾驶者在堵车的情况下的备用路;并且环境监测网络将感知空气、水和土壤的质量而且实时确定污染物的来源[2]-[6]。
为了使这些带有大量传感器的应用可行的，设备成本将需要降低（根据不同的应用从几元到几毛钱），传感器将需要持续数年甚至数十年不更换电池，所以电池要蓄电持久，并且该网络将需要无显著人为节制的组织。传统的定位技术已经无法更好地满足这些要求了。包括在每个设备上设置一个全球定位系统（GPS）接收器的成本和能量需求对于许多应用来说，消耗过高；在军事应用上面，不能足够稳定阻截，而且仅限于户外应用。而对于本地定位系统（LPS），部署在每个覆盖区域高能力的基站对于大多数低配置的无线传感器网络来说是成本比较高的。相反，我们认为这个问题在一些小数目的称为参考节点的传感器m上，得到它们的坐标（通过GPS或在启动过程中，系统管理员），其余的，未知位置节点n，必须确定自己的坐标。如果传感器能够高功率传输，它们将能够进行测量多个参考节点。然而，低能力、节能设备将不包括功率放大器，将缺乏必要的远程通信的能量，并可以通过对发射功率的监管约束的限制。无线传感器网络中，就此定位技术，将是多跳（又名“合作”本地化），而不是解决同一时间每个传感器的位置1，位置解算器将同时估计所有的传感器位置。
这样的定位系统是在采用或建议用于WLAN和蜂窝移动台位置的技术上的扩展，正如在这个问题上其它地方描述。我们仍然允许未知的定位装置进行与已知定位的参考测量，但在合作的定位上，我们还允许未知地点的设备进行和其他未知的定位设备测量。
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