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【摘 要】本文分析了无线传感器网络的体系结构及应用，并且对无线传感器网络定位技术进行了相关的研究。
【关键词】无线传感器网络；定位技术；研究
随着低功耗无线通信、微机电系统的发展，以及分布式信息处理技术、普适计算的大量研究，低成本、低功耗、大规模的无线传感网络作为一种新兴技术提供了一种全新的信息获取和信息处理方式，极大地扩展了现代网络的功能和人类认识世界的能力，引起了人们的广泛关注，具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络融合了传感器技术、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或者监测对象的信息，并且对其进行处理，传送给所需要的用户。
1.无线传感器网络的体系结构
通常在监测区域预先部署大量传感器节点，这些节点通过自组织方式构建无线传感器网络，网络结构如图1所示。
图1 无线传感器网络体系结构
整个网络通常由传感器节点（node）、汇聚节点（Sink）、互联网和用户界面等组成。传感器节点以协作方式感知部署区域内监测对象和采集相关信息，采集数据在发送之前或者转发过程中可进行信息预处理，然后遵循某种路由协议下，沿着网络中的各节点进行逐跳传输，经过多跳路由后被传递到汇聚节点；汇聚节点也称为数据中心（data center）或基站（basestation），具有较强的处理能力、存储能力和通信能力，是连通传感器网络与外部网络、实现协议之间的通信转换的一座桥梁。当数据由传感器节点传送到汇聚节点后，可以对数据进行过滤、融合等再处理，然后通过互联网或卫星提供给用户展现、分析。用户也可以对传感器网络进行配置和管理，例如发送查询请求或者分配监控任务等。
2.无线传感器网络的典型应用
2.1军事应用方面
无线传感器网络在军事领域中应用很广泛。进入21世纪后，信息化成为各个国家发展军事重要的方面，谁在信息的获取、传输、处理上領先，谁就可以把握整个战争的主动权。
无线传感器网络有自组织网络的特性，可以在战场布置网络节点。这些节点自组网络，将战场的信息进行收集、传输和信息融合，然后将采集的信息作为情报信息参考。例如，布置节点到战场实现敌方地形和兵力及其装备信息侦查、战况实时监视、定位攻击目标、战场信息评估、核攻击检测和生物化学攻击等功能。
2.2定位技术
在传感器网络的各种应用中，节点位置至关重要，离开位置信息，采集的数据也失去了实际意义。定位技术也是传感器网络的核心支撑技术之一，目前的一个热点研究领域。由于位置信息的重要性，网络部署后，节点应该能够自主确定自身位置，由于受资源、成本和应用环境限制，每个节点配置GPS或者人工配置显得不现实，因此必须开展适合无线传感器网络特点的定位机制研究。然而，节点存在资源受限、随机部署、通信易受干扰等特点，定位机制必须满足自组织性、鲁棒性、能量有效等要求，并且必须具有良好的可扩展性、容错性、适应资源有限的约束。目前，针对不同的应用运用了许多定位技术，按照不同的划分标准分为测距和非测距、集中式和分布式等类型。
3.无线传感器网络定位技术研究
在传感器网络中，节点定位技术就是无线传感器网络节点通过某种方法在基于已知节点位置信息的情况下来计算和确定未知节点或者目标节点的坐标位置的技术。
3.1基于测距（Range-based）的定位技术
基于测距（Range-based）的定位技术是先测量锚节点和未知节点之间的距离，然后再利用几何关系来估算未知节点的坐标位置。该定位技术主要分为三个阶段。（1）测距阶段：未知节点首先测量到邻居节点的距离或角度，然后进一步计算到邻近信标节点的距离或方位；（2）定位阶段：未知节点在计算出到达三个或三个以上信标节点的距离或角度后，利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐标；（3）正阶段：对求得的节点的坐标进行求精，提高定位精度，减少误差。
常用的测距技术主要有以下三种。（1）基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法；（2）基于信号传播时间/时间差（TOA/TDOA）的定位算法；（3）信号相位差（PDOA）的定位算法。
3.1.1基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法
基于RSSI的定位算法，是已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗，将传播损耗转化为距离，最后计算节点的位置。
其中：——距离发射节点d（m）处的接收功率；
——参考距离处的功率，n为信号衰减因子，常用取值为；
——均值为0的高斯随机变量，标识系统误差因素，方差的取值是10。
3.1.2信号传播时间/时间差（TOA/TDOA）
在基于TDOA的定位机制中，发射节点同时发射两种不同传播速度的无线信号，接收节点根据两种信号到达的时间差以及这两种信号的传播速度，计算两个节点之间的距离。
发射节点同时发射无线射频信号和超声波信号，接收节点记录下这两种信号的到达时间、，已知无线射频信号和超声波的传播速度为、， 那么两点之间的距离为，其中。
3.1.3信号相位差（PDOA，phase difference of arrival）测距
信号相位差测距法是根据节点所处位置不同而造成的信号传播引起相位差异来计算信号往返所需要的时间，然后再计算节点之间的距离。节点间的距离和相位差之间的关系如下公式所示：
上个公式中，表示信号传播的波长；表示信号的传播频率；表示发送信号和反射信号之间的相位差。可以从上面公式得出d的范围是[0， ]。节点之间的距离会存在差异，如果节点两者之间的距离有倍的距离差，那么测量获得的相位也是相同的。这时候公式表示如下：
这个公式中，n是不小于0的整数。利用相位差测距，首先要估算节点间的距离然后才能确定n的值，最后利用上述公式来计算出距离。相位差测距在小范围内的监测区域误差不大，但是在大面积的场所测试的结果误差会很大。
3.2基于无需测距的定位技术
该技术不用对距离进行测量，而是利用网络连通度、网络拓扑结构等信息对节点坐标进行估计，其多为理论上的研究，定位精度较低且与网络的连通度和节点的密度相关。其使用范围有一定的局限性。
3.2.1质心算法
一种完全基于网络连通度的定位算法，以待定位节点通信范围内的所有信标节点作为其质心来估算位置。
其中：为待定位节点的坐标，n、为信标节点的个数和坐标。
3.2.2 DV-Hop算法
DV-Hop算法基本过程就是将未知节点到锚节点间的距离用网络节点平均每跳距离和到锚节点间的跳数乘机来估计，再用三边定位法来得未知节点的位置信息。平均每跳的距离公式为：
其中：、信标节点i、j的坐标；信标节点i与j之间的跳段数。
4. 无线传感器网络定位技术发展展望
无线传感器网络节点定位技术是一个应用广泛的研究领域，对无线传感器网络节点定位技术的研究还需要进一步的深入和扩展。无线传感器网络定位技术可以从以下几个方面进行深入研究：（1）标准的仿真技术和仿真系统的建立可用来模拟定位算法；（2）对于定位算法的性能评价，可以实现模型化和量化；（3）在变化的网络环境中，定位算法能够具有自调整的性能；（4）大规模或者超大规模网络自身定位的实现和节点定位的高精度的实现。
参考文献：
[1]杜存功，丁恩杰，苗曙光，王满意，朱微维.无线传感器网络改进型节点定位算法的研究[J].传感器与微系统.2010（01）
[2]邱岩，赵冲冲，戴桂兰，胡长军.无线传感器网络节点定位技术研究[J].计算机科学.2008（05）
[3]马玉秋.基于无线传感器网络的定位技术研究及实现[D].北京邮电大学.2006
【关键词】无线传感器网络；定位技术；研究
随着低功耗无线通信、微机电系统的发展，以及分布式信息处理技术、普适计算的大量研究，低成本、低功耗、大规模的无线传感网络作为一种新兴技术提供了一种全新的信息获取和信息处理方式，极大地扩展了现代网络的功能和人类认识世界的能力，引起了人们的广泛关注，具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络融合了传感器技术、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或者监测对象的信息，并且对其进行处理，传送给所需要的用户。
1.无线传感器网络的体系结构
通常在监测区域预先部署大量传感器节点，这些节点通过自组织方式构建无线传感器网络，网络结构如图1所示。
图1 无线传感器网络体系结构
整个网络通常由传感器节点（node）、汇聚节点（Sink）、互联网和用户界面等组成。传感器节点以协作方式感知部署区域内监测对象和采集相关信息，采集数据在发送之前或者转发过程中可进行信息预处理，然后遵循某种路由协议下，沿着网络中的各节点进行逐跳传输，经过多跳路由后被传递到汇聚节点；汇聚节点也称为数据中心（data center）或基站（basestation），具有较强的处理能力、存储能力和通信能力，是连通传感器网络与外部网络、实现协议之间的通信转换的一座桥梁。当数据由传感器节点传送到汇聚节点后，可以对数据进行过滤、融合等再处理，然后通过互联网或卫星提供给用户展现、分析。用户也可以对传感器网络进行配置和管理，例如发送查询请求或者分配监控任务等。
2.无线传感器网络的典型应用
2.1军事应用方面
无线传感器网络在军事领域中应用很广泛。进入21世纪后，信息化成为各个国家发展军事重要的方面，谁在信息的获取、传输、处理上領先，谁就可以把握整个战争的主动权。
无线传感器网络有自组织网络的特性，可以在战场布置网络节点。这些节点自组网络，将战场的信息进行收集、传输和信息融合，然后将采集的信息作为情报信息参考。例如，布置节点到战场实现敌方地形和兵力及其装备信息侦查、战况实时监视、定位攻击目标、战场信息评估、核攻击检测和生物化学攻击等功能。
2.2定位技术
在传感器网络的各种应用中，节点位置至关重要，离开位置信息，采集的数据也失去了实际意义。定位技术也是传感器网络的核心支撑技术之一，目前的一个热点研究领域。由于位置信息的重要性，网络部署后，节点应该能够自主确定自身位置，由于受资源、成本和应用环境限制，每个节点配置GPS或者人工配置显得不现实，因此必须开展适合无线传感器网络特点的定位机制研究。然而，节点存在资源受限、随机部署、通信易受干扰等特点，定位机制必须满足自组织性、鲁棒性、能量有效等要求，并且必须具有良好的可扩展性、容错性、适应资源有限的约束。目前，针对不同的应用运用了许多定位技术，按照不同的划分标准分为测距和非测距、集中式和分布式等类型。
3.无线传感器网络定位技术研究
在传感器网络中，节点定位技术就是无线传感器网络节点通过某种方法在基于已知节点位置信息的情况下来计算和确定未知节点或者目标节点的坐标位置的技术。
3.1基于测距（Range-based）的定位技术
基于测距（Range-based）的定位技术是先测量锚节点和未知节点之间的距离，然后再利用几何关系来估算未知节点的坐标位置。该定位技术主要分为三个阶段。（1）测距阶段：未知节点首先测量到邻居节点的距离或角度，然后进一步计算到邻近信标节点的距离或方位；（2）定位阶段：未知节点在计算出到达三个或三个以上信标节点的距离或角度后，利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法计算未知节点的坐标；（3）正阶段：对求得的节点的坐标进行求精，提高定位精度，减少误差。
常用的测距技术主要有以下三种。（1）基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法；（2）基于信号传播时间/时间差（TOA/TDOA）的定位算法；（3）信号相位差（PDOA）的定位算法。
3.1.1基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法
基于RSSI的定位算法，是已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗，将传播损耗转化为距离，最后计算节点的位置。
其中：——距离发射节点d（m）处的接收功率；
——参考距离处的功率，n为信号衰减因子，常用取值为；
——均值为0的高斯随机变量，标识系统误差因素，方差的取值是10。
3.1.2信号传播时间/时间差（TOA/TDOA）
在基于TDOA的定位机制中，发射节点同时发射两种不同传播速度的无线信号，接收节点根据两种信号到达的时间差以及这两种信号的传播速度，计算两个节点之间的距离。
发射节点同时发射无线射频信号和超声波信号，接收节点记录下这两种信号的到达时间、，已知无线射频信号和超声波的传播速度为、， 那么两点之间的距离为，其中。
3.1.3信号相位差（PDOA，phase difference of arrival）测距
信号相位差测距法是根据节点所处位置不同而造成的信号传播引起相位差异来计算信号往返所需要的时间，然后再计算节点之间的距离。节点间的距离和相位差之间的关系如下公式所示：
上个公式中，表示信号传播的波长；表示信号的传播频率；表示发送信号和反射信号之间的相位差。可以从上面公式得出d的范围是[0， ]。节点之间的距离会存在差异，如果节点两者之间的距离有倍的距离差，那么测量获得的相位也是相同的。这时候公式表示如下：
这个公式中，n是不小于0的整数。利用相位差测距，首先要估算节点间的距离然后才能确定n的值，最后利用上述公式来计算出距离。相位差测距在小范围内的监测区域误差不大，但是在大面积的场所测试的结果误差会很大。
3.2基于无需测距的定位技术
该技术不用对距离进行测量，而是利用网络连通度、网络拓扑结构等信息对节点坐标进行估计，其多为理论上的研究，定位精度较低且与网络的连通度和节点的密度相关。其使用范围有一定的局限性。
3.2.1质心算法
一种完全基于网络连通度的定位算法，以待定位节点通信范围内的所有信标节点作为其质心来估算位置。
其中：为待定位节点的坐标，n、为信标节点的个数和坐标。
3.2.2 DV-Hop算法
DV-Hop算法基本过程就是将未知节点到锚节点间的距离用网络节点平均每跳距离和到锚节点间的跳数乘机来估计，再用三边定位法来得未知节点的位置信息。平均每跳的距离公式为：
其中：、信标节点i、j的坐标；信标节点i与j之间的跳段数。
4. 无线传感器网络定位技术发展展望
无线传感器网络节点定位技术是一个应用广泛的研究领域，对无线传感器网络节点定位技术的研究还需要进一步的深入和扩展。无线传感器网络定位技术可以从以下几个方面进行深入研究：（1）标准的仿真技术和仿真系统的建立可用来模拟定位算法；（2）对于定位算法的性能评价，可以实现模型化和量化；（3）在变化的网络环境中，定位算法能够具有自调整的性能；（4）大规模或者超大规模网络自身定位的实现和节点定位的高精度的实现。
参考文献：
[1]杜存功，丁恩杰，苗曙光，王满意，朱微维.无线传感器网络改进型节点定位算法的研究[J].传感器与微系统.2010（01）
[2]邱岩，赵冲冲，戴桂兰，胡长军.无线传感器网络节点定位技术研究[J].计算机科学.2008（05）
[3]马玉秋.基于无线传感器网络的定位技术研究及实现[D].北京邮电大学.2006