TDOA定位算法研究应用.docx

TDOA 定位算法研究

院 （系）： 专 业：
学　　号： 指导老师：

年 月 日

毕业设计（论文）

题 目 基于TDOA
定位算法研究
专 业
学　　 号
学 生
指 导 教 师
答 辩 日 期

摘 要
无线传感器网络能够看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成。其关键组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块节点, 各节点经过协议自组成一个分布式网络, 再将采集来数据经过优化后经无线电波传输给信息处理中心。所以，其最关键关键部位是节点传感器，应用范围是面对广大使用用户和多种科技创新范围，其功效关键所在是为用户提供可靠、正确、实时研究数据。那么，定位技术作为将这个“关键”和“关键”连接纽带，它关键性不言而喻。
本文首先经过调查无线传感器网络发展历程，然后再研究其能够实现多种功效，结合中国外在其各个领域像组网方法等研究现实状况，经过分析，在分析过程当中选择研究方向，最终经过选择，在定位算法上得到了突破口，然后研究后续内容得以展开。其次介绍了无线传感器基础概念，分析其各个基础单元在其组成网络当中关键实现功效，然后在其测距算法类别中，介绍了三种经典算法理论，并同时和非测距算法对比，得出非测距算法优越性，分析和研究现在已经有三种应用算法，最终整理出算法改善方法。
经过对于TDOA定位查恩算法、TDOA定位最小二乘法算法和TDOA定位最小二乘法加权算法来进行研究，根据提升精度思绪，最终在三种算法基础上尝试一个优化算法即进行质心处理算法。然后用仿真软件matlab软件进行组网和仿真，而且最终经过matlab进行仿真而且得到成功验证。然后大量试验数据证实，经过质心加权处理TDOA定位算法能够在实际中得到应用。

关键词：无线传感器网络；chan算法；TDOA；质心加权；锚节点

Abstract
Wireless sensor networks can be seen by the data acquisition network, data distribution network and control management center composed of three parts. The main components of the integrated sensor, the data processing unit and a communication module nodes, each node through a distributed network protocol from the composition, then the collected data via radio waves through the optimized transmission to the information processing center. Therefore, the most important part of it is the core of the sensor nodes, in the face of broad range of applications and a variety of scientific and technological innovation with user scope, its key functions is to provide users with reliable, accurate, real-time research data. Then, positioning technology as this "core" and "key" connection link, its importance is self-evident.
Firstly, by investigating the development process of the wireless sensor network, and then study its various functions can be achieved, at home and abroad in their various fields such as networking research status, through the analysis, the analysis of the process of selection research direction, Finally, choose the positioning algorithms to get a breakthrough, and then a follow-up study to expand the content. Secondly introduces the basic concepts of wireless sensors to analyze the composition of each basic unit in the network among its main function, and location algorithm in its category, we introduce three classical algorithm theory, and also with non-Ranging algorithm comparison algorithm derived non-ranging superiority, analysis and research three applications currently available algorithms, and finally sorted out the algorithm method.
By Chan for the TDOA algorithm, TDOA positioning method of least squares algorithm and weighted least squares method TDOA location algorithm to conduct a study to improve the accuracy in accordance with the idea, culminating in three algorithms based on an optimization algorithm that attempts to carry out centroid processing algorithm . Then use simulation software matlab software networking and simulation, and ultimately through matlab simulation and verification successfully. Then a large number of experimental data proved that through the centroid weighting process TDOA algorithm can be applied in practice.

Keywords: wireless sensor networks, chan algorithm, TDOA, weighted centroid, time delay

目录

摘 要 I
Abstract II

第1章 绪 论 1
1.1 课题的来源 1
1.2 课题的研究目的 2
1.3 国内外研究现状 3
1.4 本文的主要研究内容 5
第2章 无线传感器网络定位技术研究 6
2.1 无线传感器网络的具体结构以及优势 6
2.2 算法定义和相关参数 10
2.3 无线传感器网络的基础定位算法 11
2.3.1 TMM算法 11
2.3.2 MLE算法 12
2.3.3 非测距的WCL算法 13
2.3.4 非测距的迪维-跳数算法 14
2.4 系统的设计标准与评价参数 16
2.5 本章小结 17
第3章 TDOA定位算法 19
3.1 TDOA算法概述 19
3.2 TDOA算法的时延估计 19
3.3 无线传感器网络的基础定位算法 23
3.3.1 无线传感器网络的实验模型设置 23
3.3.2 无线传感器网络的数学模型设置 23
3.3.3 TDOA技术工程应用-查恩算法 25
3.3.4 TDOA技术数学应用算法-最小二乘法 25
3.3.5 TDOA技术最小二乘法的加权处理 26
3.3.6 质心加权算法 27
3.4 本章小结 27
第4章 TDOA算法的实验仿真与数据分析 29
4.1 定位时延实验仿真设计与数据分析 29
4.1.1 时延仿真系统的设计 29
4.1.2 时延仿真数据分析 30
4.2 基于TDOA技术的定位算法仿真设计与数据分析 31
4.2.1 时延仿真数据分析 31
4.2.2 查恩算法实验仿真与数据分析 31
4.2.3 最小二乘算法实验仿真与数据分析 33
4.2.4 最小二乘算法加权处理后的实验仿真与数据分析 35
4.3 基于质心加权处理算法的实验仿真与数据分析 36
4.3.1 查恩算法实验仿真与数据分析 36
4.3.2 最小二乘算法实验仿真与数据分析 37
4.3.3 最小二乘加权算法实验仿真与数据分析 38
4.4 本章小结 40
结 论 41
参考文献 42
附录1 47
附录2 51

第1章 绪 论
1.1 课题起源
多年来，无线通信、微电子技术、传感器技术和嵌入式计算等技术不停进步，推进了低成本、低功耗无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)发展，促进无线传感器网络成为当今活跃研究领域。无线传感器网络是新型传感器网络，同时也是一个多学科交叉领域，和当今主流无线网络技术一样，均使用802.15.4 标准。无线传感器网络由含有感知能力、计算能力和通信能力大量微型传感器节点组成，强大数据获取和处理能力使得其应用范围十分广泛，能够被应用于国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生、目标跟踪等领域。在过去几年中，无线传感器网络已取得越来越多关注。美国《技术评论》杂志在叙述未来新兴十大技术时，将无线传感器网络列为第一项未来新兴技术。另外，《商业周刊》估计未来四大新技术中，无线传感器网络也列入其中。由此可见，传感器网络是信息感知和采集一场革命，它出现将会给人类社会带来巨大变革
无线网络传感器研究起始于20世纪90年代末期。其巨大商业军事应用价值，吸引了世界上很多国家关注。Intel、微软等IT业巨头开始了无线网络传感器方面研究工作。日本、德国、英国、意大利等科技发达国家也对无线网络传感器表现出了极大爱好，纷纷展开了该领域研究工作。中国在传感器网络方面研究工作还极少，现在，中国部分高等院校和研究机构已主动开展无线传感器网络相关研究工作，关键有清华大学、中科院软件所、浙江大学、哈尔滨工业大学、中科院自动化所、中国人民大学等。
在无线传感器网络系统里，其最关键关键部位是节点传感器，应用范围是面对广大使用用户和多种科技创新范围，其功效关键所在是为用户提供可靠、正确、实时研究数据。定位技术作为将这个“关键”和“关键”连接纽带，在其关键性上不言而喻，纵使传感器成本低廉、功效强大，传输网络速度飞跃提升，用户界面简练易操控，而没有合理定位技术，数据和用户就无法连接，即使连接，得到数据也没有任何意义。
所以，无线传感器网络定位技术是处理单元关键，很多科技工作者在此项研究上付出了很多努力，也初步得到了部分成效，同时也诞生了部分含有较高精度定位算法，不过，现在已经有算法当中，多数应用在产品中算法只是局限于单纯产品特征，换言之，假如将产品纳入其所属大类，在大类产品定位算法上，没有统一、公认算法出现。
所以，笔者最终决定在此方向上做研究，以期能够得出能够在实践中能够应用高精度算法。
1.2 课题研究目标
在这个信息时代，多种用户对信息获取是很关键，知道现在网络时代用户能够经过互联网了解最新世界新闻，经过聊天软件和交友网站获取周围好友状态信息，经过专门网站能够观察地球表面图像，现在中国各大科技企业还正在开发天眼系统，就是在网络上能够实时观看有天眼系统存在景观事物。以上这些全部是网络带来便利，但这些方法数据交换多是经过文字输入、图片成像、视频录制带来，也就是说有专门工作机构在进行信息采集，人工向网络上传输这么数据，为使用用户进行服务。
现在网络，在信息采集和抵达使用用户过程中，加入了人工传输一个阶段，这在数据立即性方面存在着一个很大延迟，用户不能实时接收需要数据，这对部分用户来说，可能会造成巨大影响，甚至是有不可挽回损失。举个例子，5月12日，中国四川汶川发生里氏9.0级地震，地震中心位置全部电力系统、通信系统瘫痪，因为全部公路全部被损毁，外界人员无法和灾区进行联络，不能立即正确得到其中信息数据，这给抗震救灾工作带来了很大麻烦，信息数据获取耽搁一个小时，灾区可能会有很多人在这个时间结束生命，这对于国家来说是不可估量灾难性损失[5]。
经过以上例子，能够看出，在信息获取上实时反馈是很关键部分。也就是说用户假如能够经过一个可靠网络，根据其需求实时取得数据，对于处理问题是很关键，无线传感器网络功效很符合此项需求。经过合理设计和科学组网能够把数据采集做到立即正确，首先传感器在组网方法上能够是有些人为部署传感器，也能够是在人类不能进去危险领域或临时不能设计地域进行机器部署，这就在组网上克服了很多不能实现困难。其次传感器之间能够相互传输实时数据，不需要人为操控，就能够自动组建局域网络。最终数据获取方法能够是经过卫星无线接收，也能够是在周围设置基站进行专门接收。所以这种网络特点能够适应很多恶劣环境，数据传输也没有经过人为延迟，实时性很好，这在国民生产和关注民生国家大事上有着极其关键应用意义。
经过上述分析，WSN在很多领域是一个含有绝对优势网络系统，所以国家很重视其发展和研发，在第一节分析中提到，定位算法在是其中起到了纽带作用，它好坏对系统性能指标影响是很大。在很多产品应用中，算法正确程度能够造成定位成功和失败，有些基于测距算法在理论上分析是很正确，但在产品应用中，会受到很多原因影响，造成算法失效。所以出现了非测距定位算法，尽管精度上能够确保，但因为计算复杂，开销增大，造成成本上升，在一个有10000个节点和100个锚节点无线传感器网络中，假如计算量增加一倍，其消耗成本甚至是10倍以上。
本文研究思想是，经过分析研究算法理论，和实际应用比较，找到适宜算法进行深入分析。本着应用目标，根据提升正确度和合适降低成本设计思想，将选择算法进行合理化改善，最终将算法进行试验仿真，得出结论。
1.3 中国外研究现实状况
对于中国外研究现实状况本文结合了很多参考文件，对于现实状况分析首先应该从传感器设计种类和功效上进行研究，其次是无线传感器网络发展，最终讨论定位技术研究现实状况。
传感器发展是一个阶跃式过程，从传统过程控制四大传感器类型，到现在传感器新技术出现，经历一个阶跃发展，在20世纪80年代，伴随信息时代到来，对于传感器要求标准逐步提升，这就造成了很大刚性需求。科学技术大幅度进步推进了新型材料不停发展，也改变了传统工艺手法，所以出现了利用纳米技术、生物技术、光纤技术等研发传感器。现在全球传感器技术领先国家是德国和美国，技术已经达成能够用一个传感器实现多个功效，不停小型化，复杂化，而且成本很低廉[7]。因为中国是世界上电子产品加工工厂，传感器研发也几乎跟上了世界步伐，光纤陀螺传感器、化学催化传感器、高精度识别轮廓传感器全部已研发成功。
优异传感器技术给开发无线传感器网路提供了有利基础保障。国外研究情况比中国技术研制要优异很多，美国从提出无线传感器网络模型概念开始，传感器网络开发速度一直保持增加，从开始，依据现有资料显示，几乎每十二个月美国无线传感器网络技术全部有一项新技术产生，总趋势是向智能化、微型化进行发展，德国智能传感网络已经将节点体积控制在了指甲状大小，能够看出传感器网络现在研究尖端领域是向集成多功效方向发展。
伴随无线传感器网络在欧美强国日新月异发展，其定位技术开发更是突飞猛进。在最初阶段，定位技术算法是基于测距来控制，已知锚节点位置坐标，而且将锚节点上传输信号，确定其到未知节点或是网中锚节点距离，经过距离测量和数学工具矩阵方程、解析几何、似然估量应用来估算未知节点位置，这在刚刚起步阶段是很流行算法。因为无线传感器网络规模加大，节点数量陡增，多径效应等干扰也随之扩大，这造成测距功效无法实现，所以测距算法逐步淘汰，取而代之算法是基于非测距算法，其算法中相对认可度较高最好近似三角形迫近法和迪维跳数算法，它们全部是应用部分近似运算和信号时间，把距离测量转换为近似替换或是划归区域，实际仿真效果在克拉美罗门限之内，所以得到了广泛应用。近期，中国外研究学者绝大多数研究结果全部是在最好近似三角形迫近法和迪维跳数算法基础上进行改善，目标是降低计算量，提升定位精度，其中应用比较广泛是分割圆算法，就是找到跳数一和跳数二集合，用固定半径设计分割圆，将待测节点迫近在很小范围之内，再用WCL算法进行定位[8]。
1.4 本文关键研究内容
无线传感器网络定位算法是本文关键研究内容，经过对算法理论分析研究，提出合理改善假设，利用数学模型和仿真软件验证改善算法正确性和稳定性。
本文所要完成工作以下：
第一，分析中国外对于无线传感器网络研究现实状况，结合其在近三十年发展背景下，找到WSN在实际应用中优势所在，在其中关键技术上本文提出了一个研究方向，就是基于非测距算法优化和改善。
第二，查找文件，在宏观上把握WSN轮廓，分析其中结构单元和实现关键功效，形成对网络设计大致方向，分析研究测距和非测距形态下多种经典算法，关键掌握算法各项性能指标和理论推导，经过这些工作确立改善算法设计思绪和设计目标。
第三，全方面关键研究TDOA定位技术，总结TDOA技术理论和定位优势，根据查恩算法、最小二乘算法和加权处理步骤进行设计仿真前理论分析和指标设置，在此基础上引入质心加权二次处理，对TDOA技术进行改善。
第四，依据仿真软件MATLAB 基础操作，对相互关函数法、查恩算法、最小二乘法、最小二乘加权法和质心加权处理法进行编程调试，经过数次试验仿真取得对应试验数据，对数据进行具体对比分析。

第2章 无线传感器网络定位技术研究
2.1 无线传感器网络具体结构和优势
组成无线传感器网络上是经过在一定可控区域内，安装巨量多种形体较小传感器，多种传感器经过无线信号和扩频跳变进行网络通信，把大量传感器和目标传感器获取种类繁多，数据各异信息量传回中间分析系统，在经过分析系统分拣、组类、优化，最终将需求信息发送给需要此传感器信息使用者，能够完成很多遥控简化数据测量。在现在使用网络中尽管多种硬件设施、软件分析系统、服务器处理功效全部很成熟，但存在信息量巨大、网络瘫痪、时间不能同时、信息单位冗杂等难以处理问题，所以应用无线传感器网络，开辟了一个新组网方法，处理了有线传输成本较高问题，有在信息传输时间和信息处理上达成实时获取、实时分析、实时传输、实时反馈目标，能够预见，在很快未来，无线传感器网络将大力推广，广泛应用，为人类文明进步做出标志性贡献，开启全新无线时代。
在组网阶段，对于无线传感器网络来说，将打破现有组网方法，更新破旧体系结构，现在理论上能够这么组网，首先将其设定为立体、多重、同时网络特点，根据其特殊性质发散式安装网络节点，也就是无线传感器网络单元节点，在小型区域内设置接收传感器信号机器终端、一样也会安装对应类别发射终端。在用户使用此网络时，必需有信息获取和请求媒介路径，这么路径能够是互联网，也能够是广播电视网，或是移动通信网，所以还会在用户使用时依据不一样传输媒介设置对应操作界面。不管是节点还是收发、不管是媒介还是界面，在组网过程中，最关键步骤就是传感器节点，它直接代表着该网络能够实现功效和网络特点，所以对于传感器分析是本文一个关键。
传感器在作为网络节点时基础上实现功效就是获取信号、处理信号、传输信号，所以不管什么种类传感器，全部应含有上述三种功效，缺一不可，也就是说，传感器经过传感单元获取外界数据，安装处理单元数据融合方法进行简单数据整理和分析，最终把信息移交给通信单元，进行发送接收。当然任何传感器节点全部会有其独立供电单元，为传感器工作提供足够能耗保障，具体组成请参见图2-1。

图2-1 传感器网络节点结构
传感器节点部署方法会有很多路径，比如经过人工发射多枚含有传感器增雨弹，经过多种专业机器大量部署等方法。不管怎样部署传感器，其全部有一定组网目标，比如经过多个传感器集体工作，采集对应气象数据、感知一些特定环境中声音信号、经过光敏性质传感器还能够进行对多种物体立体形态测量。
大多数传感器因为在使用上和携带上问题，全部会做很廉价，所以其传输功效全部是很有限，这就需要利用传感器接力方法把采集信息向外传送，例图2-2画出一个经典传输方法，就是传感器A采集到信息传给B，B接收后将进行存放，然后将本节点采集信息连同上一节点发送过来信息向外传输给C，A，经过这么信息拓扑传输方法，最终由区间接收器进行大量信息汇总很处理，再把信息传给分析单元，进而延伸到使用用户。

图2-2 网络体系结构
现在将无线传感网络和现有实际网络进行部分特点上比较，总结无线传感器网络特点：
（1）硬件资源有限。WSN节点采取嵌入式处理器和存放器，计算能力和存放能力十分有限。所以，需要处理怎样在有限计算能力条件下进行协作分布式信息处理难题。
（2）电源容量有限。为了测量真实世界具体值, 各个节点会密集地分布于待测区域内, 人工补充能量方法已经不再适用。当本身携带电池能量耗尽， 往往被废弃，甚至造成网络中止。所以，任何WSN技术和协议研究全部要以节能为前提。
（3）无中心。在无线传感器网络中, 全部节点地位全部是平等, 没有预先指定中心, 是一个对等式网络。各节点经过分布式算法来相互协调, 在无人值守情况下, 节点就能自动组织起一个测量网络。
（4）自组织。网络布设和展开无需依靠于任何预设网络设施，节点经过分层协议和分布式算法协调各自行为，节点开机后就能够快速、自动地组成一个独立网络。
（5）多跳（Multi-hop）路由。WSN节点通信能力有限，覆盖范围只有几十到几百米，节点只能和它邻居直接通信。
（6）动态拓扑。WSN是一个动态网络，节点能够随地移动；一个节点可能会因为电池能量耗尽或其它故障，退出网络运行；也可能因为工作需要而被添加到网络中。这些全部会使网络拓扑结构随时发生改变，所以网络应该含有动态拓扑组织功效。
（7）节点数量众多，分布密集。WSN节点数量大、分布范围广，难于维护甚至不可维护。所以，需要处理怎样提升传感器网络软、硬件健壮性和容错性。
然后总结无线传感器网络优势：
（1）传感器类型可谓是五花八门，伴随科学技术发展和多种新性能材料复合应用，传感器制造成本在大幅下降，而多种测绘遥感技术也逐步应用进来，这就是建立无线传感网络成本和技术达成了很好时机，所以一旦无线网络建立势必会在部分性能上优异于一般网络，可谓时代造就了无线传感网络，历史车轮和人类文明进步在推进其不停向前发展[11]。组网时，传感器数量不会是10个，100个那样简单，因为要完成一项感知功效，就需要全方面了解感知物体多种信息，所以在部署传感器是会将以数量级式递增来组网，这么巨量会使效果达成优化，并能够规避很多误差。
（2）本节开头时分析介绍了传感器在组网时要进行人工部署，但很多情况下当需要测量和同时地域是很条件苛刻，甚至是人类无法进入区域。
（3）因为传感器体积较小，所以传感器能够部署在部分能够移动物体上，所以和传统网络相比，无线传感网络规避了在移动中需要硬件介入问题，所以无线传感器网络能够完成动态数据测量及分析。
（4）传感器组网时会大量部署，也就是说，在多数区域，传感器数量是多出实际该区域需要数量，所以，网络中，部分节点一旦出现传感功效失效，就会有替换传感节点填补吗，所以无线传感网络稳定程度含有很高水平。
从现在无线传感器网路发展来看，其实际应用离所处时代并不遥远，不管是科学研究、测绘遥感，还是文艺演出、体育竞赛，甚至是日常生活中全部已经感受到WSN为人类文明带来巨大贡献。
2.2 算法定义和相关参数
无线传感器网络存在着有别于其它一般网络关键特点，这个关键特点就是当组网是，传感器分布位置不是人工能够细节控制，它们是经过相互联络，自行定位形成一个密集采集数据网络。鉴于此，因为网络部署复杂性，人为去寻求测量节点位置是不可能完成，所以就需要定位技术，而定位技术关键就是应用何种算法进行定位。
在实际应用网络中，存在部分已知确切位置节点或基站，它们在网络中起四处理数据、分析信息、传输指令等很多关键职称作用，把这些节点在无线传感器网络中称作锚节点，在浩瀚如海传感器网络中，锚节点数量是极为有限，但它存在价值是很巨大，担负着参考节点作用，接下来研究算法全部是利用锚节点已知坐标进行对其它节点定位，参考图2-3所表示，能够看出锚节点只是这些传感器中一小部分。

图2-3 WSN中锚节点和未知节点
无线传感器网络中参数有很多个，在不一样算法中也应用了很多自己命名多种参数，因为很多参数叙述全部很晦涩难懂，所以本文将关键结合图2-2分析多个常见参数：因为在网络中存在大量节点，而节点本身不仅要获取测量数据，还要担负着传输数据和存放数据任务，所以要把一个节点和其它万计节点区分开来，所以除了节点本身外，全部外部节点全部称作其邻居节点。
2.3 无线传感器网络基础定位算法
2.3.1 TMM算法
TMM算法也是一个基础定位算法，它基础原理是在无线传感器网络中找到随机三个锚节点，经过信号传输夹角来确定未知节点是否能够在它们围成三角区域内，假如没有落在此区域内，就再反复上述操作，直到找到一组锚节点符合要求，图2-5所表示。假设这三个锚节点分别为A，B，C，需要定位节点为D，利用方向性天线从A点向D点发信号，找到对应抵达角度，同理B，C也发射信号找到对应抵达角度，能够测出三个方向角，∠ADB， ∠ADC，∠ BDC，现在以AC为弦，D为圆弧上一点能够做出一个圆，经过知道三角形ABC内角，能够求出∠ AOC值，设为a。经过角度测量和A，B，C三点之间距离能够确定这个圆圆心，同理能够找到分别以BC，AB为弦另外两个圆心，排除A，B,C三点组成三角形，能够看出转化为Trilateration算法来进行求解了，经过上述介绍，能够得到这么一个方程组(2-3)，能够得到O点坐标和半径，这么未知节点D坐标也就找到了：
(2-3)

图2-4 TMM算法
2.3.2 MLE算法
MLE算法是一个单纯数学推导法，这个方法在本中包含理论很多，所以需要进行具体叙述，假设在无线传感器网络中能够正确知道全部锚节点位置，并把它们统一命名，分别对应坐标为，，,…,，而这些锚节点经过具体测量，能够得到它到未知节点O距离分别为，，,…,,依据平面上距离公式原理，能够得出（2-4）一组方程：
(2-4)

根据数学递归思想分别用第一个方程减去最终一个方程，再用第二个方程减去最终一个方程，依次下去，能够（2-5）一组方程：
(2-5)
推导到这步后将引进多个矩阵，分别是表示式（2-6），（2-7），（2-8）
(2-6)
(2-7)
(2-8)
所以（2-5）方程群能够用表示，依据数学理论最小均方估量方法能够求出

2.3.3 非测距WCL算法
WCL算法最先提出此理论是一名美国著名学者，当初应用范围是在互联网路由协议中一个原因步骤，它定位不需要进行对待测节点距离测量，理论假设是全部已知节点能够依据需要选择，经选择后待测节点在已知节点组成球体中心，在无线传感器网络中，WCL算法能够应用在锚节点密集区，这么精度才符合克拉美罗门限，不然应用相对较少，但能够和其它相关算法进行联合处理，也就是在应用某种算法估测后，得到相对集中节点位置，这些节点位置数据需要较多组数据，然后经过WCL算法进行二次处理，使取得数据深入密集收敛。
在无线传感器网络中，设置多个锚节点，这些锚节点以一定时间间隔循环向待测节点发出信息，锚节点公布信息是需要经过前期处理，也就是这些信息必需搭载锚节点具体坐标位置和一定判别标识，目标是让未知节点能够分辨出这个信息是来自于那个锚节点。对于未知节点来说，根据不一样时间间隔，大量接收来自锚节点发出信息，在该未知节点中要设置停止接收条件，也就是当待测节点取得信息量足够大时，大于在该节点中设置信息组数或在接收时间上大于门限值时，该节点停止接收，进行信息处理，把全部接收到数据进行筛选，舍弃不符合标准信标节点，将有用数据进行计算，得到定位坐标，其计算公式为（3-1），其中符合标准锚节点坐标为
（3-1）
2.3.4 非测距迪维-跳数算法
迪维-跳数算法模型分析是，首先锚节点对外发出信号，当经过最短路径抵达周围最近锚节点时能够计算出锚节点跳数。例图2-6所表示，锚节点有L、M、N三个节点，未知节点有a、b、c、d、e、Q六个节点，其中Q为需要待测未知节点，锚节点L和锚节点N之间直线距离为40米，锚节点L和锚节点M之间直线距离为160米，锚节点M和锚节点N之间直线距离为100米。假设其中N节点向外发射矢量信号，N节点信息能够经过两条路径抵达L节点，分别为N节点到a节点再到L节点和N节点到c节点再到b节点再到L节点，这两条路径跳数分别是2个和3个，因为是矢量发射信号运算，所以当L节点接收到N节点经过a节点传输过来信号后，L节点就不再接收经过其它路径来自N信息，所以选择跳数值为2个，同理N节点信息抵达M节点时，是经过c节点、b节点、Q节点、d节点、e节点，这么传输路径跳数5个(假设没有其它路径比这个路径更近，这么经过锚节点N发出信号最终抵达周围节点M和L节点跳数分别为2和5。在更为复杂无线传感器网络中，因为存在很多个类似于L、M、N是我锚节点，而且信号经过多个节点传输后衰减很强烈，而锚节点N发出信号抵达数以万计锚节点时计算跳数是很复杂，而且较远节点跳数这对定位Q节点位置没有意义，所以迪维-跳数算法在应用时能够引进局部区域概念，现在就设置了三个锚节点，已经得到N到其它锚节点跳数。
迪维-跳数算法使用近似平均每跳距离来替换直线距离，所以经过图2-6将N点和L点直线距离和N点和M点直线距离取和，40m+100m为140m，再利用这个和值近似替换N点经过未知节点跳数距离抵达L、M两点总跳数距离之和，将这个和值和7（跳数2和跳数5和）取商得到平均每跳距离为20米[22]。
依据这个平均每跳距离，锚节点N将数据在此网络里进行广播，全部存在和此网络未知节点全部得到了这个数值，同理L节点和M节点也将本身计算出来平均每跳距离向网络中广播，而其中全部未知节点收到每跳距离只选择距离其最近锚节点数值，丢弃其它锚节点数据，所以能够推导因为待测节点Q距离N点跳数最小，所以Q点得到平均没跳距离就是N点发出数据20米。
迪维-跳数算法在计算待测节点距离锚节点直线距离时，是经过该待测节点得到网络中广播跳数距离和其抵达锚节点跳数做乘法运算近似得到。所以由图2-6可知，Q点到N点跳数为2，Q点到L点跳数为3，Q点到M点跳数为3，能够近似得到，Q点到N点距离为2*20=40米，Q点到L点距离为60米，Q点到M点距离为60米，最终利用2.3.1小节介绍Trilateration算法估算待测节点Q位置坐标。
N
L
a
b
c
Q
d
e
M
100m
160m
40m

图2-6 迪维-跳数算法举例
2.4 系统设计标准和评价参数
无线传感器网络在组网时，往往会进行多种指标评定，因为一个网络体系结构包含很多部分，不管是硬件配置、软件算法、误差分析还是系统安全性和稳定性全部是应该仔细分析设计，缺乏了其中任何一个步骤或细节，全部会带来很多不确定原因，所以在进行算法设计时也应该对系统评价参数进行分析研究。
分析定位系统需要精度设置，设计者在最初设计网络时会依据定位精度来统筹安排网络组成，硬件种类，算法选择和稳定性确保。
无线传感器网路规模可大可小，但蚂蚁虽小可五脏俱全，也就是说任何一个WSN全部必需含有全方面功效硬件实现，所以对于网络不知范围和应用背景是系统设计开始就应该考虑问题，其包含传感器数量、系统设备指标、基站结构布署等等。
网络布署是依据应用范围势必会计算部署多少单元传感器，假如相对小范围内部署较多传感器，那就是要提升传感器节点在网络一定区域密度，有网络局部密度相当之大，这就代表在此区域有进行正确目标估量和数据获取，反之则是区域中不需要很正确数据。
在一般节点数量已经根据网络设计意图以后，设计者就要考虑锚节点在这些节点中所占百分比，假设需要定位传感器要求精度较高，那锚节点布署就会增加，而假如已知部分常见数据采集经验函数，那么为了节省成本和降低计算量，锚节点所占百分比就会对应下降。
其次设计者在组网思绪上会考虑成本和开销，网络布署时要综合考虑基础设施成本，软件界面开发成本、布署完成时间成本、网络维护需要成本等这些关键参数不言而喻。
最终设计者会把系统稳定性、安全性、保密性等参数进行大量仿真试验。总而言之，无线传感器网络定位系统设计，是一个复杂繁琐研究过程，只有把以上各方面需求综合考虑，平衡各项性能参数，合理计划步骤、充裕时间保障才能完成这个科学性设计。
2.5 本章小结
本章首先给出了WSN一个宏观轮廓，该网络就是一个能够经过其分布网络节点，根据供给用户数据需求，将节点采集到多种试验数据进行科学处理和反馈，提出了网络关键是用户需求，而网络关键是传感器功效，定位算法恰恰就是将这个关键需求和传感单元连接起来纽带。本文还关键研究了无线传感器网络各个基础组成部分，分析了各项单元需要完成功效，总结了这些单元在网络中所起到作用，各个单元相互独立又相互承接，缺一不可。具体展开了组网所必需各项步骤，各个步骤紧密集合，合理搭配。讨论了网络和其它一般网络相比优势。
其次本章分析研究了定位系统多种算法，将其分成了基于测距和不用测距两类，经过性能比较能够得出基于测距功效算法应用相对有限，绝大多数全部停留在理论分析阶段，而非测距算法其定位精度和计算开销有着很大优势，而且在此基础上提出了部分改善算法，从实际应用中能够印证该方法行之有效。
最终给出了定位系统设计标准和评价体系，得出结论是定位系统设计是一个科学复杂综合实施过程，需要合理平衡各项性能参数才能做到真正是WSN在实际中进行应用，为下一章TDOA算法提供了设计思绪。
第3章 TDOA定位算法
3.1 TDOA算法概述
基于两个信号时间抵达节点时间差而