【正文】 01. IEEE, San Antonio, TX USA,2001, pp. 29262931.[10] A. Savvides, . Han, and M. B. Strivastava, Dynamic finegrained localizationin AdHoc networks of sensors, Proc. of the 7th annual international conference on Mobile puting and networking, Rome, Italy, 2001, pp. 166179.[11] D. Niculescu and B. Nath, Ad hoc positioning system (APS) using AOA, INFOCOM 2003. TwentySecond Annual Joint Conference of the IEEE Computerand Communications Societies. IEEE, 2003, pp. 17341743 .[12] D. W. Bliss and K. W. Forsythe, “Angle of arrival estimation in thepresence of multiple access interference for CDMA cellular phone systems,” in Proceedings of the 2000 IEEE Sensor Array and MultichannelSignal Processing Workshop, 2000, –412.[13] L. Jian, B. Halder, P. Stoica, and M. Viberg, “Computationally efficientangle estimation for signals with known waveforms,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 43, no. 9, pp. 2154–2163, 1995.[14] B. Halder, M. Viberg, and T. Kailath, “An efficient noniterative methodfor estimating the angles of arrival of known signals,” in The TwentySeventh Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers,1993, pp. 1396–1400.[15] B. G. Agee, “Copy/DF approaches for signal specific emitter location,”in Conference Record of the TwentyFifth Asilomar Conference onSignals, Systems and Computers, vol. 2, 1991, pp. 994–999.[16] R. Schmidt, “Multiple emitter location and signal parameter estimation,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 34, no. 3,pp. 276–280, 1986.[17] K. Yedavalli, B. Krishnamachari. Sequencebased localization in wireless sensor networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2008, 7(1): 8194.[18] C. Savarese, J. M Rabaey, J. Beutel. Locationing in Distributed AdHoc Wireless SensorNetwork. In: Proc of the 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal, Salt Lake, USA, 2001 _ 20372040.附錄A 英文原文Distributed Range Difference Based TargetLocalization in Sensor NetworkChartchai Meesookho and Shrikanth NarayananDepartment of Electrical EngineeringViterbi School of EngineeringUniversity of Southern CaliforniaAbstractTarget localization is a key application in the sensor network context. Of the various conventional methods can be applied, and have been proposed, the Range Difference (RD) Based method is attractive due to improved accuracy and ease of implementation it affords. While the basic concepts of the RD based method can be adopted to the case。總之， 非常感謝老師在百忙之中幫助我們完成了所選課題的任務(wù)。在畢業(yè)設(shè)計期間，老師一直認(rèn)真負(fù)責(zé)：前期理論研究的時候，老師對我們發(fā)現(xiàn)的問題耐心講解，并督促我們的進(jìn)度；后期程序設(shè)計期間，老師全天留在教研室，指導(dǎo)我們的設(shè)計，幫助我們解決在其中遇見的問題。她為我們提供了題目范圍，讓我們根據(jù)自己的愛好，選擇相關(guān)課題，然后給予我們很多幫助，讓我們在最大的發(fā)揮自己的能力的前提下，幫助我們完成自己的設(shè)計。 如何評價定位算法是一個需要研究的問題。此外，所有這些技術(shù)都要涉及到優(yōu)化配置的問題。太多的錨節(jié)點(diǎn)可能導(dǎo)致錨節(jié)點(diǎn)之間的相互干擾，而太少的錨節(jié)點(diǎn)又會使得很多節(jié)點(diǎn)無法很好的定位，這個問題亟待解決。 進(jìn)一步的工作和建議由于研究課題的復(fù)雜性，加之時間倉促以及本人在自身學(xué)術(shù)知識上的局限性，本文對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的研究還不夠深入和全面，有待進(jìn)一步完善和增強(qiáng)，但相信本文所作的工作可以為后續(xù)的研究提供一些有益的參考。深入研究Rangefree的WSN節(jié)點(diǎn)自定位算法中的DVdistance算法，針對該定位機(jī)制的基本原理和實現(xiàn)方法，對該定位算法用Matlab進(jìn)行了仿真。介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中當(dāng)前主要采用的幾種定位技術(shù)和各自的特點(diǎn)，對現(xiàn)有的定位技術(shù)進(jìn)行了分類和比較。 每個未知節(jié)點(diǎn)的誤差該圖為每個未知節(jié)點(diǎn)的誤差值，最大誤差接近70，最小誤差接近7。其中誤差公式為： （）設(shè)置基本參數(shù)如下：正方形區(qū)域的邊長（單位m）：BorderLength=100； 節(jié)點(diǎn)總數(shù)：NodeAmount=50；信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量：BeaconAmount=10；未知節(jié)點(diǎn)數(shù)量：UNAmount=NodeAmountBeaconAmount；通信半徑（單位m）:R=50；。（3）用最小二乘法解非線性方程求得未知節(jié)點(diǎn)的位置。不考慮節(jié)點(diǎn)間通信的時間及通信沖突問題，假設(shè)未知節(jié)點(diǎn)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間一定可以成功通信。用MATLAB仿真軟件對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的定位算法進(jìn)行仿真：（1）產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)均勻隨機(jī)分布的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，用符合均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成每個節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：假設(shè)有N個傳感器節(jié)點(diǎn)的二維無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，這些節(jié)點(diǎn)隨機(jī)的分布于一塊正方形區(qū)域內(nèi)，無干擾或障礙，其中一部分節(jié)點(diǎn)已知（通過人工部署或GPS定位），稱為錨節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)擁有兩種不同的標(biāo)記：anchor、single，分別用來表示錨節(jié)點(diǎn)和無法定位的節(jié)點(diǎn)。R節(jié)點(diǎn)的通信距離，一般為10100m。傳感器節(jié)點(diǎn)能夠發(fā)現(xiàn)其鄰居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)間可以自由通信。 網(wǎng)絡(luò)模型與參數(shù)獲取根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)所關(guān)注的重點(diǎn)，我們對需要進(jìn)行節(jié)點(diǎn)定位的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作如下設(shè)定：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署在二維的平面區(qū)域上，這樣未知節(jié)自身定位時僅需三個錨節(jié)點(diǎn)的位置和距離信息；如果是在三維空間條件下進(jìn)行自身定位，則需要四個錨節(jié)點(diǎn)的位置和距離信息。216。216。216。216。216。216。216。216。216。216。216。 提供了輸入數(shù)據(jù)向?qū)В↖mport Wizard）。 提供了更新和更完備的在線幫助文檔。 擴(kuò)充了矢量和矩陣的類型。 增強(qiáng)了微分方程的解法，增強(qiáng)了積分方程的算法。 增強(qiáng)了對多維矩陣，稀疏矩陣的運(yùn)算功能。 擴(kuò)充了繪圖功能。 增加了許多功能函數(shù)。 增加了工具箱的種類,增強(qiáng)了工具箱的功能。 增強(qiáng)了擁護(hù)界面的交互性,其窗口界面更加友好。(),真正實現(xiàn)了32位運(yùn)算,其速度更快、功能更完善、界面更友好，并且提供了Internet搜索引擎，可協(xié)助用戶尋求在線幫助。80年代初期，CleveMoler和John Little采用 C語言改寫了Matlab的內(nèi)核。 Matlab是Matrix Laboratory（矩陣實驗室）的縮寫，最初由Cleve Moler博士在70年代末講授矩陣?yán)碚摵蛿?shù)據(jù)分析等課程時編寫的軟件包Linpack與Eispack組成，旨在使應(yīng)用人員免去大量經(jīng)常重復(fù)的矩陣運(yùn)算和基本數(shù)學(xué)運(yùn)算等繁瑣的編程工作。Matlab語言是由美國MathWork公司推出的計算機(jī)軟件，經(jīng)過多年的逐步發(fā)展與完善，已經(jīng)成為國際公認(rèn)的最優(yōu)秀的科學(xué)計算與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。 算法流程圖DVdistance算法由3個階段組成。該類路由協(xié)議有AODV(Ad hoc on Demand Distance Vector)等。每個節(jié)點(diǎn)只記錄到目的節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)和通向目的節(jié)點(diǎn)的下一跳。每個節(jié)點(diǎn)維護(hù)一張到網(wǎng)絡(luò)中已知位置節(jié)點(diǎn)的距離估計和下一跳的路由表。因此針對洪泛協(xié)議中的重疊信息，DVdistance算法采用了可控洪泛法。節(jié)點(diǎn)向它的所有鄰居節(jié)點(diǎn)廣播所收到的數(shù)據(jù)，直到數(shù)據(jù)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)或達(dá)到數(shù)據(jù)報的最大跳數(shù)。在DVdistance算法中，使用到兩種重要的路由協(xié)議：洪泛協(xié)議和距離矢量交換協(xié)議。第三階段將最小跳數(shù)當(dāng)做實際距離使用，并通過三邊算法或者最大似然估計法獲得未知節(jié)點(diǎn)的位置信息，實現(xiàn)定位。第二階段通過距離矢量交換協(xié)議，在二維平面區(qū)域內(nèi)使未知節(jié)點(diǎn)獲得三個或者三個以上錨節(jié)點(diǎn)的信息分組：最小跳數(shù)和累計跳段距離。這些指標(biāo)相互聯(lián)系，需根據(jù)應(yīng)用的具體需求做出權(quán)衡，以選擇合適的節(jié)點(diǎn)定位算法。另外，給定一定數(shù)量的基礎(chǔ)設(shè)施或在一段時間內(nèi)，一種技術(shù)可以定位多少目標(biāo)也是一個重要的評價指標(biāo)。資金代價則包括實現(xiàn)一種定位算法的基礎(chǔ)設(shè)施、節(jié)點(diǎn)設(shè)備的總費(fèi)用。時間代價包括一個系統(tǒng)的安裝時間、配置時間、定位所需時間。由于傳感器節(jié)點(diǎn)電池能量有限，因此在保證定位精度的前提下，與功耗密切相關(guān)的定位所需的計算量、通信開銷、存儲開銷和時間復(fù)雜度是一組關(guān)鍵性指標(biāo)。因此，節(jié)點(diǎn)定位算法的軟、硬件必須具有很強(qiáng)的容錯性和自適應(yīng)性，能夠通過自動調(diào)整或重構(gòu)糾正錯誤、適應(yīng)環(huán)境、減小各種誤差的影響，以提高定位精度。但在真實應(yīng)用場合中常會有諸如以下的問題：外界環(huán)境中存在嚴(yán)重的多徑傳播、衰減、非視距、通信盲點(diǎn)等問題；網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由于周圍環(huán)境或自身原因而出現(xiàn)失效的問題；外界影響和節(jié)點(diǎn)硬件精度限制造成節(jié)點(diǎn)間點(diǎn)到點(diǎn)的距離或角度測量誤差增大的問題。 容錯性和自適應(yīng)性容錯性和自適應(yīng)性。而使用全球定位系統(tǒng)定位，參考節(jié)點(diǎn)的費(fèi)用會比普通節(jié)點(diǎn)高兩個數(shù)量級，這意味著即使僅有 10%的節(jié)點(diǎn)是參考節(jié)點(diǎn)，整個網(wǎng)絡(luò)的價格也將增加 10 倍。參考節(jié)點(diǎn)密度：參考節(jié)點(diǎn)的定位一般依賴人工部署或全球定位系統(tǒng)（GPS）實現(xiàn)。節(jié)點(diǎn)密度通常以網(wǎng)絡(luò)的平均連通度來表示。 節(jié)點(diǎn)密度與參考節(jié)點(diǎn)密度節(jié)點(diǎn)密度。 定位性能的評價標(biāo)準(zhǔn) 定位精度定位精度：定位技術(shù)最重要的評價指標(biāo)就是定位精度，目前最常用的指標(biāo)是定位解的均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)、克拉美羅下界(CRLB)、圓誤差概率(CEP)、幾何精度因子(GDOP)等。步驟2：未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)記錄的最小累計跳段距離表示到相應(yīng)錨節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離，利用三邊測量法或最大似然法計算得到自身位置。如上圖所示，鋪節(jié)點(diǎn)AAAA4都會利用網(wǎng)絡(luò)把包括自身信息的信息包發(fā)送給未知節(jié)點(diǎn)U，未知節(jié)點(diǎn)U和錨節(jié)點(diǎn)A1之間的通信會經(jīng)過另外一個未知節(jié)點(diǎn)T，當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)A1把信息包傳給這個中間節(jié)點(diǎn)T時，節(jié)點(diǎn)T就會知道它到錨節(jié)點(diǎn)A1的距離，當(dāng)它把A1的信息包轉(zhuǎn)發(fā)給未知節(jié)點(diǎn)U時會把它到錨節(jié)點(diǎn)A1的距離累加在累計跳段距離變量上，因此當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)U接收到這個轉(zhuǎn)發(fā)來的包以后利用自己到中間節(jié)點(diǎn)T的距離累加在剛才的累計跳段距離變量上，就可以獲得U到A1之間的距離了，如上圖中A1到U的累計跳段距離為2+3=4。DVDistance算法具體的定位過程可以分為2個步驟： DVDistance定位算法示例步驟1：獲取未知節(jié)點(diǎn)與描節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的累計跳段距離。但是這種算法有一些值得改進(jìn)的地方：在獲得平均每跳的計算過程中，節(jié)點(diǎn)之間通信量較大，而且沒有考慮網(wǎng)絡(luò)中存在不良節(jié)點(diǎn)的影響，造成平均定位誤差較大。待定位節(jié)點(diǎn)利用第二個階段獲取的網(wǎng)絡(luò)中每一個信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與其他信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的實際跳段距離的數(shù)據(jù)，使用三邊測量法和最大似然估計法來估計待定位節(jié)點(diǎn)的位置信息。第二個階段：計算每一個信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與其他信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的實際跳段距離。該算法的基本思想是，將待定位節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的