① 無線感測最小最大法的計算錨節點
摘要 定位是無線感測器網路中的一個重要的研究方向，定位演算法的優劣直接影響著無線感測器網路在實際應用中是否可行。測量的數據不同以及使用的坐標計算方法的不同導致了各種不同的定位演算法的產生。
② 急！！需要基於RSSI的無線感測器網路質心定位演算法matlab代碼程序
WSN感測器節點定位技術是無線感測器網路(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術之一。目前無線感測器網路定位演算法可以分為兩類：基於距離的（Range-based）和與距離無關的(Range-free)[2]。參考文獻[3]介紹了一種新的節點定位技術——質心演算法。該演算法屬於距離無關的定位演算法，計算的復雜度較參考文獻[4]中的最小二乘法有了很大的降低，且網路生存率較強，但未知節點的定位精度不高。
為了解決質心演算法定位精度不高的問題，本文提出的一種改進的質心演算法。該演算法與VIRE[5]演算法類似，利用信號傳播模型[6]在定位區域內構造虛擬參考標簽的RSSI[7]信息，通過最小二乘法結合質心演算法的方式，進一步縮小了未知節點的估計區域。實驗證明，雖然該演算法的計算復雜度有所增加，但定位的精確度有了進一步的提高，約為33%。
1 相關工作介紹
1.1 VIRE演算法
VIRE系統閱讀器Rp1和參考標簽Lm1(p1,m1∈N+)分布如圖1所示，待定位標簽Zq1在區域內(q1∈N+)。VIRE方法的核心思想是將每4個參考標簽看作一個單元網格，再將其進一步等分為N1×N1(N1∈N+)個小網格，在小網格處加入虛擬參考標簽。
③ 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
④ 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。
⑤ 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。
⑥ 什麼是無線感測器網路
無線感測器的無線傳輸功能，常見的無線傳輸網路有RFID、ZigBee、紅外、藍牙、GPRS、4G、2G、Wi-Fi、NB－IoT。
與傳統有線網路相比，無線感測器網路技術具有很明顯的優勢特點，主要的要求有： 低能耗、低成本、通用性、網路拓撲、安全、實時性、以數據為中心等。
⑦ 無線感測器網路的覆蓋控制演算法有哪幾類
通常無線感測器網路的節點在目標區域的部署有大規模、高密度的特點，這就導致網路中大量節點的覆蓋區域相互交疊。這種覆蓋冗餘性會導致採集、傳輸數據的冗餘以及信道的干擾，浪費了有限的能量資源。使用合適的覆蓋控制演算法和節點調度演算法在保證一定覆蓋性的前提下使一些節點的感測模塊策略性的休眠，對延長網路生存時間有重要意義！
⑧ 誰能弄無線感測器網路定位技術研究建立二維平面定位系統模型，實現基於RSSI和TDOA的演算法模擬實驗
沒弄過這個，幫頂~~~~