无线网络定位算法综述

距离测定：

1、基于到达信号强度  RSSI(Received Signal Strength Indicator)

2、基于到达角度  AOA(Angle of arrival)

3、基于到达时间  TOA(Time of Arrival）

4、基于到达时间差 TDOA(Time Difference On Arrival)

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绝对定位：

一、距离相关：

1、三边测量法

2、极大似然估计法

3、位置指纹识别算法

二、距离无关：

1、质心法

2、基于凸规划的算法：C0nveX-PIT

三、结合算法

1、三边质心定位算法

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相对定位：

1、SPA算法

2、基于群的定位算法  CBA（SPA改进）

3、基于骨干网的定位算法 BBA（SPA改进）

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1.1、三边测量法

1.2、极大似然估计法

1.3、位置指纹识别算法

一、训练阶段

其目标在于建立一个位置指纹识别数据库。首先，选择合理的参考点分布，确保能为定位阶段的准确位置估计提供足够的信息。接着依次在各个参考点上测量来自不同AP的RSS值，将相应的MAC地址与参考点的位置信息记录在数据库中，直至遍历关注区域内所有的参考点。由于受环境影响，无线信号强度并不稳定，为了克服RSS不稳定对定位的影响，通常在每个参考点上多次测量取平均。

二、定位阶段

给定数据库后，依据一定的匹配算法将待测点上接收的AP RSS与数据库中的已有数据进行比较，计算位置估计值。常用的匹配算法有最近邻法（NN）、KNN、神经网络等。

2.1、质心法：

基于质心的定位算法(centroid  algorithm based localization)  是一种简单的无需距离的基于连接性的质心估算的定位方法.在Centroid算法中，假设未知节点周围有一定数量的己定位的参考节点，这些参考节点的通信覆盖范围相互重叠.参考节点周期性地发出自身的位置坐标信息，未知节点通过记录所接收的参考节点信号来进行定位.在接收到参考节点的信号后，节点判断收到参考节点的个数超过某个间值后，利用参考节点的坐标计算本节点的坐标，计算公式为（x, y）= ((X1 + X2 + .... + Xn)/n,  (Y1 + Y2 + .....+ Yn)/n) 
质心定位算法的定位精度与2个相邻参考节点之间的距离和无线通信距离有关.

2.2、基于凸规划的算法：C0nveX-PIT

一、PIT算法

PIT(Point-in．triangulation)算法的理论基础是：假如存在一个方向，沿着这个方向M点会同时远离或接近A、B、C，那么M位于△ABC外；否则，M位于△ABC内。

《待续》

3.1、三边质心定位算法

通过三边测量法确定一个范围以后，用质心法进一步估计未知点位置。也即先求出A，B两圆的两个交点，然后选择与C距离最近的那个点ab，同样的方法求出交点ac，bc。然后求ab，ac，bc三点的质心作为未知点的估计位置。

4.1、SPA算法：

它以网络中节点密度最大的地方选取一个参考点作为全局相对坐标系的原点，其余每个节点分别通过测距功能测得邻居节点之间的距离值，每个节点在邻居节点中选取两个点A、B，选取原则是这两个点本身也是邻居节点，并且三个点不在同一直线上。以直线OA作为x 轴，B点在OA上的投影为Bx，以BxB为y 轴正方向建立局部相对坐标系。所有的局部坐标系建立完成后，相邻的坐标系通过坐标变换实现坐标统一，最终所有节点都变换形成以选取的参考点为原点的坐标系实现定位。由于每个节点都要参与多次的坐标变换，计算量和通信开销都非常大。此算法开始是针对无线自组网提出的，不太考虑功耗问题，但是用到无线传感器网络当中，这种通信开销和节点数量呈指数比上升的算法需要根据实际情况进行改进。

4.2、基于群的定位算法  CBA（SPA改进）

基于群的定位算法(CBA)主要目的就是克服SPA算法通信开销大这个缺点。在该方法中，开始一部分节点被选为主节点(master)，其他的节点为从节点(slave)。一个从节点从属于一个主节点是指该从节点位于该主节点的通信范围内。从属于多个主节点的从节点为边界节(border)。每一个主节点建立局部坐标系，两个有公共通信范围的主节点借助于两个边界节点来合并它们的局部坐标系。在基于群的定位算法中，每个主节点覆盖的节点成为一个群，每个群只建立一个局部坐标系，不需要过多的消息交互，所以大大减少了通信开销．

4..3、基于骨干网的定位算法 BBA（SPA改进）