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测距定位算法在消防物联网中的应用

时间:2023-09-27 理论教育 版权反馈
【摘要】:测距阶段算法分析TOA是根据信号的传播时间计算被测节点之间的距离。TOA算法虽然定位精度较高,但是该算法要求节点之间精确同步,使用复杂,对硬件要求太高,因此不太适合于无线传感器网络定位的应用。TDOA是在TOA的基础上所形成的算法。可以得到下列方程:根据式(8.3)可得未知节点D的坐标方程为:

测距定位算法在消防物联网中的应用

基于测距的定位算法实现起来比较复杂,首先需要通过TOA、TDOA、AOA、RSSI等常用的测距技术来测量各个未知节点到信标节点的绝对距离值,这个阶段也称为测距阶段;测距结束后就要进行定位(计算坐标)阶段,即利用测距阶段所得的节点间的距离或方位等参数来计算出未知节点的位置,在此期间常用的算法有:三边测量定位法(Trilateration)、多边定位法(Multilateration)、三角测量法(Triangulation)、极大似然估计法(Maximum Likelihood Method)和角度定位法(Goniometry)等。

(1)测距阶段算法分析

TOA是根据信号的传播时间计算被测节点之间的距离。TOA算法虽然定位精度较高,但是该算法要求节点之间精确同步,使用复杂,对硬件要求太高,因此不太适合于无线传感器网络定位的应用。TDOA是在TOA的基础上所形成的算法。在该算法中,发射节点采用两种不同频率的无线信号同时发送一组信息到指定的相同区域,由于这两种信号的传输速度不同,因此到达目的地的时间也会有所差别。接收节点根据这个时间差以及两种信号的传输速度就可以计算出接收节点和发射节点之间的距离值。

(2)定位阶段算法分析(www.xing528.com)

Trilateration是通过3个已知坐标的信标节点以及这3个信标节点到未知节点的距离信息,根据二维空间距离公式建立方程组,采用线性化方法来求解出未知节点的位置信息。假设已知3个信标节点A、B、C的坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),它们到未知节点D的距离分别为d1、d2、d3,未知节点D的坐标设为(x,y)。可以得到下列方程:

根据式(8.3)可得未知节点D的坐标方程为:

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