实验八：WSN定位技术
本实验主要探讨的是无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中的定位技术，重点是无需测距的质心算法。这种定位方法不需要直接测量节点间的距离和角度信息，因此定位精度可能不如基于精确测距的技术，但它适用于对定位精度要求不高的应用场景，如环境监测、资产追踪等。
实验的核心原理是利用多边形的质心概念。在计算几何学中，多边形的几何中心，即质心，是所有顶点坐标的加权平均值。对于一个多边形，其质心坐标可以通过公式计算得出，例如对于四边形ABCD，如果顶点坐标分别为(x1, y1)，(x2, y2)，(x3, y3)，(x4, y4)，质心坐标可以通过加权平均来求得。
实验步骤涉及以下关键点：
1. **锚点与信标节点**：锚点是已知位置的节点，它们周期性地向周围节点发送包含自身标识和位置信息的分组。未知节点通过接收到的不同锚点的信息，判断自身位置。
2. **质心计算**：未知节点通过收集足够多的锚点信息，形成一个多边形，然后计算这些节点构成的多边形的质心，作为自己位置的估计。
3. **Matlab实现**：实验使用Matlab进行编程，其中涉及到的函数有：
- `min(A)`：返回向量或矩阵中最小元素。
- `rand`：生成均匀分布的随机数，单个随机数在(0,1)范围内，矩阵则是生成指定维度的随机数。
- `sum(A)`：计算向量或矩阵元素的总和。
- `inf`：表示正无穷大，用于处理某些特殊情况下的计算。
- `zeros`：创建全零数组。
- `plot(X,Y)`：绘制二维曲线图。
- `norm`：计算向量的欧几里得范数，用于衡量误差。
4. **变量与数据结构**：实验中使用的变量包括均匀分布的信标节点位置矩阵`xy`，未知节点数量`n`，未知节点位置矩阵`SS`，通信半径`dm`，质心`cent`，以及估计坐标矩阵`MM`和误差矩阵`e`。
5. **实验目标**：通过实验，学生需要掌握质心算法的基本思想，学会在Matlab环境中实现该算法，并将其应用于解决实际问题，提升数学计算软件的运用能力。
在进行实验时，需注意网络连通性和数据收集的有效性，因为算法的准确性依赖于接收到的锚点信息的数量和质量。尽管质心算法在无须测距的情况下简化了定位过程，但其精度可能会受到节点分布不均匀或通信延迟等因素的影响。因此，对于对定位精度有较高要求的应用，可能需要结合其他定位技术，如RSSI（Received Signal Strength Indicator）或TOA（Time of Arrival）来提高定位精度。
我的内容管理
展开
