摘要：基于信號到達角度(AOA)的定位算法是一種常見的無線傳感器網絡節(jié)點自定位算法，算法通信開銷低，定位精度較高。由于各種原因，估測的多個節(jié)點位置可能存在不可靠位置，提出了一種改進的基于信號到達角的定位方法，通過過濾誤差較大的估計位置，來提高定位的精度。仿真結果表明，本文提出的改進算法很好地提高了定位精度。
關鍵詞：無線傳感器網絡；節(jié)點定位；到達角；估計位置過濾

近年來，隨著無線通信、集成電路、傳感器以及微電系統(tǒng)等技術的飛速發(fā)展和日益成熟，被譽為全球未來三大高科技產業(yè)之一的無線傳感器網絡(WSN，Wireless Sensor Network)引起了全世界范圍的廣泛關注。隨著物聯網概念的提出，作為其關鍵技術的傳感器技術成為人們研究核心，隨著無線傳感器網絡的應用逐漸深入到人們生活的方方面面，其核心支撐的節(jié)點定位技術也得到不斷的改進、推廣。
在WSN中，傳感器節(jié)點隨機分布在監(jiān)測區(qū)域內，其中部分節(jié)點能夠通過攜帶自身定位設備或人工部署的方式獲得自身的精確位置，此類節(jié)點被稱為錨節(jié)點(anchor node)；其他未知節(jié)點(unknown node)只能根據錨節(jié)點位置按照某種定位機制估算出自身位置。錨節(jié)點所占的比例直接影響到傳感器網絡的造價。根據是否需要測距，節(jié)點定位算法分為兩類：基于測距(range-based)的定位算法和無需測距(range-free)的定位算法。Range-free算法僅僅依靠網絡連通性等信息就能夠實現定位，其主要代表算法有質心算法(Centroid)、DVHop (Distance Vector-Hop)、凸規(guī)劃(Convex)和APIT(Approximate Perfect Point In Tri-angulation Test)等，無需測距的定位算法對硬件的要求不高，但通常定位精度不高；基于測距的定位算法在定位過程中需要對節(jié)點間的角度信息或者距離等進行測量，其典型算法有接收信號強度法(RSSI，Rece ived Signal Strength Indicator)、信號傳輸時間法(TOA，Time of Arrival)、信號到達角法(AOA，Arrival of Angle)等，通過測量未知節(jié)點與錨節(jié)點之間的距離或角度信息，再運用三邊測量法、三角測量法或最大似然估計法計算未知節(jié)點的位置信息。Range-based算法定位精度較高，但對無線傳感器網絡節(jié)點的硬件、成本有一定的要求，未來研究趨勢是低成本、高能效的角度或距離測量技術及相關的定位算法。
基于信號到達角度的定位算法是一種典型的基于測距的定位算法，通過某些硬件設備感知發(fā)射節(jié)點信號的到達方向，計算接收節(jié)點和錨節(jié)點之間的相對方位或角度，然后再利用三角測量法或其他方式計算出未知節(jié)點的位置。本文首先介紹了典型的基于信號到達角度的節(jié)點定位算法，在此基礎上，提出了一種改進的算法，即在對定位結果進行求精校正的階段，通過選擇過濾誤差較大的估計位置，提高系統(tǒng)的定位精度，使最后的定位結果更加有效。

1 理論分析
1．1 基于信號到達角度的定位算法
算法第一步為測量階段，即未知節(jié)點通過特殊設備測量得到在通信范圍內的錨節(jié)點的信號到達角度信息。
第二步利用夾角射線原則解方程，計算未知節(jié)點的估計位置，假設未知節(jié)點P(x，y)，測量A(x1，y)、B(x2，y2)兩個錨節(jié)點的信號到達角度信息為α、β，解方程：

第3部進行求精校正。當未知節(jié)點通信半徑內有多個錨節(jié)點時，將兩個錨節(jié)點作為一組分成不同排列組合，其結果會有多個估計位置，將多個估計位置組成的幾何圖形的質心作為未知節(jié)點的最終估計位置。
算法的一般流程圖如圖1所示。