質zhi心xin定ding位wei算suan法fa是shi通tong過guo計ji算suan發fa送song信xin息xi的de錨mao節jie點dian所suo組zu成cheng的de多duo邊bian形xing的de質zhi心xin做zuo為wei未wei知zhi節jie點dian的de坐zuo標biao位wei置zhi的de一yi種zhong算suan法fa。質zhi心xin算suan法fa基ji於yu網wang絡luo連lian通tong性xing對dui未wei知zhi節jie點dian進jin行xing定ding位wei，無wu需xu錨mao節jie點dian與yu未wei知zhi節jie點dian進jin行xing協xie同tong操cao作zuo，是shi一yi種zhong非fei常chang簡jian單dan而er且qie易yi於yu實shi現xian的de定ding位wei算suan法fa
，對dui於yu那na些xie對dui定ding位wei精jing度du要yao求qiu不bu高gao的de應ying用yong，質zhi心xin算suan法fa是shi一yi個ge很hen好hao的de定ding位wei方fang法fa。

　　

DV-Hopsuanfadejibensixiangshixianhuodeweizhijiedianyumaojiediandetiaoshu，ranhoujisuanwangluopingjunmeitiaodejuli，zaitongguotiaoshuyupingjunmeitiaodejulidechengjidedaoweizhijiedianyumaojiediandejuli，zuihou
，tongguoweizhijiedianyuzhishao3個錨節點之間的距離得到未知節點的位置坐標。DV-Hop定位算法是一種無需測距技術的、完全基於節點密度的、適用於密集部署的各向同性網絡的定位算法。

　　

MDS-MAP定位算法的基本思想是先從全局角度生成網絡拓撲連通圖，當節點有測距能力時，用測距結果作為每條邊的值，否則
，用所有邊賦值為1,表示僅有連通性信息，生成節點間距矩陣。然後用多維標度技術MDS（MultidimensionalScaling）生成網絡的相對坐標係統
，最後
，使用不在同一直線的n+1個錨節點信息把n維的相對坐標係統轉化為絕對坐標係統。

　　

fencusuanfabawangluozhongdechuanganqijiedianzuzhichengcudexingshi
，zhizaiyigecufanweineichuanshuxinxi，buxuyaobakongzhixiaoxichuanbianzhenggewangluo，keyiyouxiaodijianshaowangluodenengliangxiaohao。

　　

簇成員的功能比較簡單，不需要維護複雜的路由信息

，具有很好的可擴充性。

　　

簇(cu)頭(tou)節(jie)點(dian)由(you)簇(cu)頭(tou)選(xuan)舉(ju)算(suan)法(fa)選(xuan)舉(ju)產(chan)生(sheng)，能(neng)根(gen)據(ju)網(wang)絡(luo)拓(tuo)撲(pu)的(de)變(bian)化(hua)動(dong)態(tai)分(fen)簇(cu)
，具(ju)有(you)很(hen)強(qiang)的(de)抗(kang)毀(hui)性(xing)和(he)魯(lu)棒(bang)性(xing)。但(dan)是(shi)分(fen)簇(cu)算(suan)法(fa)中(zhong)的(de)簇(cu)頭(tou)選(xuan)擇(ze)算(suan)法(fa)複(fu)雜(za)度(du)較(jiao)高(gao)
，而(er)且(qie)簇(cu)頭(tou)節(jie)點(dian)還(hai)可(ke)能(neng)會(hui)成(cheng)為(wei)網(wang)絡(luo)的(de)瓶(ping)頸(jing)，從(cong)而(er)影(ying)響(xiang)網(wang)絡(luo)的(de)能(neng)量(liang)消(xiao)耗(hao)和(he)定(ding)位(wei)效(xiao)率(lv)。

 

 

　　

分簇算法的定位精度較高
，但是其計算量也較大，用RSSI測距方法定位卻不夠精確。首先，把無線傳感器網絡劃分成多個區域，然後在每個區域內使用RSSI測距方法，通過多個錨節點計算未知節點的位置
，最後，計算多個結果求出平均值最為最後的定位結果。

　　

網(wang)絡(luo)區(qu)域(yu)的(de)劃(hua)分(fen)是(shi)按(an)照(zhao)錨(mao)節(jie)點(dian)的(de)距(ju)離(li)為(wei)依(yi)據(ju)的(de)，先(xian)計(ji)算(suan)網(wang)絡(luo)中(zhong)所(suo)有(you)錨(mao)節(jie)點(dian)之(zhi)間(jian)的(de)距(ju)離(li)，選(xuan)擇(ze)最(zui)近(jin)的(de)幾(ji)個(ge)錨(mao)節(jie)點(dian)作(zuo)為(wei)一(yi)個(ge)網(wang)絡(luo)區(qu)域(yu)

，在(zai)該(gai)區(qu)域(yu)內(nei)的(de)未(wei)知(zhi)節(jie)點(dian)就(jiu)用(yong)這(zhe)些(xie)錨(mao)節(jie)點(dian)來(lai)定(ding)位(wei)。用(yong)RSSI測(ce)距(ju)方(fang)法(fa)測(ce)量(liang)未(wei)知(zhi)節(jie)點(dian)與(yu)範(fan)圍(wei)內(nei)的(de)錨(mao)節(jie)點(dian)的(de)距(ju)離(li)，用(yong)極(ji)大(da)似(si)然(ran)估(gu)計(ji)法(fa)計(ji)算(suan)未(wei)知(zhi)節(jie)點(dian)的(de)位(wei)置(zhi)，並(bing)存(cun)儲(chu)於(yu)該(gai)節(jie)點(dian)中(zhong)。最(zui)後(hou)，計(ji)算(suan)存(cun)儲(chu)在(zai)未(wei)知(zhi)節(jie)點(dian)中(zhong)的(de)多(duo)個(ge)坐(zuo)標(biao)數(shu)據(ju)的(de)平(ping)均(jun)值(zhi)，把(ba)平(ping)均(jun)坐(zuo)標(biao)值(zhi)作(zuo)為(wei)節(jie)點(dian)的(de)最(zui)終(zhong)坐(zuo)標(biao)。

　　

 

對(dui)於(yu)網(wang)絡(luo)邊(bian)界(jie)的(de)未(wei)知(zhi)普(pu)通(tong)節(jie)點(dian)，它(ta)們(men)周(zhou)圍(wei)的(de)錨(mao)節(jie)點(dian)數(shu)量(liang)較(jiao)少(shao)，不(bu)適(shi)於(yu)上(shang)麵(mian)的(de)方(fang)法(fa)。可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)它(ta)們(men)周(zhou)圍(wei)已(yi)經(jing)定(ding)位(wei)的(de)普(pu)通(tong)節(jie)點(dian)來(lai)定(ding)位(wei)網(wang)絡(luo)邊(bian)界(jie)節(jie)點(dian)
，把(ba)這(zhe)些(xie)已(yi)經(jing)知(zhi)道(dao)位(wei)置(zhi)的(de)普(pu)通(tong)節(jie)點(dian)看(kan)成(cheng)上(shang)麵(mian)方(fang)法(fa)中(zhong)的(de)錨(mao)節(jie)點(dian)
，使(shi)用(yong)上(shang)麵(mian)的(de)步(bu)驟(zhou)完(wan)成(cheng)定(ding)位(wei)。

　　

　　

（1）計算網絡中錨節點之間的距離
，並存儲離它較近的幾個錨節點的信息。

（2）以幾個錨節點為邊界劃分定位區域
，錨節點的個數決定越多定位精度越高。

（3）在每個區域內
，使用RSSI方法測量未知節點與幾個錨節點的距離。

（4）通過極大似然估計法計算未知節點的位置坐標，並把數據保存在未知節點中。

（5）對要定位的未知節點重複（3）（4）步驟。

（6）對網絡中每個區域中要定位的節點同時進行（3）（4）（5）步驟。

（7）網絡中每個未知節點對本身存儲的多個坐標計算平均值
，把平均坐標值更新為該節點的最新坐標值。

（8）處理網絡的邊界未知節點。