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无线传感器网络混合测距定位算法研究的中期报告
中期报告（以下简称报告）：
一、研究背景
随着现代科技的不断发展，无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSN）在各个领域中应用越来越广泛，在智能城市、智能家居、智能交通等方面都具有重要应用价值。其中，测距定位是无线传感器网络中的一个重要问题。目前，测距定位大致可以分为两种方式：一种是采用已知位置的锚点节点通过三角定位来确定未知节点的位置，这种方法的局限性在于锚点节点数目较多，且需要预先安排好节点的位置，仅适用于小规模的网络；另一种是采用节点之间的距离测量，由距离计算位置，该方法克服了锚点定位的局限性，但存在定位误差大等问题，因而有必要寻求有效的算法来提高定位精度，混合测距定位算法就是其中一种。
二、研究现状
传统的测距定位算法主要有最小二乘法（LeastSquareMethod，LSM）、加权最小二乘法（WeightedLeastSquareMethod，WLSM）、最小二乘法加卡尔曼滤波（LeastSquareandKalmanFilter，LSKF）、加权最小二乘法和卡尔曼滤波（WeightedLeastSquareandKalmanFilter，WLSKF）等。但这些算法在实际应用中常常存在定位误差大、算法复杂度高、耗能严重等缺点，这就需要寻求一种新的算法。
三、论文内容
本文旨在提出一种混合测距定位算法，主要包含以下工作：
1、分析现有的测距定位算法的优缺点，归纳出测距定位的几个关键问题；
2、介绍混合测距定位算法的基本思想和流程，该算法采用了多个测距方法，融合了不同测距的优点，提高了定位精度；
3、详细介绍了混合测距定位算法的实现方法，包括节点定位、距离计算、位置估计等步骤；
4、通过仿真实验，对比分析了混合测距定位算法和传统定位算法的性能差异，并给出了算法的优化方案。
目前，已经完成了混合测距定位算法的理论研究和算法编写。下一步将进一步进行仿真实验，并研究算法的优化和改进。