本文由魏果、罗向阳、王博、刘文艳、范文同以及李玲玲等学者联合撰写，分别来自以下机构：战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院、数学工程和先进计算国家重点实验室、河南省网络空间态势感知重点实验室，以及郑州航空工业管理学院。文章刊登于 《工业信息安全》2022年第1期，主题聚焦于室内无线传感器网络的定位技术研究及其发展。
随着无线网络技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）成为学术界和工业界的研究热点。无线传感器网络是一类自组织系统，广泛应用于环境监测、目标追踪和智能家居等领域。而其中一个关键问题在于如何高效准确地获取传感器节点的位置信息。定位技术的研究不仅具有理论意义，还对实际应用产生重要价值。例如，在环境监测中，传感器节点能够检测到天然气管道泄漏的异常信号，但若无法定位泄漏位置，则难以及时采取应对措施，可能酿成重大人员伤亡。
传统的定位方法，如为每个节点配备GPS设备，在室内环境下因信号遮挡问题显得成本高、不适用。因此，不同学者提出了适用于室内无线传感器网络的一系列定位算法。然而，现有算法在分类清晰性、性能评估以及问题归纳上仍存在不足。这篇文章不仅对室内定位技术进行了全面梳理，还共同探讨了当前存在的技术瓶颈与未来研究方向。
文章聚焦了近年来室内无线传感器网络中的代表性定位技术，依据算法的特性主要分为两大类：基于测距的算法（Range-Based）和非测距的算法（Range-Free）。在详细分析现有进展的基础上，作者还对各类算法的优势与局限、性能评价指标、改进优化方案等进行了评述。以下为文章的主要内容分述：
算法分类及定义
基于测距的算法直接测量节点之间的距离、角度等信息，包括到达时间（Time of Arrival, TOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）、接收信号强度（Received Signal Strength, RSS）、到达角度（Angle of Arrival, AOA）等。
经典算法介绍
a) TOA算法
TOA算法依赖于测量信号在节点间传播所需的时间，通过三边测量法或最大似然估计法推算节点位置。然而，该方法对时间精度要求高，硬件成本较高。
b) TDOA算法
TDOA通过比较两种不同传播速度信号的到达时间差获得节点位置。优点是部分消除了时钟同步误差，但易受多径效应影响。
c) RSS算法
借助接收到的信号强度和发射信号强度间的关系推算两节点间的距离。RSS算法成本低，但信号受环境因素影响显著，多径效应、多信号干扰会增加定位误差。
d) AOA算法
利用锚节点和未知节点之间的角度信息进行定位。AOA适用于非连通网络且定位精度较高，但对硬件要求较高。
算法分类与特点
非测距算法无需直接测量距离和角度，仅通过节点间的连接信息或拓扑结构进行位置推算。算法实现简单、成本低，但精度较低。
具体方法
a) 质心算法
利用几何质心作为未知节点位置的评估。算法简单易实现，但精度较低。
b) DV-Hop算法
通过计算节点间的最小跳数和平均跳距，结合三边测量法求得未知节点坐标。该方法适合小规模网络，但在网络稀疏或不规则情况下误差增大。
c) APIT算法
判断未知节点是否位于特定锚节点组成的三角形内部，利用重叠区域质心作为节点位置的近似值。但该方法易受节点密度问题影响。
d) MDS-MAP算法
根据节点间的最短路径构建局部地图，再拼接成全局地图。即使锚节点稀少时效果较好，但算法计算复杂度高，资源耗费较大。
文章将定位算法的性能评价指标归纳为定位精度、能量有效性、定位率、成本以及自适应性五方面。同时，根据算法特点，将其优缺点以表格形式进行了详细归纳（如性能、开销等），帮助读者快速了解不同算法在特定环境下的适用性。
从综述来看，室内无线传感器定位领域目前面临以下三大问题：
定位精度易受环境影响
节点部署分布不均匀、遮挡物体和信号传播的动态因素显著降低现有算法的稳定性和准确性。
难以满足快速定位需求
在规模较大的传感器网络中，定位时间过长问题依然严峻，尤其在关键场景下可能造成决策延迟。
资源消耗与能耗问题显著
数据传输及计算复杂度增加节点能耗，动态锚节点路径规划易导致共线问题和盲区，限制算法长时间运行的能力。
本文对室内无线传感器网络定位技术进行了系统梳理，分析了不同算法的分类、改进方案、优缺点及适用场景，同时明确指出了当前研究中的主要问题。研究人员可以利用此文献从现有算法中借鉴思路，并针对具体使用场景优化选择。未来的研究应注重以下三方面：
总体而言，此文为室内无线传感器网络定位技术的研究提供了详尽的学术视角和实用参考，对推动该领域的技术进步具有重要价值。