文档介绍：基于TDOA的定位技术性能分析
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　　摘要：本文提出了一种能应用在无线传感器网络中，基于扩展卡尔曼滤波的TDOA定位方案：先利用测得的TDOA值进行定位，再将算法得出的目标节点估计值作为扩展卡尔曼的观测值进行滤波估计，以四个锚节点为例，进行了仿真分析。该定位方案不需要节点间全局同步，能有效减小节点设计的额外硬件开销，降低了节点功耗和成本。
　　关键词：无线传感器网络；TDOA算法；扩展卡尔曼滤波的TDOA算法
　　
　　1 概述
　　无线传感器网络(无线传感器网络，Wireless Sensor Network)是微机电系统(MEMS Micro-Electro-Mechanism-System)
、片上系统(SOC,Syetem-On-Chip)和无线通信技术高度集成而孕育出的一种新型信息获取和处理模式。在传感器网络的许多应用中，用户关心的一个重要问题是在什么位置或区域发生了特定事件。节点定位问题是传感器网络诸多应用的前提，实现传感器节点的定位对各种应用有着及其重要的作用，也是传感器网络研究中的基础性问题和热点问题之一。TDOA(Time Difference of Arrival)定位技术是目前在WSN定位系统中最具发展潜力的目标定位技术。为了提高定位精度，本文提出一种基于时间测量值的无线传感器网络定位算法，该方法基本思想：采用改进的泰勒序列展开算法对目标节点进行初始位置估计，并用扩展卡尔曼滤波器在后台PC上对算法估计值进行集中滤波处理。
　　2 网络模型与参数获取
　　本文将简要介绍适合于定位算法应用的户外传感器网络简单模型。本文所讨论的传感器网络由许多未知位置且随机分布的SN (sensor node)传感器节点和几个已知位置的锚节点(beacon node)组成，如下图所示，所有节点都处于静止状态。TDOA估计值的获取方法简述如下：锚节点周期性地向它射程内的待测目标SN节点及其他锚节点发射射频信标信号，若目标SN节点不在锚节点的射程内，我们可以通过将待监测的区域划分成几个小的子区域并增加锚节点的方法来处理。以下图1有三个锚节点的传感器网络为例，假设锚节点
A，B，C的二维位置坐标分别为（X1，Y1），（X2，Y2），（X3，Y3），待测的SN节点S坐标为（x，y），v为射频信号传输速率。rab，rac分别为锚节点A，B和A，C之间的己知距离，而R1，R2，R3则分别为节点S到A，B， C的未知距离。
　　
　　
　　假设A是主锚节点，每隔T秒，它将先同时向S、B、C节点发射信号，而S、B、C节点将分别在t1、tb、tc时刻收到A发来的信标信号。B在收到A发来的信标信号后，将在tbl时