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?? 内容介绍
1. 概述
在无线传感器网络（WSN）中，定位是实现网络有效管理和应用的基础。无源定位技术是一种不需要在目标节点部署任何硬件设备，仅通过已知位置的基站信号来估计目标节点位置的技术。
本文提出了一种基于Chan-Taylor混合加权算法的移动4个基站无源定位方法。该方法结合了Chan和Taylor两种加权算法的优点，提高了定位精度。
2. 相关工作
WSN无源定位技术的研究由来已久，目前已有多种定位算法被提出。这些算法可以分为两类：基于到达时间（TOA）的算法和基于到达时间差（TDOA）的算法。
TOA算法通过测量目标节点到基站的到达时间来估计目标节点的位置。TDOA算法通过测量目标节点到不同基站的到达时间差来估计目标节点的位置。
3. Chan-Taylor混合加权算法
Chan-Taylor混合加权算法是一种结合了Chan和Taylor两种加权算法的定位算法。该算法首先将目标节点周围的基站分为两组：一组是与目标节点距离较近的基站，另一组是与目标节点距离较远的基站。
然后，该算法对两组基站分别进行加权。对距离较近的基站，该算法使用Chan加权算法进行加权。对距离较远的基站，该算法使用Taylor加权算法进行加权。
最后，该算法将两组基站的加权结果进行融合，得到目标节点的估计位置。
?? 部分代码
function chantaylor()chantaylorCDFjs = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; M = 4; for i=1:5000 Chantms = [5,10]; Chantx=Chantms(1); Chanty=Chantms(2); Chantc=3*10^8; ChantX=[0,0,-45,-45,0,45,45]; ChantY=[0,51.96,25.98,-25.98,-59.16,-25.98,25.98]; Chantbasestx=ChantX(1:M); Chantbasesty=ChantY(1:M); ChantN=length(Chantbasestx); %ChantStandarddeviation=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2]; ChantStandarddeviation = 1; Chantri1=[]; Chantxi1=[];
?? 运行结果
4. 仿真实验
为了评估本文提出的定位算法的性能，我们进行了仿真实验。仿真实验中，我们使用了一个4个基站的WSN。目标节点随机分布在WSN中。
我们使用本文提出的定位算法和传统的Chan和Taylor加权算法对目标节点的位置进行了估计。实验结果表明，本文提出的定位算法的定位精度优于传统的Chan和Taylor加权算法。
5. 结论
本文提出了一种基于Chan-Taylor混合加权算法的移动4个基站无源定位方法。该方法结合了Chan和Taylor两种加权算法的优点，提高了定位精度。仿真实验结果表明，本文提出的定位算法的定位精度优于传统的Chan和Taylor加权算法。
?? 参考文献
[1] 张凤梅,邹丽.基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的研究[J].计算机应用研究, 2016, 33(4):1212-1215.
[2] 包玉仙,高飞,董国芳,等.基于RSS无源被动定位算法的WSN研究[J].云南民族大学学报：自然科学版, 2017, 26(3):4.DOI:CNKI:SUN:YNMZ.0.2017-03-012.
[3] 张凤梅,邹丽.基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的研究[J].计算机应用研究, 2016, 33(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.04.055.