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基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法
日期:2018-01-11 浏览量:

摘 要:节点自身定位是无线传感器网络目标定位的基础。无线传感器网络节点定位算法包括基于距离和距离无关两类。其中基于RSSI 的定位算法由于实现简单而被广泛使用,但RSSI 方法的测距误差较大,从而影响了节点定位精度。提出了一种基于RSSI 的无线传感器网络距离修正定位算法。该算法通过RSSI 测距,计算近似质心的位置,以此为参考点进行距离修正,然后确定节点的位置。仿真结果表明该算法可以提高节点定位精度。

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  0 引言

  对于大多数无线传感器网络应用来说,没有位置信息的数据是毫无意义的。无线传感器网络目标定位跟踪的前提是节点自身定位。无线传感器网络节点定位算法可分为基于距离和距离无关两大类,基于距离的定位算法主要有RSSI、TOA、TDOA、AOA 等,距离无关的定位算法主要有质心算法、DV-hop 算法、凸规划、MDS-MAP 等。

  RSSI 测距无需额外硬件,实现简单,具备低功耗、低成本等特点,应用十分广泛。RSSI 的技术原理是已知锚节点发射信号的强度,根据未知节点接收到的信号强度,利用信号传播模型计算两点的距离。由于存在多径、干扰、遮挡等因素,RSSI 测距的精度较低,必须采用各种算法来减小测距误差对定位精度的影响,因而提出了一种基于RSSI 测距的无线传感器网络距离修正定位算法,可有效减小RSSI 测距误差对节点定位精度的影响。

  1 算法模型

  1.1 无线信号传播模型

  RSSI 测距使用的无线信号传播模型包括经验模型和理论模型,理论模型是在大量经验模型数据的基础上总结提炼而成的。

  对于经验模型,首先要按照一定的密度选取参考点,建立信号强度与到某个信标点距离的映射矩阵,在实际定位时根据测得的信号强度与映射矩阵进行对比,并采用数学拟合方式确定待测节点到锚节点的距离。

  无线信号传播理论模型主要有自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、对数-常态分布模型等,其中对数-常态分布模型的使用最为广泛。

  对数-常态分布模型如式(1)所示:


  其中n 是路径损耗指数,表明路径损耗随距离增长的速率,范围在2~6 之间。d0 为近地参考距离,由测试决定。式(1)能够预测出当距离为d 时接收到的平均能量。由于相同距离d 的情况下,不同位置的周围环境差距非常大因而引入了Xσ,Xσ 是一个平均值为0 的高斯分布变量。

  为了更好地描述距离修正定位算法,这里提出两个合理的假设条件:

  ①由于各种障碍物的影响,绝大多数实际情况中,式(1)预测出的PL(d)[dB]比实际信号能量偏大;②当距离d 增大时,PL(d)[dB]与实际损耗能量的相对偏差也会增大。

  1.2 确定相交区域质心的数学模型

  已知三个节点A、B、C 的坐标为(xa, ya)、(xb, yb)和(xc,yc),节点O到他们的距离为ra、rb 和rc,假设节点O的坐标(xo, yo),则(xo, yo)的数值可通过式(2)得出,也就是说以A、B 和C 三点为圆心,以ra、rb 和rc 为半径作圆,则三圆将相交与点O,如图1(a)所示。



图1 三圆相交情况。

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