基于RSSI的優化加權質心定位算法研究

作者：時間：2014-01-23 來源：網絡

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無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)中，節點定位是一項關鍵技術，獲得節點的位置信息是無線傳感器網絡的基本要求。定位業務受到廣泛關注，對于軍用、民用、礦井以及火災救援的WSN來說，估計用戶的準確位置則顯得至關重要。至今，無線傳感器網絡定位已經成了一個很重要的研究方向。無線傳感器網絡根據節點定位機制可分為基于距離(Range-Based)和距離無關(Range-Free)的兩類定位算法，基于距離的定位算法通過測量節點間點到點的距離或角度信息，使用三邊測量法、三角測量法或最大似然估計法等計算節點位置，主要有RSSI、TOA、TDOA、AOA等。距離無關的定位算法是依靠網絡的連通性等信息進行定位，不需要計算節點間距離或角度信息，主要有質心算法、DV-hop算法、凸規劃、Amorphous算法、APIT等。基于測距的定位算法與無需測距的定位算法相比雖然有著成本較高、能耗較高、計算量和通信量較大的不足，但是前者的定位精度一般都要比后者高。可以相信，隨著技術進步，更精確、能耗更小的測距技術的出現，以及對定位精度的更高要求，基于測距的定位算法將在節點定位技術中獲得更好的發展空間。

1 RSSI測距模型
信號在傳播過程中會衰減，這種損耗與信號的傳播路徑有關。RSSI測距，就是利用此相關性測出接收節點和發射節點間的距離。RSSI測距使用的無線信號模型包括理論模型和經驗模型。
經驗模型的一些參數取值可以根據經驗選取，模型比較簡單，精度不是很高，易用于大致估計。
理論模型主要有自由空間傳播模型、對數一路徑損耗模型、兩徑傳播模型、對數-常態分布模型等。無線信號傳播路徑損耗對RSSI測量精度有很大影響，實際應用環境中，由于多徑、繞射、障礙物等因素，使得無線信號傳播模型十分復雜。通常采用對數-常態分布模型，即：

P(d)為基站接收到盲節點在距離基站d處發送信號強度；P(d0)是基站接收到錨節點在距離基站處發送信號強度；d0為近地參考距離，一般為1 m；n為路徑損耗指數，依賴周圍環境，范圍在2～4之間；Xσ是標準差為σ的零均值的高斯分布隨機變量。信標節點測得的RSSI值越大，距離越近，對節點定位具有更大的決定權。

2 優化的加權質心算法
質心算法是通過未知節點接收所有在其通信范圍內的信標節點的信息，并將這些信標節點的幾何質心作為自己的估計位置來定位。由于質心算法并沒有反應信標節點對待測節點的影響大小，所以在原有質心算法的基礎上，提出了加權質心算法。加權質心算法，通過加權因子來反映參考節點對質心坐標決定權的大小，利用加權因子體現各參考節點對質心位置的影響程度，反映他們的內在關系。已知有3個信標節點，A、B、C，如圖1所示。

坐標分別為(xa，ya)，(xb，yb)，(xc，yc)，假設盲節點D坐標為(xd，yd)，通過RSSI測距測得與盲節點之間的距離分別為da、db、dc，則肓節點的坐標為

3 實驗仿真與分析
使用Matlab對其進行仿真，檢驗經過優化后算法的性能。在65m×65m的區域內，布置3個信標節點，坐標分別為(10，20 m)，(35，50 m)，(50，10 m)。隨機選取的點也就是未知節點的位置。