基于rssi测距的改进加权质心定位算法

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1、基于RSSI测距的改进加权质心定位算法*王振朝1,2,张琦1,张峰1(1.河北大学电子信息工程学院,河北保定071002;2.河北大学河北省数字医疗工程重点实验室,河北保定071002)摘要:基于RSSI(ReceivedSignalStrengthIndication)的三角形加权质心定位算法在测距和定位中存在较大误差,针对这一缺点提出一种改进的加权算法。在该算法中采用节点距离倒数之和代替距离和的倒数作为权值,并且根据节点距离给出加权因子作为修正,以充分利用节点信息。仿真结果验证了该算法的有效

2、性,与原有定位算法比较其定位精度得到提升,最高可达50%。关键词:定位;RSSI;加权;修正系数中图分类号:TM933文献标识码:A文章编号:1001-1390(2014)21-0000-00ImprovedWeightedCentroidPositioningAlgorithmbasedonRSSIRangingAnimprovementfortheLocalizationAlgorithmBasedonRSSITriangleCentroidWANGZhen-chao1,2,ZHANGQi1

3、,ZHANGFeng1(1.CollegeofElectronicandInformationEngineering,HebeiUniversity,Baoding071002,China.2.KeyLaboratoryofDigitalMedicalEngineeringofHebeiProvince,HebeiUniversity,Baoding071002,Hebei,China)Abstract:AimingattheerrorexistinginTtriangularweightedc

4、entroidlocalizationpositioningalgorithmbasedonRSSI(ReceivedSignalStrengthIndication)ranging,existssomeerrorindistancemeasuringandpositioning.Aimingtoovercometheshortcomings,animprovedmodifiedweightedalgorithmisputforwardinthispaper.Thesumofreciprocal

5、ofdistancebetweennodesinsteadofInsteadofthereciprocalofsumofdistancebetweentwonodes,thesumofreciprocalofdistancehasbeenusedhasbeentakenastheweightedvalue.Tomakefulluseofthenodeinformation,thealgorithmhasbeencorrectedaccordingtotheweightedfactors.Thes

6、imulationresultsverifytheeffectivenessoftheproposedalgorithmandshowthattheimprovedweightedcentroidlocalizationpositioningalgorithmcanprovideanadditionalmaximumprecisiongainof50%.Keywords:positioning,RSSI,weighted,modifiedcoefficient0引言无线传感器网络[1-2]是面向

7、应用的,贴近客观世界的网络系统。在大多数的传感器网络实际应用中,准确知道节点的方位是至关重要的。在无线传感网络的定位机制中,需要测量节点间的实际距离或方位时经常采用的方法主要有TOA(TimeofArrival),TDOA(TimeDifferenceofArrival),RSSI和AOA(AngleofArrival)等。但TOA需要精确的时钟同步,TDOA同样需要比较准确的时钟,AOA需要专门的天线阵列来测量特定信号的来源方向,而RSSI测距是一种廉价的测距技术,不需要额外的硬件支持,RAD

8、AR[3]是一个经典的基于RSSI的室内定位系统,基于RSSI的定位算法[4-5]是目前研究的热点。本文对文献[5]中提出的基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法进行了研究,对其算法进*基金项目:国家自然科学基金资助项目(61074175:61203160);河北省自然科学基金(F2014201168)行了分析和讨论,并且在此基础上提出了更为合理的加权方法,使得定位更加精确。1算法模型1.1无线信号传播模型无线信号常用的传播路径损耗模型有:自由空间传播模型,对数距离路径损耗模型,Hata模

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