Min-Max节点定位算法的分析与改进.pdf

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1、第25卷第8期传感技术学报V01．25No．8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug．20122012年8月AnalysisandImprovementforMin—MaxNodeLocalizationAlgorithmLIUQ，Z，HEXiongxiong，LIUKai(CollegeofInformationEngineering，Zh~iangUniversityofTechnology，HangzhouZhejiang310023，China)Ab

2、stract：DistancemeasurementanderrorestimationbasedonRSSIarecost—effectivesolutionswidelyappliedinWSNlocalizationtechniques．ThepaperfocusedontheMin—MaxpositioningalgorithmbasedonRSSIrangingmodelandproposedanimprovedsolutiontoresolvetheproblemthatthebli

3、ndnodesaroundtheedgeoflocalizationregionhadlargerpositionerrorinindoorenvironment．Thesimulationresultshowedthattheimprovedalgorithmcouldsig-nificantlyoptimizethepositionaccuracyofblindnodesaroundthelocalizationedgeandeveneffectivelyreducetheaveragepo

4、sitioningerrorinrandomlydeployedlargescaleWSN．Keywords：wirelesssensornetwork；distancemeasurement；nodelocalization；Min—Maxlocalizationalgorithm；localizationedgeEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2012．08．022Min—Max节点定位算法的分析与改进术刘庆，吴哲夫，何熊熊，刘恺(浙江工业大学

5、信息工程学院，杭州310023)摘要：无线传感器网络中RSSI测距是一项低成本的估算节点间相对距离的技术，而Min—Max算法是适合该技术并能满足网络低功耗要求的节点定位应用。首先在建立RSSI测距模型的基础上分析了Min—Max算法的性能．并针对该算法在室内环境中对靠近边缘区域未知节点的定位误差较大的问题，提出了一种有矩形边缘越界检测法，改进方法能通过检测重合矩形区域是否越界并做出相应的算法修正，仿真结果表明能有效提高定位边缘区域未知节点的定位精度。该改进算法在大规模多个节点的网络环境下，依然

6、可以有效降低网络节点的平均定位误差。关键词：无线传感器网络；测距；节点定位；Min．Max定位算法；边缘区域中图分类号：TP313．17；TN926文献标识码：A文章编号：1004—1699(2012)08—1126—06无线传感器网络中节点通常可分为两类，一类选择一种测距技术来测量锚节点和未知节点之间的是已经知道自身位置的节点．一般叫锚节点(Anchor距离，常见的测距技术有l2]：基于到达时间(TOA)、Node)或参考节点(ReferenceNode)；另一类是不知基于到达时间差(TDOA

7、)、基于到达角度(AOA)以道自身位置的节点，通常叫未知节点(Unknown及基于接收信号强度(RSSI)等方法。其中TOA和Node)或盲节点(BlindNode)。确定节点的位置信TDOA测距技术是以信号的传播速度及传输时间作息是非常重要的，没有位置信息的节点几乎是没有为输入来计算距离，这要求设备具有高精度的时钟任何意义的⋯。未知节点往往需要利用锚节点来实现同步，其优点是定位准确度高，但是成本高昂；确定自身的位置，常见的WSN节点定位算法有很AOA测距技术是利用天线阵列等额外的硬件设备多，按

8、是否需要测距可分为无需测距(RangeFree)来测量参考节点和盲节点间连线与参考线形成的角的定位算法和基于测距技术(RangeBased)的定位度．实现起来具有一定的困难：而RSSI测距技术是算法，本文主要研究基于测距的定位技术。用理论或经验信号衰减模型将传播损耗映射为传播基于测距的定位算法一般分为3个步骤：测距距离．这种方法容易实现且具有较高的定位精度得阶段：定位阶段：循环求精阶段。其中测距阶段表示到广泛使用，这也是本文仿真中选用的测距技术。项目来源：浙江省科技厅重大专项基金项目(2011C