rssi测距和距离几何约束的节点定位算法设计与实现

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1、RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法设计与实现时间：2011-07-05来源：维库作者：关键字：RSSI  几何  节点定位  算法设计    电系统（Micro-Electro-MechanismSystem,MEMS）、片上系统（SOC，SystemonChip）、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展，孕育出无线传感器网络（WirelessSensorNetworks,WSN），并以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场变革。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。

2、　　无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。基于MEMS的微传感技术和无线联网技术为无线传感器网络赋予了广阔的应用前景。这些潜在的应用领域可以归纳为：军事、航空、反恐、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。　　无线传感器网络是一种全新的信息获取平台，能够实时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象的信息，并将这些信息发送到网关节点，以实现复杂的指定范围内目标检测与跟踪，具有快速展开、抗毁性强等特点，有着广阔的应用前景。　　在实际的

3、应用中由于反射、多径传播、非视距、天线增益等问题都会对RSSI的测距产生误差，从而引起较大的定位误差。本文利用二维空间的Cayley-Menger行列式[2，3]提供的几何约束对RSSI的测距误差进行优化修正，结合三角形质心计算，提出了一种基于RSSI测距和距离几何约束结合三角形质心定位算法（RDGC-TCL）。仿真表明，该算法与基于RSSI和三角形质心定位算法（R_TCL）相比，提高了定位精度。　　RDGC-TCL算法　　RSSI技术　　通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术　　如无线传感的ZigBee网络C

4、C2431芯片的定位引擎就采用的这种技术、算法。　　接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度指示。这一测量值一般不包括天线增益或传输系统的损耗。　　RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）是接收信号的强度指示，它的实现是在反向通道基带接收滤波器之后进行的。　　为了获取反向信号的特征，在RSSI的具体实现中做了如下处理：在104us内进行基带IQ功率积分得到RSSI的瞬时值，即RSSI（瞬时）=sum（I^2+Q^2）；然后在约1秒内对8192个RSSI的瞬时值进行平均得到RSSI的平均值，即RSSI（平均）=sum（RS

5、SI（瞬时））/8192，同时给出1秒内RSSI瞬时值的最大值和RSSI瞬时值大于某一门限时的比率（RSSI瞬时值大于某一门限的个数/8192）。由于RSSI是通过在数字域进行功率积分而后反推到天线口得到的，反向通道信号传输特性的不一致会影响RSSI的精度。　　在空载下看RSSI的平均值是判断干扰的最主要手段。对于新开局，用户很少，空载下的RSSI电平一般小于-105dBm。在业务存在的情况下，有多个业务时RSSI平均值一般不会超过-95dBm。从接收质量FER上也可以参考判断是否有干扰存在。通过以发现是否存在越区覆盖而造成干扰，也可以从Ec/Io与手机接收功

6、率来判断是否有干扰。对于外界干扰，通过频谱仪分析进一步查出是否存在干扰源。RSSI测距　　RSSI利用已知发射信号强度，接收点根据收到的信号强度，计算信号在传播过程中的损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离。常用的传播路径损耗模型有[4，5]：自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数-常态分布模型等。文中采用自由空间传播模型和对数-常态分布模型，用于分析和仿真。自由空间无线电传播路径损耗模型如下式：　　式中：d为距信源的距离（km），f为频率（MHz），k为路径衰减因子。　　在实际应用环境中，由于多径、绕射、障碍物等因素，无线电传

7、播路径损耗与理论值相比有些变化。采用对数-常态分布模型将更加合理，式（2）计算节点收到锚节点信息的路径损耗。　　式中：PL（d）为经过距离d后的路径损耗（dB）；为平均值为0的高斯分布随机变数，其标准差范围为4～10。式中k的范围在2至5之间。取d=1m，带入式（1），可得到，即的值。这样根据上式可得各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为：　　RSSI=发射功率+天线增益-路径损耗（PL（d））。　　Cayley-Menger行列式及距离几何约束　　距离几何理论中，Cayley-Menger行列式可以被用来处理不变空间的欧拉距离几何问题[6，7]。两个n点序列

8、{P1，…，Pn}和{q1，…，qn}