自然科学版模板

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1、自然科学版模板一种利用统计中值的加权RSSI定位算法XX1，XXX1，2收稿日期：由编辑填写基金项目：基金名称（编号）（没有则不填）作者简介：姓名（出生年—），性别，名族，职称，学位，主要从事XXXX研究。(1.金陵科技学院，江苏南京2111692.南京理工大学计算机科学与技术学院，江苏南京210094)摘要：RSSI是无线传感器网络定位中最为常用的测距技术之一。传感器节点一般部署在复杂的环境中，故在获取的RSSI信号序列中可能同时存在随机误差和粗差，利用常用的算法难以消除混合误差对RSSI统计数据的影响。文

2、章在分析误差特征的基础上，提出了一种基于统计中值的加权定位算法。算法在去除粗差的同时，能一定程度的平滑随机误差。算法提高了定位的精度，且提高了节点的覆盖率。仿真结果表明算法有较高的定位精度和覆盖率。关键词：无线传感器网络；定位；中值滤波；均值滤波；RSSI测距中图分类号：文献标识码：文章编号：此行由编辑填写AWeightedRSSIPositioningAlgorithmUsingStatisticalMedianXX1，XXX1，2(1.JinglingInstituteofTechnology,Nanji

3、ng211169,China;2.NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China)Abstract:RSSIisoneofthemostpopularmethodsinthelocationofwirelesssensornetworks.Sincethesensornodesarealwaysdistributedincomplicatedenvironments,randomerrorsandout-literspossiblylie

4、inthecapturedRSSIsignals.ItisdifficulttousethenormalmethodstoovercometheerrorsinRSSIstatisticaldata.Byanalyzingtheerrorfeatures,aweightedpositioningalgorithmbasedonstatisticalmedianisproposedinthispaper.Theproposedmethodcandeleteout-liters,filterrandomerror

5、s,improvetheaccuracyoflocationandincreasethecoverageoffraction.Thesimulatedresultsshowthattheproposedmethodworkswell.Keywords:wirelesssensornetwork;localization;medianfilter;meanfilter;distancemeasurebasedonRSSI无线传感器网络集传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理等技术于一

6、体，它可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实而可靠的信息，从而真正实现“无处不在的计算”理念[1]。节点定位技术是传感器网络的关键技术之一，在大多数的应用中，缺乏位置信息的数据通常无法使用甚至没有意义[2]。近年来，基于传感网的定位技术迅速发展，从定位手段上可分为两类：基于测距算法和非测距算法。测距算法通过测量节点间的距离或角度信息，使用三边测量、三角测量或最大似然估计法计算为直接点的位置。而非测距定位算法无需距离或角度信息，仅依据网络的连通性等信息实现节点的定位。利用RSSI(Receive

7、dSignalStrengthIndication，简称RSSI)信号值进行定位是基于测距定位中最常用的技术之一，RSSI测量数据可以在每个数据交流中获取，并不占有额外的带宽和能量。且使用RSSI测量位置信息的硬件花费相对简单和便宜。正是因为如此，使用RSSI测量数据进行定位，在定位研究中为热点研究方向。传感器节点常常部署的环境复杂的场景中，RSSI信号常受到反射、多径传播、非视距、天线增益等对传播损耗产生明显的改变，在获得测距数据中不仅包含数量较多、幅度较小的测距误差，而且还包含少量幅度较大的测距误差（奇异

8、点或粗差，outlitersorgrosserrors）[3,4]。若不对这些误差采取有效地抑制和处理，有时能产生±50%的测距误差。因此，如何消除RSSI测距中的误差，提高定位的精度是一个比较有意义的问题。为了提高RSSI测距精度，一般都是统计的方法在定位测距阶段对误差进行处理，即多次测量数据来提高数据的精确度。对统计的RSSI值的处理人们最为常用的统计均值模型[5]，在信标节点采集一组n个RSS