基于距离区间概率测距的无线传感器网络定位算法研究.pdf

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1、基金项目学术探讨2015年第5期基于距离区间概率测距的无线传感器网络定位算法研究胡良梁(重庆第二师范学院，重庆400067)[摘要]基于经验的传播模型在实际应用中存在多值问题，导致RSSI与距离并非一一映射。本文提出了一种改进的MDS-MAP定位算法，该算法利用基于距离区间概率的测距模型，消除多值问题对测距模型精度的影响，从而提高测距模型的测量精度。通过仿真结果表明，改进的算法与传统的MDS-MAP定位算法相比，算法具有更好的定位精度。[关键字]无线传感器网络；测距模型；接收信号强度；多值问题；MDS-MAP方法中图

2、分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1008-6609（2015）05-0013-02节点Δ0处的信号强度值；np为环境影响因子，其值依赖于部1概述署的环境，一般取3~5；dkl表示相邻节点k，l之间的距离；Pkl表无线传感器网络具有自组织、分布式、多跳性等特性，能示相邻节点k，l之间的信号强度值。考虑到实际环境中信号够实现传感数据的采集、传输及加工，目前在军事、农业及工传播会受环境、天气、障碍物等影响，在传播模型上引入服从业上有着广泛的应用。无线传感器网络由大量节点构成，其正态分布的随机变量Xσ，如式(2)所

3、示。节点的位置信息至关重要。受规模及成本的限制，网络中大Pkl=P0-10nplg(dkl/Δ0)+Xσ(2)多数节点的位置信息未知，未知节点需要利用测距模型或逻基于经验的测距模型简单实用，但在实际的传播过程中辑跳距来测量相邻节点间的距离，再结合定位技术实现自身信号易受环境、天气、障碍物等影响，RSSI与距离d之间并非位置的获取。一一映射关系，会存在某一距离下存在多个RSSI值，因此基测距技术根据测量原理可以分为物理测距和逻辑测距，于经验的测距模型建立的的对应关系存在较大的物理测距是通过辅助设备来测量

4、节点间的距离，逻辑测距是误差。用跳数来表示节点间的距离。常用的物理测距技术包括三2.2基于距离区间概率的测距模型种：接收信号强度指示法(RSSI)[1]、基于到达时间的测距方法为了解决基于经验的传播模型在实际应用中存在的多(TOA）[2]、到达时间差法(TDOA)[3]。RSSI（ReceivedSignal值问题，提高测距模型的测距精度，文献[4]提出了一种基于StrengthIndicator）是基于信号强度衰减的测距方法，通过模区间概率的测距模型。测距模型分两个阶段：(1)离线测量阶型将节点间信号衰减值转换成节

5、点间距离，该方法不需要额段；(2)在线测量阶段。外的硬件便可实现。通常RSSI测距模型是基于经验的测距离线测量阶段通过实验建立起RSSI值与距离的映射<模型，在实际应用中，信号受障碍物、反射、多径传播等影响，Rk，Dk>，其中Rk为实验测量中某个RSSI值，Dk是与之对应的基于经验的测距模型中RSSI与距离映射存在多值问题，导距离值的集合，利用贝叶斯公式计算RSSI值为Rk时节点位致测距会存在较大的误差。本文利用基于距离区间概率的于各个测量点的概率，将RSSI值与距离的映射扩展RSSI测距方法来消除多值

6、问题，提高测距模型的测量精度，为，则最终得到RSSI值并减少定位算法的定位误差。为Rk对应的映射距离可通过式（3）计算，并将Rk和d的映射2相关工作关系存到映射关系数据库中。n2.1基于经验的测距模型Pd∑kiid=i=1（3）大量的实验测试得出，信号强度衰减与距离存在一定的n相关性。基于经验的测距模型如下：∑Pkii=1Pkl=P0-10nplg(dkl/Δ0)(1)在线测量阶段在某个位置上测量多个RSSI值，并将这其中Δ0为参考距离，一般取Δ0

7、=1；P0表示节点离发射些值与映射关系数据库中的能量值进行比较，取相等或者差——————————————作者简介：胡良梁，男，湖南人，硕士研究生，研究方向:无线传感器网络。基金项目：重庆市教委科技项目，项目编号：No.KJ1401403。-13-学术探讨基金项目2015年第5期值最小值的平均值作为移动节点的最终位置。知节点用小圆圈来表示。定位算法性能用平均定位误差来2.3MDS-MAP定位算法[5]评价，其定义为未知节点真实坐标到估计坐标的欧氏距离与设m维空间中有N个传感器节点，节点i的坐标xi=(xi1，通信半径的

8、比值。假设未知节点经定位后的估计坐标为(xe，xi2，…，xim),节点j的坐标xj=(xj1，xj2，…，xjm)，dij表示节点i与节ye)，其真实坐标为(xt，yt)，则单个节点定位误差为点j之间的距离，则N个节点的距离矩阵为D，如式（4）所示。(x-x)2+(y-y)2teteδ=，平均定位误差error=∑δ/(n-m)（其é0d2…