一种利用统计中值的加权定位算法.pdf

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1、120传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第3O卷第8期一种利用统计中值的加权定位算法严筱永，钱焕延，施卫娟，杨万扣(1．南京理工大学计算机科学与技术学院，江苏南京2100942．金陵科技学院，江苏南京211169；3．北卡大学威明顿分校计算机系，美国威明顿28403)摘要：接收信号强度指示(RSSI)常被作为无线传感器网络定位算法的测距技术。通常获取的RSSI信号序列中同时存在随机误差和粗差，利用以往常用的算法难以消除混合误差对RSSI统计数据的影响

2、。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。算法在去除粗差的基础上，能住⋯定程度上平滑了随机误差。算法不仅提高了定位的精度，同时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；粗差；RSSI测距中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1000-9787(2011)08-0120-04AweightedlocationalgorithmusingstatisticsmedianYANXiao．yong．QIANHuan—yan．SHIWei—ju

3、an．YANGWan—kou。(1．SchoolofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China；2．JinlingInstituteofTechnology，Nanjing211169，China；3．DepartmentofComputerScience，UniversityofNorthCarolinaatWilmington，Wilmington28403，USA)Abstra

4、ct：Receivedsignalstrengthindication(RSSI)iswidelyusedtomeasurethedistanceintheh)cationofwirelesssensornetworks．TherearerandomerrorandoutlicrsintheRSSIsigna1．UsualalgorithmscannotbeHSC(1todeletetheinfluenceofthemixederrors．Aweightedlocationmethodbasedonstatisti

5、csmedianisproposedf)¨thebasisofanalysisoferror．Theproposedmethodcandeleteoutliersandfilterrandomerror．improvetheprecisionofthelocationandcoveragerateofnodes．Thesimulationexperimentsshowthattheproposedmethodworkswel1．Keywords：wirelesssensornetworks；Ioeation；gro

6、sserrors；distancemeasurementbasedonRSS10引言得利用RSSI信号进行测距有时能产牛+50％的洲、接收信号强度指示(reeeivedsignalstrengthindication，因此，如何消除RSSI测距中的误差，提高定位的精度是RSSI)是无线传感器网络定位算法中最为常用的测距技个比较有意义的问题。术。RSSI测量数据可以在节点之间每次数据交流中获取，定位精度主要取决于两类因素：信标节点的儿何分它并不占有额外的带宽和能量，且使用RSSI测量位置信息布、和测距的精度Poggi

7、C等学者使用共线度的慨念柑的硬件花费相对简单和便宜。正是因为如此，使用RSSI效地解决几何分布对精度的影响。通常，传感器点部并测量数据进行定位是定位研究中的热点研究方向。然而，的环境较复杂，作为测距最常使用的RSSI受多种素的影利用RSSI进行定位会受到各种因素的影响，例如：布放位响，即使在距离不变的情况下收集到的信号数值也是变化置、遮挡、多径传播、天线增益等。这些因素使得RSSI数据的，因此，人们在采用RSSI值作为测距信息时，大都需要不仅包含数量较多、起伏幅度较小的随机误差，而且还包含多次测量数据来提高数据的精

8、确度。对统汁的RSSIffl[的由于有遮挡等原因造成的少量幅度较大的测距误差(奇异处理人们最为常用的统计均值模型。，在信标节点采集点或粗差，outliersorgrosserors)，这2种误差的存在使一组n个RSSI值之后，然后求这组数据的均值该模型r，J‘收稿日期：2011_0卜l1基金项目：国家自然科学基金资助项目(61005008，60803049，