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基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究钱建坤摘要节点位置信息是无线传感器网络应用的基础，是无线传感器网络应用的关键技术之一。基于RSSI (Receive Signal Strength Indicator)的测距技术因其低成本和复杂度低的优点而被广泛用于无线传感器网络的定位技术中。介绍了RSSI信号传输模型，分析影响定位精度的因素。综述提出的无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法及其改进算法。关键词无线传感器网络，节点定位，RSSIRSSI-based Node Self-Localization Algorithm inWireless Sensor NetworkQian Jian-KunAbstractNode position information is one of the very important key technologies for the application of Wireless Sensor Network (WSN).RSSI (Receive Signal Strength Indicator)-based node self-localization is extensively used due to its advantages in terms of low-cost and low-complexity.Based on the principles of wireless sensor network localization algorithms，the factors that affect the localization accuracy are investigated．Meanwhile, RSSI-based localization techniques and the improved algorithms in wireless sensor network areanalyzed and summarized．Key wordwireless sensor network, localization, RSSI0引言无线传感器网络( WSN, Wireless Sensor Network) 是指由大量成本低、尺寸小 、低功耗、具有感知能力、计算能力、无线通信能力的传感器节点组成的网络[]，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区内感知对象的信息并发送给观测者[]。WSN通过实现大规模环境检测和追踪任务，在军事方面、环境监测、交通管理、灾难拯救等众多领域极具应用前景[]，无线传感器网络目标定位跟踪的前提是节点自身定位。 无线传感器网络节点定位算法可分为基于距离和距离无关两大类，基于距离的定位算法主要有 RSSI、TOA、TDOA、AOA 等，距离无关的定位算法主要有质心算法、DV-hop 算法、凸规划、MDS-MAP等[]。1RSSI定位原理利用Range-based定位算法计算未知节点的过程可分为3个阶段: 测距阶段、 定位阶段和修正阶段。具体过程描述如下:1) 利用RSSI技术，通过建立好的信号传输模型计算未知节点与邻居节点间的距离。2) 利用数学模型计算出未知节点的位置坐标。3) 对估算出的未知节点的坐标进行修正，进一步提高算法的定位精度。1.1 RSSI 测距模型RSSI测距的理论模型主要有Free-Space模型、Two-Ｒay Ground Reflection模型和 Shadowing模型。其中Free-Space模型和Two-Ｒay Ground Reflection模型属于圆形信号传输模型。由于信号在传输的过程中受环境影响使得信号传输模型各不相同，因此， 具有综合性的Shadowing模型应用比较广泛。Shadowing 模型由两部分组成: 损耗模型 ( Pass Loss)和对数正态分布模型。损耗模型是用一个已知参考距离及上的接收功率PL() 预测出未知距离处的平均接收功率 PL( r)，其公式为(1)式中，n为路径损耗系数,范围在2到6之间且随着障碍物的增多而增大。而对数正态分布模型反映的是在固定距离上，接收能量符合对数正态随机变化，即如果以dB 作为计量单位，Shadowing 模型满足高斯分布。其公式为(2)式中，PL() 为参考节点 处的信号强度，PL(d)为在距离d处的未知节点的信号强度，为路径损耗系数。X是标准差为 的一个零均值的高斯随机变量，对计算结果影响不大。[]2 典型RSSI算法及其改进算法内容主要是从定位过程的三个阶段即测距阶段 、定位阶段和修正阶段着手，分别从测距精度改进 、定位精度改进和误差修正改进等方面分析其改进算法的性能。2.1测量精度改进文献[]考虑到电磁波受实际环境的影响造成RSSI测距误差