(传感器和微系统)WSN定位技术中RSSI测距信号随机衰减系数研究.doc

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(传感器和微系统)WSN定位技术中RSSI测距信号随机衰减系数研究

WSN定位技术中RSSI测距信号随机衰减系数的研究 赵继军,李华,叶运峰,李晓东 (河北工程大学信息与电气工程学院,邯郸056038) 摘要:定位技术是无线传感器网络的重要支撑技术,在基于距离的定位技术中,测距精度在很大程度上决定了定位精度。传统的RSSI测距法存在路径损失模型复杂、环境变化引起信号严重震荡而产生测距误差等不足。针对以上问题,文章提出利用锚节点辅助测距的基于信号随机衰减系数的RSSI测距法,该测距法不需建立路径损失模型,同时衰减系数为“即求即用”,减少了因环境变化引起的信号强度值震荡而带来的测距误差,具有很好的环境适应能力。 关键词:无线传感器网络;定位技术;RSSI测距法;信号随机衰减系数 中图法分类号:TP393 文献标识码:A Research on the signal random attenuation coefficient based on RSSI ranging method in WSN localization technology ZHAO Ji –jun, LI Hua, YAN Yun-feng, LI Xiao-dong (College of Information Electronic Engineering, Hebei University of Engineering, Handan, 056038,China) Abstract: Localization technology is the important supporting technology in wireless sensor networks. Positioning precision is largely determined by ranging precision in the localization technology based on the distance. Traditional RSSI ranging method exists some problems of path loss model complex、environmental changes caused by serious signal concussion, which lead to ranging error and so on. According to the above problems, the RSSI ranging method which uses anchor nodes based on signal random attenuation coefficient is proposed, in this ranging method, path loss model need not to be established, furthermore, attenuation coefficient is in using when needs, and the ranging error caused by serious signal concussion as a result of environmental change is reduced, thus the ranging method has good environment adaptability. Key words:wireless sensor network(WSN); localization technology; RSSI ranging method; signal random attenuation coefficient 0 引言 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)技术是21世纪信息产业的三大支柱(计算机、通信和传感器)相结合的产物,其广泛应用于军事、工业、农业、环境监测、医疗卫生等众多领域。 定位技术是无线传感器网络的重要支撑技术,在无线传感器网络中,确定事件发生的位置或锁定获取消息的节点的位置是无线传感器网络面向实际应用的前提,同时,节点位置信息在目标追踪、辅助路由、网络管理等许多方面也具有重要的作用[1]。 在基于距离(Range-Based)的定位技术中,测距是定位的前提,测距即通过特定方法得到节点间的实际距离。定位过程分为测距阶段和定位计算阶段,其中测距阶段需要通过信号传播速度、信号衰减和辅助硬件设施等计算得出,在此阶段易产生测距误差,而定位计算阶段通过三边、三角或极大似然定位算法直接计算,不易产生误差,可见测距精度在很大程度上决定了定位精度,因此测距精度成为研究重点。RSSI(Received Signal Strength In

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