摘要：節(jié)點定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡的關鍵技術之一。質(zhì)心定位算法是指節(jié)點依靠無線傳感器網(wǎng)絡的連通性進行定位，定位誤差較大。為了提高定位精度，鑒于質(zhì)心定位算法受環(huán)境影響較小，基于RSSI的定位技術使用方便的特點，文中提出了基于RSSI的一種優(yōu)化加權質(zhì)心定位算法。通過RSSI測距，結合優(yōu)化后的加權質(zhì)心定位算法，確定節(jié)點位置。仿真結果表明，該算法降低了定位的平均誤差，可以提高定位精度。
關鍵詞：RSSI；加權質(zhì)心；定位；無線傳感器網(wǎng)絡

    無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network，WSN)中，節(jié)點定位是一項關鍵技術，獲得節(jié)點的位置信息是無線傳感器網(wǎng)絡的基本要求。定位業(yè)務受到廣泛關注，對于軍用、民用、礦井以及火災救援的WSN來說，估計用戶的準確位置則顯得至關重要。至今，無線傳感器網(wǎng)絡定位已經(jīng)成了一個很重要的研究方向。無線傳感器網(wǎng)絡根據(jù)節(jié)點定位機制可分為基于距離(Range-Based)和距離無關(Range-Free)的兩類定位算法，基于距離的定位算法通過測量節(jié)點間點到點的距離或角度信息，使用三邊測量法、三角測量法或最大似然估計法等計算節(jié)點位置，主要有RSSI、TOA、TDOA、AOA等。距離無關的定位算法是依靠網(wǎng)絡的連通性等信息進行定位，不需要計算節(jié)點間距離或角度信息，主要有質(zhì)心算法、DV-hop算法、凸規(guī)劃、Amorphous算法、APIT等?；跍y距的定位算法與無需測距的定位算法相比雖然有著成本較高、能耗較高、計算量和通信量較大的不足，但是前者的定位精度一般都要比后者高。可以相信，隨著技術進步，更精確、能耗更小的測距技術的出現(xiàn)，以及對定位精度的更高要求，基于測距的定位算法將在節(jié)點定位技術中獲得更好的發(fā)展空間。

1 RSSI測距模型
    信號在傳播過程中會衰減，這種損耗與信號的傳播路徑有關。RSSI測距，就是利用此相關性測出接收節(jié)點和發(fā)射節(jié)點間的距離。RSSI測距使用的無線信號模型包括理論模型和經(jīng)驗模型。
    經(jīng)驗模型的一些參數(shù)取值可以根據(jù)經(jīng)驗選取，模型比較簡單，精度不是很高，易用于大致估計。
    理論模型主要有自由空間傳播模型、對數(shù)一路徑損耗模型、兩徑傳播模型、對數(shù)-常態(tài)分布模型等。無線信號傳播路徑損耗對RSSI測量精度有很大影響，實際應用環(huán)境中，由于多徑、繞射、障礙物等因素，使得無線信號傳播模型十分復雜。通常采用對數(shù)-常態(tài)分布模型，即：
   
    P(d)為基站接收到盲節(jié)點在距離基站d處發(fā)送信號強度；P(d0)是基站接收到錨節(jié)點在距離基站處發(fā)送信號強度；d0為近地參考距離，一般為1 m；n為路徑損耗指數(shù)，依賴周圍環(huán)境，范圍在2～4之間；Xσ是標準差為σ的零均值的高斯分布隨機變量。信標節(jié)點測得的RSSI值越大，距離越近，對節(jié)點定位具有更大的決定權。

2 優(yōu)化的加權質(zhì)心算法
    質(zhì)心算法是通過未知節(jié)點接收所有在其通信范圍內(nèi)的信標節(jié)點的信息，并將這些信標節(jié)點的幾何質(zhì)心作為自己的估計位置來定位。由于質(zhì)心算法并沒有反應信標節(jié)點對待測節(jié)點的影響大小，所以在原有質(zhì)心算法的基礎上，提出了加權質(zhì)心算法。加權質(zhì)心算法，通過加權因子來反映參考節(jié)點對質(zhì)心坐標決定權的大小，利用加權因子體現(xiàn)各參考節(jié)點對質(zhì)心位置的影響程度，反映他們的內(nèi)在關系。已知有3個信標節(jié)點，A、B、C，如圖1所示。

    坐標分別為(xa，ya)，(xb，yb)，(xc，yc)，假設盲節(jié)點D坐標為(xd，yd)，通過RSSI測距測得與盲節(jié)點之間的距離分別為da、db、dc，則肓節(jié)點的坐標為


3 實驗仿真與分析
    使用Matlab對其進行仿真，檢驗經(jīng)過優(yōu)化后算法的性能。在65m×65m的區(qū)域內(nèi)，布置3個信標節(jié)點，坐標分別為(10，20 m)，(35，50 m)，(50，10 m)。隨機選取的點也就是未知節(jié)點的位置。
    使用加權質(zhì)心定位算法和優(yōu)化后的加權質(zhì)心定位算法對目標節(jié)點進行定位，分別運算10次，各自得到10個估計位置，如圖2所示。

    將上述各自得到的10個估計位置(xn，yn)(n=1，2，…，10)分別與目標節(jié)點(x0，y0)=(31，27 m)進行比較，根據(jù)式(6)得到誤差e。


的平均誤差為1．137 8 m，優(yōu)化后的加權質(zhì)心算法的平均誤差降低了約46％。經(jīng)優(yōu)化后的加權質(zhì)心算法定位精度有所提高。

4 結論
    綜上所述，文中主要對基于RSSI的定位技術進行了研究，在原有的加權質(zhì)心定位算法的基礎上，采用優(yōu)化加權因子的方法，對加權因子進行優(yōu)化，得出優(yōu)化后的加權質(zhì)心定位算法。該算法不需增加額外的設備，通過對性能仿真和分析結果表明，該優(yōu)化后的加權質(zhì)心算法在一定程度上提高了定位精度，具有一定的實用價值。