基于RSSI的无线传感器网络节点定位误差优化方法研究

摘要

基于信号接收强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）的节点定位技术是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）节点定位中最常用的技术之一，其基本原理是通过信号传输模型计算未知节点到锚节点间距离，再根据距离计算未知节点坐标。这种算法操作简单、易于实现，但是容易受到周围环境中多径衰落、阴影效应等因素的影响，导致信号在传输过程中并不稳定，使未知节点到锚节点间距离出现误差，从而影响未知节点的定位效果。 针对上述问题，本文从测距阶段和定位阶段分别对算法进行修正，目的是提高节点定位精度。①在测距阶段，本文提出一种基于测距误差修正的RSSI信号传输模型优化算法(RSSI-DEC)，对信号传输模型参数路径损耗因子和锚节点间参考路径损耗进行优化，首先根据测距误差平方和最小原理确定算法的适应度函数，并针对智能优化算法易早熟的问题提出对数衰减型惯性权重函数，以平衡算法的局部寻优能力和全局寻优能力，然后采用萤火虫算法（FA）和粒子群算法（PSO）对模型参数进行寻优，得到适应节点所属监测环境的模型参数，用以确定更适应节点所属监测环境的信号传输模型，最后结合四边测量法实现三维环境中的节点定位。②在节点定位阶段，本文提出一种改进的基于RSSI-DEC的三维加权质心定位算法（WLRSSI-DEC），首先结合三维空间中投影坐标的原理，将三维空间中未知节点通信区域内可以与其相互通信的锚节点任意选取四个进行组合，形成以未知节点为球心、其到锚节点间距离为半径的四球相交的位置关系，并将形成的四球位置关系分别投影到三个坐标面上，然后进行投影坐标的计算，最后引入基于幂次判定的加权因子优化方法，这不仅解决节点间远近对未知节点坐标的影响，还防止加权因子对未知节点坐标修正过度。 仿真结果表明，本文提出的方法在测距阶段和定位阶段都取得一定的进展，不仅提高了定位精度，也提高了算法的环境适应性。本文提出的改进的基于RSSI-DEC的三维加权质心节点定位算法平均相对定位误差约为9.01%，比加权RSSI定位算法（Weighted Received Signal Strength Indication,WRSSI）降低了22.46%，比自适应RSSI定位算法（Adaptive Received Signal Strength Indication,ARSSI）降低了6.11%。

目录

第1章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

第2章 基于RSSI的无线传感器网络节点定位原理

2.1 基于RSSI的信号传播模型测距原理

2.2 未知节点坐标计算方法

2.3 常用定位性能指标

第3章 基于误差修正的RSSI信号传输模型优化算法

3.1 测距误差分析

3.2 基于误差修正的RSSI信号传输模型优化算法

3.2.1 PSO算法和FA算法

3.2.2 确定适应度函数

3.2.3 对数衰减型惯性权重函数

3.3 基于RSSI-DEC的四边定位法

3.3.1 基于误差修正的RSSI信号传输模型优化算法流程

3.3.2 基于RSSI-DEC的四边定位法

3.4 仿真实验分析

3.5 本章小结

第4章 改进的基于RSSI-DEC的三维加权质心定位算法

4.1 加权质心定位算法

（1）节点定位误差分析

（2）加权质心定位算法基本原理

4.2 改进的基于RSSI-DEC的三维加权质心定位算法

4.2.1 锚节点位置关系投影及计算

4.2.2 基于幂次判定的未知节点坐标加权优化方法

4.3 仿真实验分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

声明

致谢