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无线传感器网络差分修正定位算法的改进

作者:时间:2012-07-03来源:网络收藏

摘要:提出了中一种基于接收信号指示强度的,与传统的相比,在该中,通过各个信标节点分别作为参考节点进行,避免了单个差分参考节点对未知节点决定权过大。同时,提出加权因子的概念,体现了各差分参考点对效果的决定权。实验结果表明,的差分算法的定位精度和稳定性有明显提高。
关键词:;接收信号指示强度;的差分修正算法;加权因子;定位

0 引言
(Wireless Sensor Network,WSN)通过部署在目标区域的大量传感器节点,对目标进行监测。WSN实现了对目标的定位和追踪,实时地确定事件发生的位置,将改变人与客观世界的交互方式。监测事件发生的位置或获取信息节点的位置是WSN最基本的功能之一,所以节点定位成为WSN的关键支撑技术之一。
当前,定位算法的研究已经成为一个重要的研究方向和热点问题。典型的定位算法可分为基于距离的(Range-based)定位算法和距离无关的(Range-free)定位算法。Range-based定位通过测量节点间点到点的距离或角度信息,使用三边测量法、三角测量法或最大似然估计法计算未知节点位置;Range-Free定位则无需距离和角度信息,仅根据网络连通性等信息即可实现,常用的有DV-Hop算法、APIT算法、质心算法等。距离无关的定位算法对节点的硬件结构要求较低,但是其定位精度不高,很难满足室内定位精度的要求。本文重点关注基于距离的定位算法,常用的测距技术有RSSI,TOA,TDOA和AOA等。其中由于RSSI测距借助的硬件设备少,而且许多无线通信模块都可以直接提供RSS值,因此,基于RSSI的测距方法被广泛应用。
如何提高定位精度成为了一个比较实际的问题,文献提出了一种基于RSSI测距的差分修正定位算法,把距离目标节点最近的信标节点作为差分参考节点,对未知节点进行差分定位。该算法要想获得较好的定位精度,必须使未知节点附近有一个信标节点,这在信标节点密度不够大时往往不容易满足。本文提出了一种基于RSSI测距的多个差分修正参考点的方法,分别对未知节点进行差分修正。首先判断未知节点所在的最小区域,然后利用路径损耗模型计算未知节点与各信标节点的距离,利用区域内的各信标节点分别作为参考节点,进一步校正,得出未知节点的坐标。该算法更具有普遍的实用性,定位精度也得到很大提高。

1 算法模型
在基于接收信号强度指示的RSSI定位中,已知发射节点的发射信号强度,接收节点根据接收到的信号强度,计算出传播损耗,利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离,再利用三边测量法算出它的位置。
1.1 无线电传播路径损耗模型分析
无线电传播路径损耗对于RSSI定位算法的定位精度有很大影响。常用的传播路径损耗模型有:自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数-常态分布模型等。
自由空间无线电传播路径损耗模型如下:
Loss=32.44+10nlg(d0)+10nlg(f) (1)
式中:Loss为自由空间损耗(单位:dB);d0为距信源的距离(单位:km);f为频率(单位:MHz);n为路径衰减因子。在实际应用环境中,由于多径、绕射、障碍物等因素,对数-常态分布模型将更加合理。对数-常态分布模型如下:
a1.jpg
式中:PL(d)为经过距离d后的路径损耗;Xδ为平均值为0的高斯分布随机变数,其标准差范围为4~10;n的范围为2~5。取d0为参考距离(单位:m),通常取1 m,代入式(1),得到Loss即a2.jpg的值。
未知节点接收到信标节点的信号强度RSSI为:
RSSI=Psend+Pamplify-PL(d) (3)
式中:RSSI是接收到的功率;Psend是发射信号的功率;
Pamplify是天线的增益;PL(d)是路径损耗。将式(2)代入式(3),简化后可得式(4)。
RSSI=b-10nlg(d) (4)
式中a3.jpg,由式(4)可知,RSSI与10lg(d)成线性关系。在具体环境下,根据公式计算出相应的b和n,此环境的信号传输模型便确定下来,进而为定位做好准备。
1.2 三边测量法
三边测量法中,已知3个信标节点的坐标分别为Bi(xi,yi),Bi(x,yi),Bk(xk,yk),以及各信标点到未知节点的距离分别为di,dj,dk,假设未知节点的坐标为M(x,y)。根据二维空间的距离计算公式,可得到一个非线性方程组:
b.JPG


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