无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

在PC机上测试获取到的RSSI值和ID节点信息，如图5所示。

计算出未知节点和每个锚节点之间的距离di，最后通过式(5)计算出未知节点的坐标。

4 定位的测试
基于RSSI测距时需要标定出(3)式中的常数A和传播因子n。标定这个两个因素可通过星型Zigbee网络来实现，成功组网后将中心节点通过USB转串口线和PC机相连，通过串口调试器观察中心节点获取的RSSI值和对应子节点ID号。
4．1 A值的标定
A值即距离发射节点1m远处接收到的信号强度，为了减小误差，同时测量了距离中心节点1 m远的三个不同方向上中心节点和子节点通信的RSSI值，如图6所示。

，选择测量直线相距发射节点5 m远处接收到的信号强度，共测量20组数据，如表2所示。

经过计算得n的平均值为2．5037，故选择n=3。
4. 3 定位的测试
定位测试在一片空旷的场地上进行的，选择了6个无线传感器网络节点组建Zigbee网络，1个中心节点、1个未知节点和4个锚节点，节点的发射功率设置为0 dBm。4个锚节点提前人工布置于一块8 mx8 m的正方形地面四角，未知节点位于正方形中心，中心节点布置在正方形外围，整个节点布局如图7所示。

测试中发现一个锚节点没有入网，未知节点与3个锚节点通信，接收到RSSI值如下表3所示：

已知与未知节点通信的三个锚节点的相对坐标为： (0，0)(0，8)(8，8)，A=-73，n=3，经过计算得：未知节点和与之通信的3个锚节点通信的RSSI均值分别为-92．6、-93．2、-92．1，未知节点和锚节点之间的距离分别为：d1=4．501；d2=4．713；d3=4.332；未知节点的坐标为： (x，y)=(3.391，3．535)。
4．4 误差分析
实际情况下，未知节点的相对坐标应该是(4，4)，实际箅出来的坐标是(3．391，3．535)，所以实际测量是存在误差的。误差计算如下式：


5 结束语
本文基于无线传感器网络节点的自主设计，采用基于RSSI的加权质心算法实现了WSN节点的自定位。通过实际测试证明，相对于单一的质心定位算法，该算法利用得到的RSSI作为权值来修正质心定位的结果，提高了定位精度，且易于实现，能够满足大多数的实际应用中定位的需求。另一方面，在实际测试中发现，RSSI值易受到多径、障碍物等环境因素的影响，故存RSSI测距中引进了较多的误差，基于RSSI测距的精度还有待进一步的提高。