一种基于RSSI的无线传感器网络节点定位方法

摘要

本发明涉及一种基于RSSI的无线传感器网络节点定位方法。传统的方法精度不高，容易受环境的干扰。本发明方法在RSSI值读取方面，使用高斯分布函数模型选择有效RSSI值，一定程度上去掉了RSSI测量时的小概率事件，提高了节点间RSSI值的精确度；采用三角形定位法得到未知节点的坐标，并通过未知节点的分布概率模型对未知节点循环求精，找出其中分布概率最大的一个点作为最终的定位坐标。本发明引入锚节点与锚节点之间的信号强度和距离信息作为参考，通过未知节点的分布概率模型找出未知节点坐标，提高了未知节点与锚节点之间的测距精度和定位精度，且不易受环境干扰。

主权项

1.一种基于RSSI的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤1：建立数组Beacon_val_i[]，用来保存锚节点接收到的未知节点M的信号的RSSI值；步骤2：计算数组Beacon_val_i[]中RSSI值的均值m，（1）其中为数组Beacon_val_i[]中第k个RSSI值，r为数组Beacon_val_i[]中RSSI值的个数；计算数组Beacon_val_i[]中RSSI值的方差，（2）建立高斯分布函数模型，（3）以及条件式其中为高斯分布函数模型的临界点；对数组Beacon_val_i[]中的每个RSSI值代入高斯分布函数模型计算，认定的RSSI值为数组Beacon_val_i[]中有效的RSSI值；建立数组Beacon_val_effective_i[]，用来保存数组Beacon_val_i[]中有效的RSSI值，计算数组Beacon_val_effective_i[]中的RSSI值的均值，记为；步骤3：建立数组Beacon_val_ij[]，用来保存锚节点接收到的锚节点的信号的RSSI值；步骤4：对数组Beacon_val_ij[]中的每个RSSI值代入步骤2所述的高斯分布函数模型计算，得到数组Beacon_val_ij[]中的有效RSSI值；建立数组Beacon_val_effective_ij[]，用来保存数组Beacon_val_ij[]中有效的RSSI值；计算数组Beacon_val_effective_ij[]中的RSSI值的均值，记为；步骤5：以表示锚节点和之间的距离，表示未知节点M和锚节点之间的距离，则无线信号的对数与距离路径损耗模型为（4）其中为无线信号经过路径后的路径损耗，为无线信号经过路径后的路径损耗，n为路径损耗系数，为发射节点与接收节点之间的距离，为参考距离，为均值为0，标准差为的高斯分布；对式（4）作同等变换得：（5）其中为发射节点的信号强度，A为距发射节点距离为时的无线信号强度；将步骤2和步骤4所得的，，未知节点M与锚节点之间的距离，锚节点与锚节点之间的距离代入式（5），取=1米,得：（6）(7)其中A为与发射节点距离为1米时，即=1米时的无线信号强度；由公式（6）得：（8）由公式（7）得：（9）所以（10）将公式（10）代入公式（8）得：未知节点M与锚节点之间的距离步骤6：选择三个最小的以及对应的锚节点，即寻找三个距离未知节点最近的三个锚节点，运用三角形质心定位法得到未知节点的坐标；步骤7：建立未知节点的分布概率模型，得到未知节点在无线传感器网络中每个位置的分布概率；（11）其中，是未知节点在无线传感器网络中（x,y）处的分布概率，是第i个锚节点的坐标信息，是未知节点到第i个参考节点的距离，是功率测量误差方差；步骤8：以步骤6所得的未知节点定位坐标M为初始位置、以为步长进行定位搜索处理，根据步骤7所述的分布概率分别计算坐标，，，，的分布概率，并找出分布概率最大的坐标作为此次的定位结果，记为；步骤9：以步骤8获得的未知节点的第一次定位结果为初始位置、以为步长进行定位搜索处理，得到待测节点的第二次定位结果，其中：；步骤10：重复步骤9，以第（N-1）次的定位位置为初始位置、以为步长进行定位搜索处理，得到待测节点的第N次定位位置；当第N次定位结果与第（N-1）次定位结果相同时，停止定位搜索，并将第N次定位结果作为待测节点的最终位置结果。