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1、第47卷第3期厦门大学学报(自然科学版)Vol.47No.32008年5月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)May2008无线传感器网络中基于RSSI差值的改进定位算法3徐燕,石江宏,吴晓芳(厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005)摘要:无线传感器网络(WSN)的许多应用都需要知道节点的位置,在某些环境下还需要获得节点的相对位置.本文以WSN的特点为基础,首先介绍了接收信号强度的理论知识,进而提出一种优化的基于测距的定位算法:在应用中的多用户情况下,节点采用多
2、跳方式进行通信,在信标节点冗余的情况下,针对不同信标节点位置范围,建立定位误差最小的相应信标节点库,继而对不同位置范围的待测节点优化选取其定位采用的信标节点,最后将由未知节点接收到的信号强度得到的多用户间的距离进行差值,优化求解非线性方程组,提高算法性能.仿真结果表明,本文中的RSSIWSN差值定位算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.关键词:无线传感器网络;定位;RSSI差值;信标节点中图分类号:TN92文献标识码:A文章编号:043820479(2008)0320361204[6-7]在无线传感器网络(
3、WSN)中,定位业务正广泛受中的修正的路径损耗模型如下:到关注,定位精度直接影响网络路由的效率.对于军RPL(R)=PL(R0)-10nlg()+Xσ(1)用、民用、以及救火WSN来说,估计用户的准确位置R0-PL(R)+Xσ+PL(R0)至关重要.一般地,基于测距的定位算法,可以通过测R=1010nR0(2)[1]量节点之间的接收信号强度(RSSI)、信号到达时间其中,R为未知节点与信标节点间的距离,n为路径损[2][3]差(TDOA)或者信号到达时间延迟(TOA)来进耗指数,依赖于周围环境和建筑物类型,表示路径损
4、失行节点的定位.随距离增加而增大的快慢,Xσ是以dB表示的标准偏在低功率高密度无线设备组成的网络中,由于同差为σ的零均值正态分布随机变量,PL(R0)为对应R0步的原因,使得TDOA往往比较难实现.而多径和噪处节点的接收信号强度值.声,以及参考时钟的不精确性,都会影响TOA算法的传统的RSSI算法首先测得未知节点的接收功率.精度.另外,在室内情况下,由于用户之间的距离较短,由于已知信标节点信号的发射功率,利用上述路径损同一用户信号的各条多径分量时间上相当接近,现有耗模型就可以将传播损耗转换为未知节点与信标节点设备的分
5、辨率不足以区分时间上如此接近的各条多间的距离,进一步利用三角定位法就可以确定待定位径,很难精确的进行TOA或TDOA估计.而在RA2节点的位置.[4][5]DAR,SpotON等许多项目中使用到的RSSI技1.2多用户RSSI差值定位算法术,所需设备简单,是一种低功率、低成本的测距技术.未知节点得到接收信号功率后,利用修正的路径针对传统的利用三角定位法的RSSI精度较低的问损耗模型得到其与信标节点间的距离.与传统RSSI算题,为适应不同的应用环境,本文提出先优选信标节法不同的是,本文将不采用三角定位法,而是将得到的点
6、,然后将目标节点与信标节点间的距离进行差值,化网络中目标节点与信标节点间的距离进行差值,得到距离公式为双曲线方程的算法,并对此算法进行仿真.如下的非线性方程组[8]:22Ri,1=Ri-R1=(Xi-x)+(Yi-y)-1算法模型22(X1-x)+(Y1-y),i=1,2,⋯k(3)1.1传统的RSSI算法其中,(x,y)为未知节点坐标,(Xi,Yi)为信标节点坐信道的长期衰落特性服从对数正态分布,WSN标,k为参与该节点定位的信标节点个数.当其得到多个信标节点的RSSI值后,由上式就得到了一组关于目收稿日期:200
7、7209226标节点的双曲线方程组.基金项目:福建省自然科学基金(2007J0192)资助1.3基于Chan算法的模型求解3通讯作者:xfwu@xmu.edu.cnChan算法是一种具有解析表达式解的非递归的©1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net·362·厦门大学学报(自然科学版)2008年非线性方程组解法.该算法的特点是计算量小,定位精222[9]度高.此时,令Ki=X
8、i+Yi,我们利用Chan算法对方程(3)进行平方化简,可得如下线性方程组:2R^i,1+2R^i,1R1=Ki-2Xi,1x-2Yi,1y-K1,i=2,⋯,N(4)其中Xi,1=Xi-X1,Yi,1=Yi-Y1,所以图1典型的WSN0εc=hc-Gczc(5)Fig.1Wirelesssensornetwork2R^2,1-(K2-K1)2
