摘 要： 在無線傳感器網(wǎng)絡中，確定傳感器節(jié)點的位置至關重要。通過對傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法進行分析，考慮到接收信號強度直接影響到未知節(jié)點的定位精度，提出了一種基于RSSI的改進的質(zhì)心定位算法。該算法將每個未知節(jié)點的通信區(qū)域劃分為6個部分，通過比較RSSI，找到對未知節(jié)點更為精確的估計區(qū)域，從而對未知節(jié)點作出更為精確的位置估計。仿真結(jié)果表明，相比于原始的質(zhì)心定位算法，改進后的質(zhì)心定位算法大大提高了無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的定位精度。
關鍵詞： 質(zhì)心定位算法；無線傳感器網(wǎng)絡；節(jié)點定位；RSSI
無線傳感器網(wǎng)絡是大量的靜止或移動的傳感器以自組織和多跳的方式構(gòu)成的無線網(wǎng)絡，大量的傳感器節(jié)點將探測數(shù)據(jù)，通過匯聚節(jié)點經(jīng)其他網(wǎng)絡發(fā)送給了用戶[1]。
節(jié)點定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡的關鍵技術之一。沒有節(jié)點的位置信息，傳感器監(jiān)測信息將沒有實際意義。無線傳感器網(wǎng)絡只有少數(shù)錨節(jié)點可以人工布置或者通過GPS定位系統(tǒng)獲得自身的位置信息，大部分普通節(jié)點則必須通過錨節(jié)點信息來進行定位。
無線傳感器網(wǎng)絡定位技術主要分為基于距離的定位算法（如RSSI、TOA/TDOA和AOA）和距離無關的定位算法（如質(zhì)心、DV-Hop、APIT、Amorphous和凸規(guī)劃）。
質(zhì)心算法可以快速、方便地定位節(jié)點的初始位置，而基于距離的定位算法RSSI[2]需要額外的器件來測量實際節(jié)點間的距離，會增加功耗，但與距離無關的定位算法相比較，其定位精度更高。將兩者結(jié)合勢必會取得較好的定位效果。通過分析現(xiàn)有的質(zhì)心算法缺陷，結(jié)合RSSI，對質(zhì)心算法進行改進，提出一種改進的質(zhì)心定位算法。
1 質(zhì)心定位算法
1.1 質(zhì)心定位算法的基本思想
質(zhì)心算法[4]是由南加州大學的Nirupama Bulusu等人提出的，在未知節(jié)點收到相鄰錨節(jié)點的位置信息后，取這些相鄰錨節(jié)點的質(zhì)心作為該未知節(jié)點的估計位置。傳統(tǒng)的質(zhì)心算法（Centroid Algorithm）是一種基于連通而無需距離信息的簡單定位算法。傳統(tǒng)的質(zhì)心算法的基本原理如圖1所示。
在質(zhì)心定位算法中，信標節(jié)點周期性地向鄰近節(jié)點廣播信標分組，信標分組中包含信標節(jié)點的標識號和位置信息。當未知節(jié)點接收到來自不同信標節(jié)點的信標分組數(shù)量超過某一個門限或接收一定時間后，就確定自身位置為這些信標節(jié)點所組成的多邊形的質(zhì)心：
3 實驗及仿真結(jié)果
本文采用MATLAB 7.1作為仿真工具，對算法進行了仿真。仿真環(huán)境設置在1 000 m×1 000 m的正方形區(qū)域內(nèi)，隨機生成300個網(wǎng)絡節(jié)點，錨節(jié)點占一定比例，錨節(jié)點的通信距離為200 m。對仿真結(jié)果數(shù)據(jù)取10次仿真的平均值。節(jié)點分布如圖5所示。
通過設置不同的錨節(jié)點比例得到相應不同的定位誤差，與原始的質(zhì)心算法仿真結(jié)果對比，可以得出定位誤差對比圖，如圖8所示。
在通信距離為200 m時以錨節(jié)點占全部節(jié)點的比例來作為圖中的橫坐標，以未知節(jié)點的平均定位誤差作為縱坐標，作出原始質(zhì)心算法和改進的質(zhì)心算法的平均定位誤差圖。從圖8可以看出，隨著錨節(jié)點增加，未知節(jié)點的定位誤差相應減小，同時，與原始質(zhì)心算法相比，改進的質(zhì)心算法平均定位誤差減少了將近60%。
基于傳統(tǒng)的質(zhì)心算法和RSSI思想，本文提出了一種基于RSSI的改進的質(zhì)心定位算法。該算法首先通過RSSI大小確定未知節(jié)點周邊錨節(jié)點的遠近，找出最近的3個錨節(jié)點，采用3個錨節(jié)點確定的三邊的垂直平分線將未知節(jié)點的輻射范圍劃為6個區(qū)域；然后，根據(jù)RSSI確定未知節(jié)點所在的更小區(qū)域；最后，取該區(qū)域的質(zhì)心作為未知節(jié)點的估計位置。仿真結(jié)果證明，此方法大大提高了定位精度。
參考文獻
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[2] HEURTEFEUX K， VALOIS F. Is RSSI a good choice for localization[C]. 26th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications in Wireless Sensor Network， France， 2012.
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