WSN傳感器節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術(shù)之一。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可以分為兩類：基于距離的（Range-based）和與距離無關(guān)的(Range-free)[2]。參考文獻[3]介紹了一種新的節(jié)點定位技術(shù)——質(zhì)心算法。該算法屬于距離無關(guān)的定位算法，計算的復(fù)雜度較參考文獻[4]中的最小二乘法有了很大的降低，且網(wǎng)絡(luò)生存率較強，但未知節(jié)點的定位精度不高。
    為了解決質(zhì)心算法定位精度不高的問題，本文提出的一種改進的質(zhì)心算法。該算法與VIRE[5]算法類似，利用信號傳播模型[6]在定位區(qū)域內(nèi)構(gòu)造虛擬參考標簽的RSSI[7]信息，通過最小二乘法結(jié)合質(zhì)心算法的方式，進一步縮小了未知節(jié)點的估計區(qū)域。實驗證明，雖然該算法的計算復(fù)雜度有所增加，但定位的精確度有了進一步的提高，約為33%。
1 相關(guān)工作介紹
1.1 VIRE算法
    VIRE系統(tǒng)閱讀器Rp1和參考標簽Lm1(p1,m1∈N+)分布如圖1所示，待定位標簽Zq1在區(qū)域內(nèi)(q1∈N+)。VIRE方法的核心思想是將每4個參考標簽看作一個單元網(wǎng)格，再將其進一步等分為N1×N1(N1∈N+)個小網(wǎng)格，在小網(wǎng)格處加入虛擬參考標簽。如圖2所示。

    實驗組數(shù)為100次的統(tǒng)計平均值，由式(6)可知：
    AverageError2=9.197 0 10.989°。
    由圖可知，當(dāng)n2增加時，定位的精確度得到了提高，約為16%。但當(dāng)n2=4時計算的次數(shù)較n2=2時增加了一倍，從而提高了計算的復(fù)雜度。
3.2 改進算法與原算法定位精確度的比較
    改進的質(zhì)心算法與傳統(tǒng)質(zhì)心算法的比較,如圖8所示。

    對改進算法進行300次仿真，由式(6)可知： AverageError1=5.295 9 7.907 8°。通過仿真結(jié)果可知，改進的質(zhì)心算法較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法，定位精確度提高了約33%。但改進的質(zhì)心算法由于加入了最小二乘法，使得計算的次數(shù)較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法有了明顯的增加，也就增加了計算的復(fù)雜度。
3.3 仿真分析
     (1)在選取虛擬參考標簽時，可能無法選擇待測點附近的虛擬參考標簽，或者是所選擇的虛擬參考標簽有重復(fù)，從而造成誤差過大。這可能與無線信號傳播模型有關(guān)，因為信號不是在自由空間中傳輸，受到了外界環(huán)境的干擾。可以通過多次測量，再取統(tǒng)計平均，達到減小誤差的目的。本文通過取統(tǒng)計平均減小了誤差，但還需進一步改進。
    (2)本文通過增加計算的次數(shù)來換取定位精確度的提
高。在未來，需要進一步試驗新算法，在不增加計算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，進一步提高定位的精確度。
    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點定位一直是該領(lǐng)域的熱點問題之一。本文結(jié)合VIRE系統(tǒng)，提出了一種改進的質(zhì)心算法。該算法計算的復(fù)雜度有所增加，待測節(jié)點的定位精度較傳統(tǒng)質(zhì)心算法有一定的提高，在一定程度上解決了傳統(tǒng)質(zhì)心算法定位精度較低的問題。
參考文獻
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