物联网-智慧传输-基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究.pdf

【物联网-智慧传输-基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法研究】 在当前科技日新月异的时代，物联网（Internet of Things, IoT）与人工智能的迅速发展为无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）带来了全新的机遇。WSNs作为一种自组织分布式网络，其核心特征在于信息的相互传输，这在环境监测、安全防护、健康管理等多个领域具有广泛应用。其中，节点定位技术是WSNs中的关键组成部分，它涉及到节点间的通信、数据处理和网络管理等多个方面。 本文针对WSNs中的节点定位问题进行了深入研究，重点探讨了基于RSSI（Receive Signal Strength Indication，接收信号强度指示）的定位算法。RSSI是衡量无线信号强度的一种指标，通常用于估计节点间的距离。然而，由于无线信号在传输过程中的衰减和环境干扰，单纯依赖RSSI进行定位往往会出现较大误差。 本文提出了一种通过数据优化过滤的高斯分布模型，该模型提高了测量数据的可靠性，并建立了多组信号传播模型。利用最小二乘法拟合出单位距离时的信号强度损耗值和路径损耗参数，将这些拟合值引入到加权公式中作为权重因子的参数。这一改进使得定位精度相对传统RSSI加权定位算法提升了35.7%。 考虑到无线信号传播距离变化带来的信号损耗，导致定位误差的非线性问题，文中提出了一种自适应基准值修正方法。设置一个信号强度测量阈值，动态更新网络中各信标节点与未知节点之间的相对测量值，以此调整最近锚节点和其他锚节点对目标节点的影响力，优化节点间的主要和次要关系。这种方法降低了算法计算复杂度，同时显著减少了定位误差。在10m*10m的仿真环境中，与传统质心定位算法相比，平均定位精度提升2.13m，优化率达到了17.9%。 文章介绍了自适应参数融合二范数改进的算法。该算法分为两个阶段，首先设定参数阈值更新信号强度测量值，然后将测量的信号强度值作为向量，修正定位算法的权重，重新定义节点间的影响程度。在相同的仿真范围内，平均定位误差相对传统质心定位算法降低1.675m，优化程度达到52.8%，表现出更高的定位精度。 关键词：无线传感网络，加权定位算法，接收信号强度，自适应参数，加权因子 总结来说，本文通过对RSSI的深入研究，提出了一系列创新的定位算法，包括RSSI积分改进的加权质心定位、自适应基准值修正的定位以及自适应参数融合二范数改进的定位算法。这些算法不仅提高了定位精度，还降低了计算复杂度，为WSNs的节点定位提供了更为精确和高效的方法。随着物联网技术的不断发展，这些研究成果将为智能传输和WSNs的广泛应用提供有力的技术支持。