復(fù)雜環(huán)境中基于RSSI的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法研究.pdf

1、為了解決復(fù)雜環(huán)境下無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)定位技術(shù)定位精度和計(jì)算量難以兼顧,本文研究了復(fù)雜環(huán)境下的定位算法。文中分析了多種典型定位算法在復(fù)雜環(huán)境下應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn),研究了基于接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)距離測(cè)量模型的位置計(jì)算方法。基于測(cè)距定位算法,提出了改進(jìn)的極大似然估計(jì)求解方法和概率質(zhì)心兩類(lèi)定位算法。課題完成了以下研究工作

2、,并取得了一定的研究成果。
　　首先,基于模擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),分析了幾類(lèi)經(jīng)典定位算法在復(fù)雜環(huán)境下的定位性能,找出了影響定位算法定位性能的原因,明確了復(fù)雜環(huán)境下定位算法的改進(jìn)方向。
　　其次,通過(guò)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的極大似然估計(jì)定位算法研究,發(fā)現(xiàn)原求解方法因計(jì)算量大限制了該算法在復(fù)雜環(huán)境的應(yīng)用,從而提出了一種新的極大似然估計(jì)極值點(diǎn)求解方法,該方法可直接求取未知節(jié)點(diǎn)估計(jì)位置,即極大似然估計(jì)的極值點(diǎn)。仿真驗(yàn)證了該定位算法的有效性,在復(fù)雜環(huán)

3、境下獲得的定位性能測(cè)試曲線(xiàn)顯示,該算法不僅可降低計(jì)算量,而且具有很強(qiáng)的魯棒性?xún)?yōu)勢(shì)。
　　最后,對(duì)三邊質(zhì)心定位算法和極大似然估計(jì)定位算法進(jìn)行了比較研究,提出了概率質(zhì)心定位算法。該算法以重疊區(qū)域概率密度函數(shù)作為其密度函數(shù),即以概率質(zhì)心坐標(biāo)表示未知節(jié)點(diǎn)位置,改善了原三邊質(zhì)心定位算法等同考慮重疊區(qū)域的不足,提高了復(fù)雜環(huán)境下的定位精度。在復(fù)雜環(huán)境下概率質(zhì)心定位算法獲得的仿真定位曲線(xiàn)顯示,該算法既繼承了三邊質(zhì)心定位計(jì)算量低,也確保了較高的定位