一种基于rssi的无线传感器网络全移动节点定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是网络节点定位方法，具体涉及基于RSSI的无线传感器网络全移 动节点定位方法。
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络（wirelesssensornetworks,WSN)是由部署在监测区域内大量 的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其 目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。
[0003] 在传感器网络中，位置信息对传感器网络的监测活动至关重要，事件发生的位置 或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息。因此，确定事件发生 的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一，对传感器网络应用的有效 性起着关键的作用。
[0004] 在传感器网络节点定位技术中，根据节点是否已知自身的位置，把传感器节点分 为锚节点和未知节点。锚节点在网络节点中所占的比例很小，可以通过携带GPS定位设备 等手段获得自身的精确位置。锚节点是未知节点定位的参考点，未知节点通过锚节点的位 置信息根据一定的定位算法计算出自身的位置。根据是否测量节点之间的距离，可将定位 算法分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法。无需测距的定位算法主要通过路 由跳数、网络连通性等信息进行定位。基于测距的定位算法通过测距技术测量节点间的距 离，再利用测量得到的距离信息计算出未知节点的坐标。基于测距的定位技术由于需要 计算出节点间的距离，所以其定位精度要高于非测距定位算法。其中，基于信号接收强度 (receivedsignalstrengthindicator,RSSI)测距的定位技术是一个比较有代表性的实 现方案。基于RSSI测距的工作原理是已知发射节点发射时的信号强度，接收节点根据收到 信号的强度，利用理论或经验的信号传播模型将信号强度转化为距离，从而计算出节点的 位置。由于RSSI算法具有定位算法简单、成本低、功耗小、无需时间同步和额外的硬件等优 势而被广泛应用。但是该算法由于容易受环境的干扰，例如无线信号传播过程中的多径干 扰、绕射、障碍物、非视线等不定因素都会影响无线信号强度，使得基于RSSI测距及定位的 精度受到影响。将RSSI引入质心定位算法，利用两者的优点，提高无线传感器网络的定位 精度是目前定位技术的主要研究方向之一。目前的测距定位算法多用于静态节点定位，或 者部分节点移动，部分节点静止的情况，未见将RSSI测距算法应用于锚节点和未知节点均 处于移动状态下的节点定位，且目前算法无法解决当锚节点数量少于3个的情况下的节点 定位。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的上述不足，提供一种基于RSSI的无线传感器 网络全移动节点定位方法。具体步骤如下：
[0006] 1?测距模型的确定
[0007] -般情况下，接收信号的平均功率随着距离的增加而呈现衰减性，无线传输中普 遍采用的理论模型是shadowing模型，如公式（1)所示：
[0009] 式中，匕表示无线信号的接收功率（dBm) ;Pjd。）表示参考距离为d。的无线信号在 接收端的接收功率（dBm)，d表示收发单元之间的距离（m)，d。是参考距离（m)，n表示与环 境相关的路径散逸指数，X是均值为0的高斯随机变量（dBm)。参考距离d。常取值lm，所以 公式（1)可以近似表示为：
[0010] Pr=A-lOnlg(d) (2)
[0011] 式中，A为信号传输距离Im远时接收信号的功率（dBm)，n为与环境有关的路径损 耗系数，d为信号传输距离。
[0012] 式（2)中可采用最小二乘法确定A与n值，在相同的实验环境下测量一组距离Cl1 与接收信号功率强度的值P"，令y=PdPx=Ig(d)，则公式（2)可表示为：
[0013] y=A-IOnx(3)
[0014] 设近似的拟合曲线为]F= .P(X) =Gfl +a' +…:，偏差平方和为：
[0015]
[0016] 式中舛X,.)为把Xi带入拟合曲线后的关于系数a的式子，yX^斤对应的实验环 境下测量的数据。按照使偏差平方和最小的原则拟合曲线。
[0017] 各点到拟合曲线的距离之和，即偏差平方和可表示为：
[0019] 对（5)式右边求B1偏导，并表示成矩阵形式：
[0020]
[0021] 通过（6)式可以解出[a。ai…ak]，进而可以确定拟合曲线，然后将拟合曲线 =pOO与实际的曲线进行对比，可以确定出A和n，最后可以得到shadowing模型的距离 与接收信号强度的公式。
[0022] 2.具体定位过程
[0023] (1)当锚节点和未知节点都在随机移动时，在k时刻，当未知节点X能与4个及以 上锚节点进行通信时，选取其中4个RSSI值最大的锚节点A、B、C、D来定位该未知节点，RSSI越大就代表锚节点距离未知节点越近。未知节点接收到的来自锚节点A、B、C、D的信 号强度分别为RSSIA、RSSIB、RSSIe、RSSID，利用距离转换模型，可计算出X到锚节点A、B、C、 D的距离，分别表示为dA、dB、de、dD。在二维平面定位中，定位一个未知节点需要有三个能够 与它通信的锚节点，因此，从这四个锚节点中，任意选出三个来定位未知节点，则同一个未 知节点总共可以被定位4次，每次定位坐标分别为（X1,Y1)、（x2,y2)、（x3,y3)、（x4,y4)。假设 先以B、C、D为锚节点定位未知节点X，分别以锚节点B、C、D为圆点，dB、de、dD为半径的三个 圆相交于点X，则该点即为未知节点的位置，计算公式如（7):
[0025] 式中（xB,yB)、（xDyc)、（xD,yD)分别为锚节点B、C、D的坐标，（X1,y)为通过锚节点 B、C、D来定位的未知节点X的坐标，dB、de、dD分别为锚节点B、C、D到未知节点X的距离，如 图2所示。
[0026] 通过式（7)可求得未知节点X的坐标。
[0028] 利用上述方法，可以分别得到用锚节点A、C、D，A、B、D，A、B、C定位的未知节点坐 标（x2，y2)、（x3，y3)、（x4，y4) 〇
[0029] 使用质心加权定位算法确定未知节点的坐标：
[0030] 距离值d越小，对应定位的精度也就越高，任意三个锚节点到未知节点的总共距 离越小，定位出来的结果精度较高，所以这样的坐标的权值应该较大。（X1,Y1)、（x2,y2)、 (x3,y3)、（x4,y4)的权值 ％、M2、M3、114分别为：
[0032] 式中分母表示四个锚节点分别到未知节点距离倒数的和，分子为相应的参与定位 的三个锚节点到未知节点距离倒数的和。
[0033] 由此计算出，未知节点的坐标为（X'，y'）
[0035] 当锚节点和未知节点都在随机移动时，在k时刻，当未知节点X能与4个及以上锚 节点进行通信时，根据公式（10)计算出未知节点的坐标（X'，y'）后，为了进一步提高移动 节点的定位精度，对定位出来的坐标进行修正；
[0036] 根据环境情况，给定一个距离值O且O>0,当两个节点之间的距离小于O时， 则认为两个节点处在同样的环境中，那么定位这两个节点时由于环境造成的误差是近似一 样的，在4个锚节点中，他们到未知节点X的距离分别为dA、dB、de、dD，挑选出小于O的距 离值，则认为这些锚节点与未知节点处在相同的环境中；
[0037] 1)如在A、B、C、D四个锚节点中只有锚节点A距离未知节点的距离dA< 〇，则使 用锚节点B、C、D来定位锚节点A，并且算出的A点的坐标为（x'A，y'A)，定位误差为（ex，ey) 表示为：
[0039] 此误差代表了未知节点环境所