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          基于RSSI測(cè)距和距離幾何約束的節(jié)點(diǎn)定位算法

          —— Localization Algorithm Based on RSSI and Distance Geometry Constrain
          作者:鄭君剛 馬斌 陳彪 呂晶 沈陽建筑大學(xué) 時(shí)間:2010-05-19 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            是一種全新的信息獲取和處理方式,是由部署在感興趣區(qū)域的大量低成本、低功耗的微型節(jié)點(diǎn)組成。作為的基本組成部分,節(jié)點(diǎn)的位置信息對(duì)整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是非常重要的。節(jié)點(diǎn)收集感知數(shù)據(jù)時(shí),如果不知道其感知對(duì)象位置,所感知的信息往往是毫無意義的[1,2]。目前定位算法主要分兩大類,基于測(cè)距算法(range-based)和無需測(cè)距算法(range-free)。基于測(cè)距算法通過測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離和角度信息,使用三邊測(cè)量、三角測(cè)量或最大似然估計(jì)等定位算法。常用的測(cè)距技術(shù)有(接收信號(hào)的強(qiáng)度指示)、TOA、TDOA和AOA等。無需測(cè)距定位算法則不需要距離和角度信息,算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連通性等信息來實(shí)現(xiàn)。 基于測(cè)距的定位算法由于實(shí)際測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離或角度,通常定位精度較高,比較各種基于距離的測(cè)距方法,基于的定位無需額外硬件,而無線通信芯片本身具有計(jì)算收發(fā)信號(hào)強(qiáng)度的功能,定位不需要增加額外的硬件,不會(huì)增加節(jié)點(diǎn)的硬件成本和尺寸,所以基于的測(cè)距是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位比較常用的方法。在實(shí)際的應(yīng)用中由于反射、多徑傳播、非視距、天線增益等問題都會(huì)對(duì)RSSI的測(cè)距產(chǎn)生誤差,從而引起較大的定位誤差。本文利用二維空間的Cayley - Menger行列式[2,3]提供的幾何約束對(duì)RSSI的測(cè)距誤差進(jìn)行優(yōu)化修正,結(jié)合三角形質(zhì)心計(jì)算,提出了一種基于RSSI測(cè)距和結(jié)合三角形質(zhì)心定位算法(RDGC-TCL)。仿真表明,該算法與基于RSSI和三角形質(zhì)心定位算法(R_TCL)相比,提高了定位精度。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/109140.htm

            RDGC-TCL 算法

            RSSI 測(cè)距

            RSSI利用已知發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度,接收點(diǎn)根據(jù)收到的信號(hào)強(qiáng)度,計(jì)算信號(hào)在傳播過程中的損耗,使用理論或經(jīng)驗(yàn)的信號(hào)傳播模型將傳播損耗轉(zhuǎn)化為距離。常用的傳播路徑損耗模型有[4,5]:自由空間傳播模型、對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型、哈它模型、對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型等。文中采用自由空間傳播模型和對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型,用于分析和仿真。自由空間無線電傳播路徑損耗模型如下式:

           

            式中:d為距信源的距離(km),f為頻率(MHz),k為路徑衰減因子。

            在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,由于多徑、繞射、障礙物等因素,無線電傳播路徑損耗與理論值相比有些變化。采用對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型將更加合理,式(2)計(jì)算節(jié)點(diǎn)收到錨節(jié)點(diǎn)信息的路徑損耗。

            式中:PL(d)為經(jīng)過距離d后的路徑損耗(dB);為平均值為0的高斯分布隨機(jī)變數(shù),其標(biāo)準(zhǔn)差范圍為4~10。式中k的范圍在2至5之間。取d=1m,帶入式(1),可得到,即的值。這樣根據(jù)上式可得各未知節(jié)點(diǎn)接收錨節(jié)點(diǎn)信號(hào)時(shí)的信號(hào)強(qiáng)度為:

            RSSI=發(fā)射功率+天線增益-路徑損耗(PL(d) )。


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