基于节点接收信号强度比值的加权质心定位算法

合集下载

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

（
，
）＝（（Ｘｌ＋ …＋）／￣，（Ｙ１十 …＋）／￣）
（１）
式中：（Ｘ，Ｙ．）表示接收到信标数据包的参考节点位置，Ｎ表
Ｉｌ
在无线传感器网络中，准确定位节点的位置是各种具体应用的前提和基础＿１］。当前无线传感器网络节点定位技术主要分
为两类：基于测距定位技术和无需测距定位技术］。ＲＳＳＩ（接收
质心定位算法。通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元，运用传统质心算法产生质心，这样确保了质心的有效性。分析了影响定位精度的因素，通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小，并确
定了各因素的权值。最后进行加权融合处理，使得整个定位精度得到了很大的提高。仿真结果表明，所提算法较之前的加
权质心算法定位精度有了明显提高，最高可达３８．４１％。
关键词：无线传感器网络，ＲＳＳＩ，质心定位算法，加权融合
１０８
基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法
基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法
ＣｅｎｔｒｏｉｄＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＲＳＳＩＷｅｉｇｈｔｅｄＦｕｓｉｏｎ

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.引言2.RSSI 加权质心算法介绍a.质心算法概念b.RSSI 加权质心算法原理3.算法实现步骤a.采集数据b.计算权重c.计算质心4.算法优缺点分析a.优点1.减少误报2.提高定位精度b.缺点1.计算复杂度较高5.应用场景a.室内定位b.无人机导航c.物流跟踪6.总结正文：随着无线通信技术的发展，室内定位成为了研究的热点。

RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）加权质心算法是一种常用的室内定位算法。

本文将对该算法进行详细介绍。

1.引言室内定位技术是指在室内环境中确定设备位置的技术。

与室外定位相比，室内定位面临着诸多挑战，如多径效应、信号遮挡等。

RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度的室内定位算法，通过计算信号强度的加权平均值来确定设备位置。

2.RSSI 加权质心算法介绍质心算法是一种基于几何学原理的定位方法，通过计算信号强度值的平均值，得到信号的质心。

RSSI 加权质心算法在此基础上，引入了权重的概念，使得不同距离的信号强度对质心的贡献不同。

2.1 质心算法概念质心算法的基本原理是：所有已知位置的信号强度值与对应距离的平方和为定值。

通过求解这个方程，可以得到未知设备的位置。

质心算法适用于信号强度与设备距离呈线性关系的环境。

2.2 RSSI 加权质心算法原理RSSI 加权质心算法在计算质心时，引入了权重的概念。

权重与信号强度成反比，距离越远的信号强度值对质心的贡献越小。

因此，该算法能够更好地处理信号遮挡和多径效应等问题。

3.算法实现步骤RSSI 加权质心算法的实现步骤如下：3.1 采集数据首先，需要采集设备与已知位置信标之间的信号强度值。

这些数据可以通过测量或已有的数据库获得。

3.2 计算权重根据信号强度值计算权重。

权重与信号强度成反比，距离越远的信号强度值权重越小。

权重计算公式为：权重= 1 / RSSI^2。

基于RSSI的改进加权质心定位算法

基于RSSI的改进加权质心定位算法王亚民;王海英;何佩伦【摘要】基于加权算法的权值选择，分析传统三角加权质心定位算法的权值不合理性，提出一种基于三角质心定位与改进的信号强度比值的加权质心定位的混合定位算法，利用近似点(信标节点间的交点)代替信标节点作为顶点，节点间距离的比值代替信号强度的比值作为权值。

该算法正确体现了不同节点对未知节点的影响程度，有效降低了路径损耗指数变化对定位精度的影响。

实验结果表明，该算法提高了定位精度，可以实现区域定位。

%Based on weight choice of weighted algorithm,analyzing irrationality of weight in triangle weighted centroid positio-ning algorithm,a hybrid location algorithm was put forward using the approximate point (the cross point of beacon nodes)in-stead of beacon nodes as the vertices and the ratio of the distance between nodes instead of received signal strength indication (RSSI)ratio as the weighted value.The algorithm correctly reflects the influence of the different nodes on the unknown node and effectively reduces the impact of different path loss exponent on localization precision.Experimental results show that this pro-posed algorithm improves precision and can realize regional location.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)011【总页数】4页(P2865-2868)【关键词】无线定位;接收信号强度指示;权值;距离比值;定位精度【作者】王亚民;王海英;何佩伦【作者单位】西安科技大学理学院，陕西西安 710054;西安科技大学理学院，陕西西安 710054;西安科技大学理学院，陕西西安 710054【正文语种】中文【中图分类】TP393在无线传感器网络[1]技术的大多数应用中，目标的位置至关重要。

一种基于RSSI校正的加权质心定位算法

关键词
无线传感网络
节点自定位文献标志码
ＲＳＳＩ测距Ａ
质心定位算法
权值修正
中图法分类号ＴＮ９９；
随着科学技术的发展，无线传感网络得到了越来越广泛的应用，尤其是在交通管理、环境监测、安全生产、智能家庭以及医疗设备等领域。在无线传感器网络中，一个节点所采集的数据位置对于它所采集的数据来说至关重要，因为对于大多数应
传统的质心定位算法发射节点的发射信号
２０１２年１月１２日收到，１２月７日修改山西省自然科学基金（２０１２０１１０１３４）资助第一作者简介：尚少锋（１９８４～），男，硕士研究生，研究方向：无线传感网络中未知节点的自定位技术。
究热点。在对传统的加权三角形质心定位算法分析的基础上，提出了一种改进的定位算法。在测距阶段，将信标节点之间的距离和信号强度同时作为参考来校正ＲＳＳＩ值；在定位阶段，对传统加权三角形质心定位算法的权值进行修正。通过仿真证明
改进算法比传统算法的定位精度有明显提高。
标节点的影响，从而使ＲＳＳＩ测距值存在很大的误差。本文提出的算法对传统加权算法进行了改进，首先在测距阶段将信标节点之问的距离和信号强度信息同时考虑在内进行ＲＳＳＩ值校正，充分考虑了信标节点的影响力；其次在定位阶段，根据文献［１０］中的更近邻居质心定位算法对权值进行修改，提出了一种更为合理的权值选取办法。仿真结果表明，该算法有效提高了定位精度，降低了误差。

基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法

收稿日期: 2005 11 12 陈维克: 男, 41 岁, 博士生, 高级工程师, 主要研究领域为无线传感器网络、机器人技术 * 国家自然科学基金项目资助( 批准号: 60475031) ; 湖北青年杰出人才基金项目资助( 批准号: 2005A BB021)
·266·
武汉理工大学学报( 交通科学与工程版)
PL( d) =
PL ( d 0) +
10k log
d d0
+
XR
( 2)
式中: P L ( d ) 为经过距离 d 后的路径损耗, dB; X R
为平均值为 0 的高斯分布随机变数, 其标准差范
围为 4～10. 式中 k 的范围在 2 至 5 之间. 取 d= 1 m, 代入式( 1) , 可得到L oss, 即 P L ( d0) 的值. 这样
标. 式中: d1 , d2, d 3 为未知节点获得的到 3 个信标
第2 期
陈维克等: 基于 R SSI 的无线传感器网络加权质心定位算法
·26 7·
节点的近似距离 ( 参见图 1) ; ( x 1, y 1 ) , ( x 2, y 2 ) ,
( x 3, y 3) 为利用改进 Euclidean 定位方法计算出的
置在边界附近.
1. 2 无线电传播路径损耗模型分析
无线电传播路径损耗对于 RSSI 定位算法的定位精度有很大影响. 常用的传播路径损耗模型
有[ 5] : 自由空间传播模型( f ree space pr opag ation
model ) ; 对数距离路径损耗模型 ( log -distance
信标节点组合成下面的三角形集合, 这是提高定

基于修正RSSI值的加权质心定位算法

基于修正ＲＳＳＩ值的加权质心定位算法
陈
摘要
璇，董仕鹏
（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州７３００７０）
针对利用接收信号强度指示（ＲＳＳＩ）进行节点定位时，ＲＳＳＩ值易受到环境因素的影响导致定位误差。为减小定位误差，在修正加权质心定位算法的基础上，使用卡尔曼滤波对连续采集到的ＲＳＳＩ值进行最优化处理，实现实时状态的预测和估计，使测距结果尽可能接近实际距离，为后续的定位提供更准确的数据。仿真结果显示，相比于之前的算法，改进算法减小了定位误差，提高了定位准确度。
ＣＨＥＮＸｕａｎ，ＤＯＮＧＳｈｉｐｅｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＷｈｅｎｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｄｓｉｇｎａｌｓｔｒｅｎｇｔｈｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＲＳＳＩ）ｔｏｌｏｃａｔｅ，ＲＳＳＩｖａｌｕｅｓａｒｅｅａｓｉｌｙａｆｆｅｃｔｅｄ
３叶技２０１７年第３０卷第４期

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.RSSI 加权质心算法的概述2.RSSI 加权质心算法的原理3.RSSI 加权质心算法的实现4.RSSI 加权质心算法的应用5.RSSI 加权质心算法的优缺点正文：1.RSSI 加权质心算法的概述RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）加权质心算法是一种用于计算无线传感器网络中节点位置的算法。

通过该算法，可以确定网络中各个节点的具体位置，从而为后续的数据收集、融合和分析提供便利。

2.RSSI 加权质心算法的原理RSSI 加权质心算法基于信号强度的测量值来计算节点位置。

每个节点都会接收到来自其他节点的信号，这些信号的强度可以用RSSI 值表示。

在网络中选择一个参考节点，其他节点根据与参考节点的RSSI 值计算其相对于参考节点的距离。

然后将所有节点的距离值加权求和，求得网络中各节点的加权质心位置。

3.RSSI 加权质心算法的实现RSSI 加权质心算法的实现主要包括以下几个步骤：（1）选择参考节点：在网络中选择一个参考节点，其他节点根据与参考节点的RSSI 值计算其相对于参考节点的距离。

（2）计算距离值：每个节点根据其RSSI 值计算与其他节点的距离。

通常采用一定的公式将RSSI 值转换为距离值，例如：距离值= -10 *log10(RSSI 值)。

（3）加权求和：将所有节点的距离值加权求和，得到网络中各节点的加权质心位置。

（4）应用加权质心位置：根据计算得到的加权质心位置，其他节点可以调整自身位置，以优化网络结构和性能。

4.RSSI 加权质心算法的应用RSSI 加权质心算法在无线传感器网络中有广泛的应用，例如：（1）节点定位：通过该算法，可以确定网络中各个节点的具体位置，从而为后续的数据收集、融合和分析提供便利。

（2）覆盖区域优化：根据计算得到的加权质心位置，可以调整节点部署策略，以优化网络的覆盖区域。

（3）节点能耗均衡：通过调整节点位置，使得网络中各节点的能耗趋于均衡，从而延长网络的寿命。

基于RSSI的四边测距改进加权质心定位算法

基于RSSI的四边测距改进加权质心定位算法朱忠记;何熊熊;章晓;赵松;夏燕玲【摘要】该文根据接收信号强度指示的测距特性，改进四边测距，并提出一种改进的加权质心定位算法。

首先引入统计中值加权的方法，有效地降低了采集 RSSI 信号时的测量误差。

然后运用Euclidean节点定位算法，改进四边测距算法。

为进一步提高精度，对WSN定位技术中关于未知节点近似位置的算法做了修正，并对加权质心定位算法中的加权因子进行了优化，使未知节点的定位精度更加精确。

相比之前的许多加权质心定位算法，仿真结果表明，改进的质心定位算法在定位精度方面有很大的提高，鲁棒性也较高。

%Based on the performance of received signal strength indicator ( RSSI ) , this paper proposes a improved four sides ranging and weighted centroid localization algorithm .First, introduce statistical middle value weighting method to effectively reduce the measurement errors in the acquisition of the RSSI signal . Then , use the Euclidean node positioning algorithm to improve four sides ranging algorithm .In order to further improve the accuracy , we amended localization the algorithm about the approximate position of the unknown node of the WSN , and optimized the weighting factors in the weighted centroid localization algorithm , so that it enables more precise positioning accuracy of the unknown node .Compared to the previous weighted centroid localization algorithm , this paper's simulation results show that the improved weighted centroid localization algorithm greatly improved the positioning accuracy , higher robustness .【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】4页(P17-20)【关键词】接收的信号强度指示;四边测距;加权质心算法【作者】朱忠记;何熊熊;章晓;赵松;夏燕玲【作者单位】浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023【正文语种】中文【中图分类】TN920 引言传感器技术、微机电系统技术、无线通信技术、片上系统和低功耗嵌入式技术、计算机技术的进步，推动了具有现代意义的低功耗多功能无线传感器网络的快速发展［1］。

基于RSSI差分修正的加权质心定位算法

Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｈｓａｇｒｔｍａｅｔｒｌｃｌａｉｎｐｒｒｎｃｈｎｃａｓｃｇｒｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｔｉｌｏｈｈｓｂｔｏａｉｔｅｆｍａｅｔａｌｓｉａａｏｉｍ．ｏｓｉｅｚｏｏｌｌｔ
量和加权质心算法计算节点位置的算法。该算法无需额外
节点定位技术在无线传感器网络（Ｎ）除了用ＷＳｓ中，
增加硬件。仿真表明：文提出的算法能适应建筑群类的本工作，具有较高的定位精度且没有显著增加运算量。
１算法模型
来报告事件发生的地点之外，还可用于目标跟踪、辅助路由
摘
要：为了抑制接收信号强度指示（ＳＩ误差对无线传感器网络节点定位精度的影响，ＲＳ）从消除ＲＳ误ＳＩ
差的角度，出了一种基于对ＲＳ距离值差分修正的加权质心定位算法。该算法计算简单，提ＳＩ无需硬件扩
展，仿真结果表明：该算法比传统算法有更好的定位性能。关键词：无线传感器网络；接收信号强度指示；差分修正；加权质心算法
达时间差（ｉｉｅｎｅｏａｉａ，ＤＡ）Ｊ到达角度（ｎｔｄｒｃｆｒｖｌｏ、ｍｅｆｅｒＴａ。
中环境影响造成的信号衰减与理论或经验模型不符造成实
际建模的复杂性。
ｅｏａｉａ，ｏ、ｆｒｖｌＡＡ）接收信号强度指示（ＳＩＩ等。一ｒＲＳ）ｓ］般来说这类算法具有较高的定位精度，对节点硬件要求但

基于RSSI加权质心优化算法的研究

朱泽朋，叶树球，尹柯
（安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南２３２００１）
摘要：随着无线传感网络的应用在现代社会日益普及，业界对定位系统的要求越来越高。本文提出基于接收信号强度指示（ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈＩｎｄｉｃａｔｏｒ，ＲＳＳＩ）的加权质心定位优化算法无线定位技术。研究利用ＺｉｇＢｅｅ组网和移动载体电子标签定位技术，把采集的数据通过加权质心定位优化算法实现精准定位。本系统经过多次试验，定位误差缩小在Ｏ．
２０１４年第４期文章编号：１００６￣４７５（２０１４）０４－０１０５－０４
计算机与现代化ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
总第２２４期
基于ＲＳＳＩ加权质心优化算法的研究
５ｍ以内，测量结果表明本设计具有资源占用少，可靠性、实时性和高精度等优点。
关键词：ＲＳＳＩ定位算法；ＺｉｇＢｅｅ组网技术；加权质心定位优化算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６￣ ห้องสมุดไป่ตู้ ７５．２０１４．４．００２５
ＷｅｉｇｈｔｅｄＣｅｎｔｅｒｅｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＲＳＳＩ

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.RSSI 加权质心算法概述2.RSSI 加权质心算法的计算方法3.RSSI 加权质心算法的应用实例4.RSSI 加权质心算法的优点与局限性正文：【1.RSSI 加权质心算法概述】RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）加权质心算法是一种用于计算多个信号源位置的技术，主要应用于无线通信和定位领域。

该算法基于信号强度的加权平均值，通过计算各信号源的质心位置，来估算目标位置。

【2.RSSI 加权质心算法的计算方法】RSSI 加权质心算法的计算过程分为以下几个步骤：1) 收集信号：首先，需要收集各信号源的信号强度数据。

这些数据可以从接收器中获取，通常用dBm 表示。

2) 计算权重：根据信号强度，为每个信号源分配一个权重。

通常情况下，信号强度越高，权重越大。

可以通过将信号强度除以一个最大信号强度值，得到一个0 到1 之间的权重。

3) 计算质心：根据权重，计算各信号源位置的加权平均值。

具体方法是将每个信号源的位置乘以其对应的权重，然后将这些乘积相加，最后除以总权重。

【3.RSSI 加权质心算法的应用实例】RSSI 加权质心算法在实际应用中有很多实例，以下是两个典型的例子：1) 无线局域网（WLAN）定位：在无线局域网中，可以通过RSSI 加权质心算法估算设备的位置，从而实现室内定位。

2) 物联网（IoT）设备追踪：在物联网中，通过收集各个设备的信号强度数据，可以利用RSSI 加权质心算法计算设备的位置，实现对设备的追踪和管理。

【4.RSSI 加权质心算法的优点与局限性】RSSI 加权质心算法在实际应用中具有一定的优点，如计算简单、计算速度快等。

然而，它也存在一些局限性，例如对多径效应和信号遮挡敏感，以及精度受限于信号强度的测量等。

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法RSSI加权质心算法一、引言在无线传感网络中，定位是一项重要的技术，可以用于监测、导航、资源管理等多个领域。

其中，RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种常见的测量无线信号强度的指标。

通过对RSSI 进行加权质心算法处理，可以实现对目标节点的定位。

二、RSSI加权质心算法原理RSSI加权质心算法是一种基于RSSI值的定位算法。

其基本原理是根据RSSI值对目标节点进行定位，通过计算各个参考节点的质心坐标来确定目标节点的位置。

1. RSSI值RSSI值是指接收到的无线信号的强度指示器，可以用来衡量无线信号的强弱程度。

RSSI值一般以负数表示，数值越大表示信号强度越弱。

RSSI值可以通过无线传感器节点中的接收信号强度指示器来获取。

2. 加权质心算法加权质心算法是一种基于加权平均的定位算法。

在RSSI加权质心算法中，每个参考节点的权重与其对应的RSSI值成正比。

通过将参考节点的坐标与其对应的RSSI值进行加权平均，可以得到目标节点的位置。

三、RSSI加权质心算法步骤RSSI加权质心算法的具体步骤如下：1. 收集RSSI值和参考节点坐标需要在无线传感网络中选择一些参考节点，并记录它们的坐标和对应的RSSI值。

通常，选择的参考节点应分布在目标节点附近，以提高定位的准确性。

2. 计算权重根据参考节点的RSSI值，计算每个参考节点的权重。

一种常用的计算方法是将RSSI值转换为线性刻度（即去掉负号），然后进行归一化处理，使所有参考节点的权重之和为1。

3. 加权质心计算根据参考节点的权重和坐标，计算目标节点的加权质心坐标。

加权质心坐标的计算公式为：X = ∑(RSSIi * Xi) / ∑RSSIi，Y = ∑(R SSIi * Yi) / ∑RSSIi，其中，X和Y分别表示目标节点的横坐标和纵坐标，RSSIi表示第i个参考节点的RSSI值，Xi和Yi分别表示第i个参考节点的横坐标和纵坐标。

rssi加权质心算法

RSSI加权质心算法1. 引言RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种用于测量接收到的信号强度的指标，常用于无线传感器网络中。

RSSI加权质心算法是一种基于RSSI值的定位算法，通过对接收到的信号强度进行加权处理，计算出目标物体的位置。

本文将详细介绍RSSI加权质心算法的原理、步骤和应用场景，并给出相应的算法实现。

2. 原理RSSI加权质心算法的基本原理是根据接收到的信号强度（RSSI）来确定目标物体的位置。

该算法假设信号强度与距离之间存在一定的关系，通过对多个RSSI值进行加权平均，计算出目标物体的位置。

3. 步骤RSSI加权质心算法主要包括以下步骤：3.1 收集RSSI值首先，需要在目标物体周围的多个位置上收集RSSI值。

可以通过在不同位置上放置多个接收器，并测量接收到的信号强度来实现。

3.2 加权处理对于每个收集到的RSSI值，需要进行加权处理。

加权处理的目的是根据信号强度的可靠性对其进行加权，以提高定位的准确性。

常用的加权方法包括线性加权、指数加权等。

3.3 计算质心将加权处理后的RSSI值作为权重，计算加权质心。

质心是一种表示物体位置的数学概念，可以通过计算加权平均值得到。

在RSSI加权质心算法中，质心的坐标表示目标物体的位置。

3.4 输出定位结果根据计算得到的质心坐标，输出目标物体的定位结果。

通常，输出的结果是一个二维坐标，表示目标物体在平面上的位置。

4. 应用场景RSSI加权质心算法在无线传感器网络中具有广泛的应用场景，包括室内定位、智能家居、物流追踪等。

4.1 室内定位在室内环境中，利用RSSI加权质心算法可以实现对移动设备的定位。

通过在室内放置多个接收器，收集移动设备发送的信号强度，可以准确计算出移动设备的位置，从而实现室内定位服务。

4.2 智能家居在智能家居系统中，利用RSSI加权质心算法可以实现对家居设备的定位。

通过在家中放置多个接收器，收集家居设备发送的信号强度，可以准确计算出家居设备的位置，从而实现智能家居的自动化控制。

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

用加权质心定位算法求出未知节点的坐标。仿真结果表明：该算法比加权质心定位算法精度有很大的提
高。
关键词：接收信号强度指示；无线传感器网络；质心定位算法；加权质心定位算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１３）０７－００５３－－０４
２０１３年第３２卷第７期
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
５３
基于ＲＳＳＩ的ＷＳＮｓ加权质心定位算法的改进
摘要：针对无线传感器网络（ＷＳＮｓ）定位算法定位精度不高的问题，提出了一种基于ＲＳＳＩ测距的质心（Ｃｅｎｔｒｏｉｄ）算法和加权质心（Ｗ— Ｃｅｎｔｍｉｄ）定位算法相结合的新的定位方法ＷＲ — Ｃｅｎ￣ｏｉｄ。该算法主要通过ＲＳＳＩ测距得出４个参考节点到未知节点的距离，再任选３个距离为半径，以相应的参考节点为圆心画圆得到３个圆的交叠区域，构成一个三角形，求出这个三角形的质心。依照这种方法，求得４个质心坐标，利

ｆ０ｒＷＳＮＳｂａｓｅｄ０ｎＲＳＳＩ
ＤＩＮＧＥｎ－ｊｉｅ。ＱＩＡＯＸｉｎ，ＣＨＡＮＧＦｅｉ，ＱＩＡＯＬｉ。

基于RSSI比例系数的加权质心定位算法

无线传感器网络的定位技术可分为两类：基于测距和基于非测距两种。

基于非测距的定位算法主要有：DV-Hop 算法、质心算法、Amorphous 算法、APIT ，MDS-MAP 等；基于测距的定位算法有：RSSI 、TDOA 、AOA 、TOA 。

其中，质心算法定位过程简单，对硬件设备要求低，但是定位精度低。

基于节点接收信号强度（RSSI ）比值的加权质心定位算法，利用待定位节点接收到的RSSI 求出加权比例因子，进一步对质心坐标进行加权处理，并且与其他两种算法进行比较，基于RSSI 比值的改进算法优于其他两种算法，有效减少了定位误差，提高了定位精度。

一、算法步骤详细算法步骤：1.信标节点周期性地广播数据包，数据包中包括节点ID 和自身的位置坐标。

2.待定位节点收到信标节点的数据包信息，记录每一个信标节点的RSSI 值，并且求出其平均值。

同时，将信标节点所记录的RSSI 值排序，选出最大值和最小值并求两者的平均值。

再利用这两个基准点计算出相应坐标的RSSI 比例因子。

3.利用公式10*lg p L （d ）=10*lg p L （d 0）-10*n lg d d 0求出的比例因子得到每一个信标节点的加权系数,根据公式X ′=average 1RSSI 1x 1+average 1RSSI 2x 2+…+average 1RSSI ixiS i和公式Y ′=average 1RSSI 1y 1+average 1RSSI 2y 2+…+average 1RSSI iyiS i计算出未知节点坐标。

二、仿真实验本次采用MATLAB 仿真将改进的算法分别与传统质心算法和已经定位的未知节点升级为信标节点的质心算法进行性能评估。

仿真环境设置为100×100m 正方形区域内随机部署100个节点，在不同信标节点比例和路径损耗系数的条件下对三种算法进行仿真分析。

分别进行50次仿真实验，仿真结果取平均值。

通过部分数据定量分析改进算法的定位误差，表1列出了在通信半径为R =30m ，信标节点与节点总数比例不同时，三种定位算法的定位误差。

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法【原创版】目录1.RSSI 加权质心算法概述2.RSSI 加权质心算法原理3.RSSI 加权质心算法的优点4.RSSI 加权质心算法的应用领域5.总结正文1.RSSI 加权质心算法概述RSSI 加权质心算法是一种在无线通信领域中广泛应用的定位算法。

RSSI（Received Signal Strength Indicator）指的是接收到的信号强度指示，是通过接收器接收到的无线电信号强度来判断信号质量好坏的一种指标。

加权质心算法是一种通过计算多个数据点的加权平均值来确定数据集合质心的方法。

将这两种概念结合起来，RSSI 加权质心算法旨在通过计算接收到的信号强度的加权平均值，来确定无线通信系统中的某个设备的位置。

2.RSSI 加权质心算法原理RSSI 加权质心算法的原理可以分为以下几个步骤：（1）收集数据：首先，需要收集设备接收到的各个信号源的 RSSI 值。

这些 RSSI 值可以从设备的接收器中获取，通常表示为信号强度的负值，即分贝（dBm）或者毫瓦特/平方米（mW/m）。

（2）计算权重：为了确定各个 RSSI 值的相对重要性，需要为每个RSSI 值分配一个权重。

权重可以根据信号源的距离、信号质量等因素进行调整。

通常情况下，权重的值越大，表示该信号源对设备位置确定的贡献越大。

（3）计算加权和：根据权重和相应的 RSSI 值，计算各个信号源的加权和。

加权和可以表示为：Σ(RSSIi * Wi)，其中 RSSIi 表示第 i 个信号源的 RSSI 值，Wi 表示第 i 个信号源的权重。

（4）确定质心：根据计算得到的加权和，可以确定设备所在位置的质心。

质心是加权和的平均值，即：(Σ(RSSIi * Wi)) / ΣWi。

设备所在位置的质心即为所求设备位置的估计值。

3.RSSI 加权质心算法的优点RSSI 加权质心算法具有以下优点：（1）计算简单：该算法通过简单的加权求和和质心计算即可得到设备位置的估计值，计算过程较为简单。

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

ｆｒｌｒｅｈｄｏｎｅｔｏ．ｍ
Ｋｅｗｏｄｓｗｉｅｅｓｓｎｓｔｏｋ；ｗｅｇｅｃｎｒｉｏａｉａｉｎ；ｗｅｇｔｃｒｅｔｄ；ＲＳｙｒ：ｒｌｓｅｏｒｎｅｗｒｓｉｈｔｄｅｔｏｄｌｃｌｔｏｚｉｈｏｒｃｅＳＩ
中图分类号：Ｔ２２Ｐ１．９文献标识码：Ａ
Ｗｅｇｅｅｒｉｌａｉａｉｌｏｒｔｉｈｔｄｃｎｔｏｄｏｃｌｚｔｏｎａｇｉｈｍ、ｔｅｇｈｗｉｈｔｃｒｅｔｄｂａｅｎＳＩｆｒｌｓｅｏｒｎｅｗｏｒｏｒｃｅｓｄｏＲＳｏｒｗｉｅｅｓｓｎｓｔｋ
ｓｇ，ｈｓａｇｒｈｃｎｉｅｅｈｈｉａｃｎＳｅｗｅｎｂａｏｏｅｎｏｒｃｅｈａｕｆｄｓｎｅｔｅｔｉｌｏｉｍｏｓｄｒｄｔｅｔｅｄｓｎｅａｄＲＳＩｔｅｅｃｎｎｄｓａｄｃｒｅｔｄｔｅｖｅｏｉｔｃａｔｔｂｌａ
２１０２年１月蔫，ＰＡ
电子
测试
ＥＬＥｃＴＲ０Ｎ｜ｃＴＥＳＴ
Ｊａｎ２ｏ１２Ｎｏ．，
ＷＳＮ中基于ＲＳＩＳ的加权质心定位算法的改进
于慧霞（南京邮电大学南京２０４１０６）
摘要：自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析，在基于ＲＳＩＳ的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正ＲｓＩｓ测距值的加权定位算法。测距阶段将信

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.引言2.RSSI 加权质心算法定义3.算法原理3.1 信号强度3.2 加权质心计算4.算法应用4.1 室内定位4.2 无线网络优化5.总结正文：RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度（RSSI）的定位算法，广泛应用于室内定位和无线网络优化等领域。

本文将详细介绍RSSI 加权质心算法的定义、原理及应用。

1.引言随着无线通信技术的发展，室内定位成为了一个热门的研究方向。

RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度的定位算法，具有较高的准确性和稳定性，被广泛应用于室内定位和无线网络优化等领域。

2.RSSI 加权质心算法定义RSSI 加权质心算法是一种基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法。

该算法通过计算接收信号强度的加权质心来确定目标位置。

加权质心是指所有测量值的加权和除以权值的和。

3.算法原理3.1 信号强度信号强度（RSSI）是指接收到的无线信号功率与接收器灵敏度之比。

在无线通信中，信号强度是衡量信号质量好坏的重要指标。

RSSI 加权质心算法通过测量目标与各个基站之间的信号强度来确定目标位置。

3.2 加权质心计算加权质心计算公式如下：加权质心= (ΣWi * Xi) / ΣWi其中，Wi 表示第i 个测量值的权重，Xi 表示第i 个测量值，Σ表示求和。

4.算法应用4.1 室内定位RSSI 加权质心算法可以用于室内定位，例如在大型商场、医院、学校等场所。

在这些场景中，通常会部署多个无线基站，通过测量目标与各个基站之间的信号强度，可以计算出目标的位置。

4.2 无线网络优化RSSI 加权质心算法还可以用于无线网络优化，例如在Wi-Fi 网络中，可以通过测量各个接入点与客户端之间的信号强度，来确定接入点的位置和覆盖范围，从而优化网络结构和提高网络性能。

5.总结RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度的定位算法，具有较高的准确性和稳定性。

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法
施伟;高军
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2015(032)012
【摘要】针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法.该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位.实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果.该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求.
【总页数】4页(P68-70,104)
【作者】施伟;高军
【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法 [J], 陈维克;李文锋;首珩;袁兵
2.无线传感器网络中基于RSSI改进质心定位算法 [J], 赵森严
3.WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进 [J], 于慧霞
4.基于RSSI的无线传感器网络修正加权质心定位算法 [J], 刘运杰;金明录;崔承毅
5.无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进 [J], 刘京;宋家友
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于RSSI测距的加权质心

所示"三圆分别两两相交于 S$ $S) $S( 点"S$ 点坐标) l$ "A$ *
由)3*式确定"同理可得 S) $S( 点坐标)l) "A) *$)l( "A( *#
{)"$ g"!*)V( %$ g%!) ) Q7$ ) ) "$ g"N*)V( %$ g%N) ) Q7) )
)$*
) "$ g"9*)V( %$ g%9) )进大量仿真实验发现"当 5) $5( 与 5$ 相差不大时"点 "将位于 %S$ S) S( 内部且接近其质心"此时将质心作为 "点估计位置误差较小+但 5) $5( 与 5$ 相差较大超过一定阈值时"点 "将偏离 %S$ S) S( 质心甚至位于 %S$ S) S( 外部" 且靠近线段 S$ S) "这时仍以质心作为点 "估计位置会产生较大误差# 因此"本文提出当 5) $5( 与 5$ 相差较大时"以线段 S$ S) 的加权中点取代 %S$ S) S( 加权质心作为 "点的估计位置" 即加权质心2中点定位算法# 设定阈值 O$ $O) $O( $O3 ) O3 j O) jO$ jO( j$* "此 3 个阈值与信道路径损耗模型有关"信道路径损耗模型中参数通过仿真实验确定# '系统仿真本文使用 SC`BCN软件对改进的算法进行仿真"考察改进算法的性能# 设定 $%Oe$%O的正方形区域"取 E 个参考节点坐标分别为)%"%* $)$%"%* $)E"E* $)%"$%* $)$%"$%* "信道传播模型取参考距离 $O处的接收功率 DQ2(15N"路径衰减因子 . Q("信道中噪声取均值为 %$标准差 )Q1 的高斯噪声%1& "仿真试验后得到满足该信道传播模型的阈值 O$ Q$&I" O) Q)"O( Q$&("O3 Q)&E"分别用 WFF#加权质心定位算法和和本文改进算法进行仿真# 分别取横坐标$纵坐标为 )$3$0$ I 生成 $0 个节点作为未知节点进行仿真"结果如图 ) 所示# 仿真结果显示"相对于加权质心定位算法 I 个节点与原算法的精确度相同"另外 I 个节点))")*$)I")*$)3"3*$)0"3*$ )3"0* $)0"0* $))"I* $)I"I* "误差大大减小"比加权质心定位精度更高+两种定位算法的定位误差见右表#

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

善电子信息
ＤＯＩ：１０．１９３９２／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７１－７３４１．２０１７１００５０
科技风２０１７年５月下
基于节点接收信号强度比值的加权质心定位算法
７１７－７２１．
［２］Ｎ．Ｂｕｌｕｓｕ，Ｊ．Ｈｅｉｄｅｍａｎｎ，ａｎｄＤ．Ｅｓｔｒｉｎ．ＧＰＳ・ｌｅｓｓｌｏｗ —
ｃｏｓｔｏｕｔｄｏｏｒｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｖｅｒｙｓｍａｌｌｄｅｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＰｅｒｓｏｎａｌ
・ ≮ 蠢
ｉ．
：Ｒｓｓｉ￣：础。［Ｒ：］ｄＢ。未知。点
［１］刘运杰，金明录，崔承毅，等．基于ＲＳＳＩ的无线传感器网络修正加权质心定位算法［Ｊ］．传感技术学报，２０１０，２３（５）：
已定位节点升级为信标节点算法的主要原理与传统质心算法相似，不同之处在于当部分未知节点已经定位后就升级为信标节点，按照传统质心算法，参与其它未知节点的质心定位
过程。
墓
繁
譬
艇
２节点ＲＳＳＩ比值的加权质心算法由于节点发射无线信号功率多为级别，极化后接收信号强度转化为负数的，在定位过程中，信标节点可以获取到其通信
篓
半径范围内与未知节点间的值。改进的质心算法基本原理是利用信标节点与待定位节点之间的ＲＳＳＩ值来求出比例因子。算法原理如图１所示。加权系数求解过程如下：
［ＲＳＳｔ１］ｄＢ
／０
．
绝对定位误茇
图２定位误差的累计概率分布参考文献：
、
Ｒｓｓｌ一＋Ｒｓｓｌ～
— — — —
…
ｔ４）
ａｖｅｒａｇｅ
ｃ —ａｖｅｒａｇｅ２＋！Ｊｉ — ＲＳＳＩ。ＲＳ
，
＋ ’
…
ａｖｅｒａｇｅ Leabharlann ＲＳＳＩ，ｒ５、
３仿真实验
为了验证文中所提出的基于ＲＳＳＩ比值加权的质心算法的法存在的不足提出了一些有效的改进算法。本文提出的一种定位性能，采用ＭＡＴＬＡＢ仿真基于节点接收信号强度（ＲＳＳＩ）比值的加权质心定位算法，利用下图表示表示未知节点数为７０个，信标节点数为３０个，待定位节点接收到的ＲＳＳＩ求出加权比例因子，进一步对质心路径损耗系数为４时，三种算法的定位误差累计概率分布。由坐标进行加权处理，并且与其它两种算法进行比较，文中所提ｍ以内的概率约为出的基于ＲＳＳＩ比值的改进算法优于其它两种算法，有效减少图可知改进的质心算法定位误差落在５７０％，而已定位节点升级为信标节点算法和传统的质心算法分了定位误差，提高了定位精度。别约为４５％，４０％。所以，基于节点ＲＳＳＩ比值加权的质心算法１质心定位算法
陈华蔡燕
江西赣州３４１０００江西环境工程职业学院通讯与信息学院
摘要：无线传感器网络的定位技术可分为两类：基于测距和基于非测距两种。许多学者对质心算法存在的不足提出了一些有效的改进算法。本文提出的一种基于节点接收信号强度比值的加权质心定位算法，利用待定位节点接收到的节点接收信号强度求出加权比例因子，进一步对质心坐标进行加权处理，并且与其它两种算法进行比较，文中所提出的基于节点接收信号强度比值的改进算法优于其它两种算法，有效减少了定位误差，提高了定位精度。
关键词：ＷＳＮ；ＲＳＳＩ比值
无线传感器网络的定位技术可分为两类：基于测距和基于非测距两种。基于非测距的定位算法主要有：ＤＶ— Ｈｏｐ算法，质心算法，Ａｍｏｒｐｈｏｕｓ算法，ＡＰＩＴ，ＭＤＳ — ＭＡＰ等等；基于测距的定位算法有：ＲＳＳＩ、ＴＤＯＡ、ＡＯＡ、ＴＯＡ。其中，质心算法定位过程简单，对硬件设备要求低，但是定位精度低。许多学者对质心算
图１算法原理图
Ｃｏｍｍｕｎｉｃａ — ｔｉｏｎ２０００，７（５）：２８＿３４．
先求出平均接收信号强度：
ＲＳＳＩｌ＋ＲＳＳＩ２＋…
，
［３］韩东升，杨维，刘洋，等．煤矿井下基于ＲＳＳＩ的加权质
基于ＲＳＳＩ的加权质心算法基本思想是把待定位节点所接的定位性能始终优于其他两种算法。收到来自信标节点的ＲＳＳＩ值作为依据，计算出相应信标节点的加权值，以所求出的权值来反映信标节点坐标对质心位置的
影响程度。未知节点升级为锚节点质心算法：