基于RSSI的三维加权质心定位研究
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
Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测距 Ａ
质 心定位算法
权值修正
中图法分类号 Ｔ Ｎ ９ ９ ；
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
２ ０ １ ２年 １月 １ ２日收到 ， １ ２月 ７日修改 山西省 自然科学基金 （ ２ ０ １ ２ ０ １ １ ０ １ ３ ４） 资助 第一作者简介 ： 尚少锋 （ １ ９ ８ ４ ～） ， 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 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 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 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ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 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 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 ［ １ ０ ］ 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 。
基于修正RSSI值的加权质心定位算法
基 于修 正 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 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 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ）
针对利用接收信号 强度 指示（ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ） 进行节点定位 时， Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 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 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 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。
ＣＨＥＮ Ｘｕａ ｎ， ＤＯＮＧ Ｓ ｈ ｉ ｐ ｅ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ７ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｗｈ ｅ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ （ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ）ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｅ ， Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ
３ 叶技 ２ ０ １ ７ 年 第３ ０ 卷 第 ４ 期
基于RSSI的三维空间定位算法研究
中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）19-0221-04study of three-dimensional location space algorithm based on rssi1 引言目前，无线传感网络定位在二维平面中的应用已非常成熟，但随着社会的发展，三维定位需求日益成明显，三维定位使得传感器节点呈现出立体分布，而非平面分布的特点，因此在平面上的定位算法已不能满足空间场景的定位需求。
为了解决上述问题，人们提出了基于三维的节无线传感网络定位算法。
无线传感器网络中的定位方法较多，可以根据数据采集和数据处理方式的不同来进行分类。
在数据采集方式上。
算法根据需要对采集的数据有所侧重，比如角度、时间、周围节点信息等，其目的是采集与定位相关的数据。
在数据处理方面，不管数据时被自身节点处理还是上传到其他设备上处理，其结果是将数据转换为定位坐标，从而完成定位。
其中依据距离测量与否算法可划分为两大类：基于测距的定位和与距离无关的定位。
目前，在测距的定位算法中基于接收信号强度（rssi）的定位是研究的热点。
相对于与距离无关的定位方法，基于rssi的定位方法增添了额外的通信链路质量信息，并且获取简单，对于定位精度的提高具有一定的作用。
rssi通过比较发射结点发送信号强度和接收结点接收信号的强度，再考虑信号在传播过程中的损失，使用理论或者经验的信号传播模型将传播损耗转化为发送节点和接收节点的距离[3]。
在实际应用环境中，由于复杂的环境中的多径干扰，非视线关系等因素，该方法的定位精度不高。
但由于这种基于rssi的测距技术，具有方法简单、成本低、效率高、设备少、距离远等优点，因此，许多定位算法都结合了rssi技术[4]。
2 相关研究基于rssi理论的研究已经比较成熟，根据无线电传播理论，无线电信号在传播过程中会有能量损耗，这种损耗与无线电传播路径相关，测距模型正是基于这种相关性从而得出待测节点到参考点之间的距离，在实际环境中，由于多径衰落、反射以及扰射、不规则传播等因素，使得模型比较复杂，同时使得定位误差较大。
基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法
基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法艾华;李艳【摘要】在基于接收信号强度RSSI(received signal strength index)测距定位算法中,RSSI的测距误差直接影响着定位精度.为此,提出基于RSSI滤波优化的加权质心定位算法(weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI,WC-RSSI).利用最小二乘法测量信号传输环境的参数,通过高斯滤波摒弃劣质的RSSI值,优化RSSI值,通过测距模型将RSSI值转换成距离,引用加权质心定位算法计算节点位置,实现节点定位.仿真结果表明,利用最小二乘法的环境参数估计误差低于2.5％,与传统的质心定位算法相比,WC-RSSI算法的均方定位误差得到有效地下降.%In received signal strength index (RSSI)-based ranging localization algorithm,the measurement error of RSSI-based ranging plays key role on localization precision.Therefore,weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI (WC-RSSI) wasproposed.Environmental parameters were estimated using least squares method,the poor RSSI values were abandoned and RSSI values were optimized using Gaussian filter.The RSSI values were converted into distance using measurement model,and the unknown node coordinates were calculated using weighted centroid localization.Simulation results show that the relative error of environment parameter estimation is less than 2.5 ％,and the precision of WC-RSSI algorithm is greatly improved than that of the centroid localization algorithm.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】5页(P2631-2635)【关键词】接收信号强度;最小二乘法;高斯滤波;质心定位;无线传感网络【作者】艾华;李艳【作者单位】廊坊燕京职业技术学院计算机工程系,河北三河065200;河北大学数学与计算机学院,河北保定071002【正文语种】中文【中图分类】TP393受硬件条件和无线环境因素的制约，在WSNs中对传感节点的定位仍是一项挑战的工作。
基于RSSI无线传感器网络改进加权质心算法
接收点得到的信号强度公式：
ＲSSI = PT + GＲ-PL( d)
（ 3）
ＲSSI 为接收信号的强络由监测区域内部大量微型传感 器节点构成，其目的是通过传感器节点感知、采集并 处理监测区域内被感知对象的相关信息，同时将处 理后的信息返还给观察者，而在传感器位置未知的 情况下获取到的相关数据将是没有任何意义的。常 用的节点定位方法有： 基于到达时间的测距方法 （ time of arrival，TOA） ，基于到达时间差的测距方法
Jiang Muyuan，Wang Yuduo （ Dept． of Communication Engineering，School of Information and Communication Engineering，
Beijing Information Science and Technology University，Beijing 100101，China）
摘 要： 基于 ＲSSI （ received signal strength indicator） 的三角加权质心算法在测距与定位中存在一定误差，针对此问 题提出改进加权质心算法。该算法首先将距离比例模型引入锚节点圆中，此模型通过距离比例计算能够适用于锚 节点圆不相交情况下的节点定位问题，解决了补位带来的误差累积。此外就加权质心算法中权值因子的选取提出 了一种更具有普适性的距离倒数和权重比例公式。最终仿真结果验证，改进加权质心算法与三角形加权质心算法 相比在定位精度方面取得了较大的提升，能够满足低成本高精度的要求。 关键词： 无线传感器网络； 权重比例； 加权质心算法； 接收信号强度指示
第 34 卷 第 10 期 2018 年 10 月
科技通报
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
基于RSSI的加权质心定位算法的实现
X12 = ( X1 / d1 + X2 / d2 ) / (1/ d1 + 1/ d2 ) ,
Y12 = ( Y1 / d1 + Y2 / d2 ) / (1/ d1 + 1/ d2 ) . 所以可以简单地假设 1/ di 为权值 , 这么选择加权因 子是能够体现各个锚节点对于未知节点的决定权的
大小的 ,其约束力符合加权质心算法的要求[2] 。 基于上面的假设 , 可以得到最终的加权质心的
E = ( Xe - Xt ) 2 + ( Ye 2Yt ) 2 . 由计算结果得出 , 锚节点与未知节点距离较近 时 ,误差较小 ;而锚节点与未知节点距离较远时 , 误 差较大 ,符合选择权值时阐述的理论 。此次定位误 差范围为 0. 11 m～0. 45 m.
(下转第 199 页)
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基于 RSSI 的加权质心定位算法的实现
张婵爱 ,马艳艳 ,白凤娥 ,王莉莉
(太原理工大学 计算机与软件学院 ,山西 太原 030024)
摘 要 :提出了一种基于 RSSI 的加权质心定位算法 ,即将 RSSI 方法和质心定位算法相结合 , 用信标节点对未知节点不同的 RSSI 值来确定加权因子 ,以提高质心算法的定位精度 。加权质心 定位算法计算简单 ,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度 ,这在能量有限的网络节点中是非常 重要的 。
采用该信号传播模型可使算法具有较高的精 度 ,但是要预先建立位置和信号强度关系数据库 ,当 基站移动时要重新建立相应的数据库 。 1. 2 算法原理
基于RSSI差分修正的加权质心定位算法
Ｓ ｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｓ ａｇ ｒｔｍ ａ ｅｔ ｒｌｃ ｌ ａｉｎ ｐ ｒ ｒ ｎ ｃ ｈ ｎ ｃａ ｓｃ ｇ ｒ ｈ ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔｉ ｌ ｏ ｈ ｈ ｓ ｂ ｔ ｏ ａｉ ｔ ｅ ｆ ｍａ ｅｔ ａ ｌ ｓｉ ａ ａ ｏ ｉ ｍ． ｏ ｓ ｉ ｅ ｚ ｏ ｏ ｌｌ ｔ
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 ＷＳ ｓ 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（ Ｓ Ｉ误差对无线传感器网络节点定位 精度 的影 响 ， Ｒ Ｓ） 从消除 Ｒ Ｓ 误 ＳＩ
差的角度 ， 出了一种基于对 Ｒ Ｓ 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 （ｉ ｉｅ ｎｅｏ ａ ｉａ， Ｄ Ａ） Ｊ到 达 角度 （ ｎ ｔ ｄ ｒ ｃ ｆ ｒｖｌ ｏ 、 ｍｅ ｆ ｅ ｒ Ｔ ａ。
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 。
ｅｏ ａ ｉａ，ｏ 、 ｆ ｒｖｌＡ Ａ） 接收信号强度 指示 （ ＳＩ Ｉ 等 。一 ｒ Ｒ Ｓ ）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修正的近似三角形加权质心定位算法
术 的 节 点 定 位 算 法 存 在 测 量 误 差 相 对 较 大 的缺 陷 ， 提出一种基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 修 正 的 近 似 三 角形 加权 质心 定 位 算 法 ． 该算法针对 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测 距 易 受 环 境 干扰 ， 对 测 距 数 据 进 行 高 斯 拟 合 和求 均 值 ， 并 以此 作 为 节 点 的 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测量值． 在
文献标识码 ： Ａ
中图 分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ ３
无线传 感 器 网络 （ ＷＳ Ｎ） 是一 种全 新 的信息 获取 技术 和处 理平 台 ， 由大量 处 于移 动 或静 止 状态 的传 感
器节 点组 成． 这 些 节点 的硬件 成本 较低 、 体 积结 构 较 小 ， 可 以 通过 机 器 撒播 或 是 人 工部 署 的方 式 被 随机 安
（ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ） 和基 于非 测距 （ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ — ｆ ｒ ｅ ｅ ） 两种 ． 前 者 主要 是 通 过 测量 相 邻 传 感 器 节 点 的距 离 、 方 位 角 度 等 信息 ， 然 后使 用 三边测 量 、 三角 测量 、 最 大似然 估计 等定 位 算 法建 立 数学 模 型 ， 估算 出节 点 位置 ， 从 而 获 得
基于RSSI加权质心优化算法的研究
（ 安徽理工 大学计算机科 学与工程 学院 ， 安徽 淮 南 ２ ３ ２ ０ ０ １ ）
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（ Ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ Ｓ ｔ ｒ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ Ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ， Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ） 的加权质 心定位优化 算法无 线定位技 术。研 究利用 Ｚ ｉ ｇ Ｂ ｅ ｅ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 ．
２ ０ １ ４年第 ４期 文章编号 ： １ ０ ０ ６ ￣４ ７ ５ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ － ０ １ ０ ５ － ０ ４
计 算 机 与 现 代 化 Ｊ Ｉ Ｓ Ｕ Ａ Ｎ Ｊ Ｉ Ｙ Ｕ Ｘ Ｉ Ａ Ｎ Ｄ Ａ Ｉ Ｈ Ｕ Ａ
总第 ２ ２ ４期
基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 加 权 质 心 优 化 算 法 的研究
５ ｍ 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 ： Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 定位算法 ； Ｚ ｉ ｇ Ｂ ｅ ｅ组 网技 术 ； 加权质心定位优化算法
中图分类 号： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ 文献标识码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ ￣ ห้องสมุดไป่ตู้ ７ ５ ． ２ ０ １ ４ ． ４． ０ ０ ２ ５
Ｗｅ ｉ ｇ ｈｔ ｅ ｄ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＲＳ Ｓ Ｉ
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。
基于RSSI路径损耗因子动态修正的三边质心定位算法
基于RSSI路径损耗因子动态修正的三边质心定位算法张宏刚;黄华【摘要】To solve the poor positioning accuracy problem caused by environmental interference,the paper proposes a trilateral centroid algorithm that according to the actual environment to dynamically adjust the path loss factor n. Firstly,the author measures the corresponding relationship between RSSI and n with different distances in the actu⁃al environment. Then considering the partial similarity of interference factors,the author revises a dynamic nR by us⁃ing the new measured RSSI and the corresponding relation,which fully reflects the closely relationship between the n and environment factors. Finally,the paper uses the trilateral centroid algorithm to locate the points. Simulation shows that the algorithm reduces the error caused by environmental interference,and significantly improves the po⁃sitioning accuracy.%针对无线传感器网络节点定位受环境干扰精度较差的问题，提出了一种将路径损耗因子n根据实测环境进行动态修正的三边质心定位算法。
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。
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#
基于RSSI的优化加权质心定位算法研究
Ｚ ＨＡＮＧ Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ － ｈ ｕ ａ ’ ，ＤＡＩ Ｌｅ ｉ ，Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ — ｗｅ ｎ ，Ｃ ＨＥ Ｎ Ｈａ ｎ ｇ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇｏ ｆＹ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｙ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ ２ ５ １ ２ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄｇ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｏ ｆｗ ｅ ｆＹ ｏ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｙ ｎｇ ａ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ ２ ５ ０ ０ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ａ） ｎ
第２ １卷 第 ７期
Ｖｏ １ ． ２１
Ｎｏ ． ７ ຫໍສະໝຸດ 电 子 设 计 工 程 Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ３年 ４月
ＡＤｒ ．２０ｌ ３
基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 的优化加权质心定位算 法研 究
张正 华 ，戴 磊 ， 黎 家文 ，陈 航
（ １ ． 扬 州大 学 信 息 工程 学 院 ，江 苏 扬 州 ２ ２ ５ １ ２ ７ ； ２ ． 扬 州 大 学 实验 室 与设 备 管理 处 ， 江苏 扬州 ２ ２ ５ ０ ０ ９ ） 摘 要 ：节 点 定位 技 术是 无 线 传 感 器 网络 的 关 键 技 术 之 一 。质 心 定 位 算 法 是 指 节点 依 靠无 线 传 感 器 网络 的 连 通 性进 行 定位 ． 定 位 误 差 较 大 。 为 了提 高 定位 精 度 ， 鉴 于质心定位 算法受环境影响较 小 ， 基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ的 定 位 技 术 使 用 方 便 的 特 点， 文 中提 出 了基 于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 的一 种 优 化 加 权 质 心 定 位 算 法 。 通 过 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测距 ， 结 合 优 化 后 的 加 权 质 心 定位 算 法 ， 确 定 节 点 位 置 。仿 真 结 果 表 明 ， 该 算 法 降 低 了定 位 的 平 均 误 差 ， 可 以提 高定 位 精 度 。
基于深度学习的RSSI三维指纹定位算法研究
基于深度学习的RSSI三维指纹定位算法研究基于深度学习的RSSI三维指纹定位算法研究摘要:随着无线通信技术的广泛应用，基于信号强度指纹的室内定位技术受到越来越多的关注。
本文提出了一种基于深度学习的RSSI三维指纹定位算法，其通过收集室内各个位置信号强度信息，利用深度学习方法建立了一个位置估计模型。
实验结果表明，该算法具有较高的定位精度和较好的实时性，可以应用于实际室内定位系统。
1. 引言室内定位技术在无线通信领域有着广泛的应用，例如室内导航、智能家居、定位服务等。
其中，基于信号强度指纹的定位技术是一种简单、实用的室内定位方式。
该技术通过采集不同位置处的信号强度，并建立指纹数据库，进而实现对目标位置的定位。
2. 相关工作目前，无线信号强度指纹定位算法主要有两种分类：基于指纹匹配的方法和基于机器学习的方法。
前者需要提前收集大量的指纹数据，并计算目标信号强度与指纹库中各位置信号强度之间的相似度，从而实现定位。
后者则通过机器学习方法对信号强度与位置之间的关系进行建模，然后根据建模结果进行位置估计。
3. 研究方法本文提出的基于深度学习的RSSI三维指纹定位算法包括三个步骤：数据收集、模型训练和位置估计。
首先，需要在室内环境中布置一定数量的位置节点，并在每个节点处收集信号强度数据。
其次，利用深度学习方法如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 对信号强度与位置之间的关系进行建模，并通过训练模型来学习该关系。
最后，根据新的信号强度数据，通过该模型进行位置估计。
4. 实验与结果本文通过在一个室内环境中进行实验，验证了所提出算法的性能。
在数据采集阶段，设置了20个位置节点，并以每秒钟采集一次的频率收集信号强度数据。
然后，将数据分为训练集和测试集，其中80%用于模型训练，20%用于测试。
在模型训练阶段，使用了卷积神经网络对数据进行训练，并通过交叉验证的方式选择了最优的网络结构。
基于RSSI加权的三维质心定位算法
基于RSSI加权的三维质心定位算法
罗叶珍
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2016(000)005
【摘要】节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一，本文针对三维地形定位存在较大误差的问题，提出了一种将接收信号强度RSSI测量方法与加权质心定位相结合的算法。
该算法的权值是用点到平面的距离作为其计算的一部分来代替传统加权质心算法中点到点的距离从而达到提高定位精度的目的。
仿真表明，该算法定位精度比传统的加权质心定位精度有提高。
【总页数】4页(P12-15)
【作者】罗叶珍
【作者单位】江西理工大学，江西赣州 341000
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于RSSI自适应三维加权质心定位算法 [J], 董君;李吉彪
2.基于矿井三维WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心算法 [J], 方旺盛;雷高祥;李宁
3.基于RSSI的三维加权质心定位研究 [J], 陈钧;李稳操
4.基于RSSI测距的加权质心-中点定位算法 [J], 袁海国;王鹏宇
5.基于RSSI的改进差分修正加权质心定位算法 [J], 余学帆;王宏志;韩博;曹学瑶;胡黄水
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基于RSSI的质心定位算法的研究
Key words：Wireless Sensor Networks；RSSI；CentroidＬocalization Algorithm； Error Modify； Weighting Factor
Directed by: Prof. FU Xueliang Applicant for Master degree: LIU Di (Computer Application Technology)
文章最后对改进算法进行了模拟仿真从三个方面全面比较改进算法和原始算法 的优劣：锚节点密度对定位精度的影响，通信半径对定位精度的影响，不可定位点 数量的比较，通过仿真可以看出，改进算法在两个方面都体现出了优势，无论是定 位精度还是不可Байду номын сангаас位的节点都比传统算法准确，高效，是无线传感器网络中一种行 之有效的定位方法
基于RSSI测距误差修正的加权质心定位算法_刘晓文
另外两个估计位置 (x2,y2) 和 (x3,y3) ，通过计算这三个近似位置的质心，便可得未知节点 A 的估计位置[3]。
2.1 改进 Euclidean 定位算法
如下图所示，当未知节点 D 接收到两已知位置信息的信标节点 A，B 发出的定位信号时，由 RSSI 值可得到距离 dDA ，dDB ；同时可 得两三角形：ΔD1AB 和 ΔD2 AB ，D1 ，D2 为未知节点 D 的两个可能位置；当节点 D 收到第三个信标节点发的信号时，可得到 dDC ；通
1 RSSI 测距模型及修正
本文主要研究的是无线传感器网络在室内的节点定位。由于传感器节点通常具备无线收发设备，在信标节点广播自身位置信 息的同时可完成 RSSI 的测量。但因测量过程中实际传播的信号受外界环境因素影响，造成信号实际模型与理论模型不吻合，从而 定位误差较大，致使实际建模较复杂。
1.1 室内信号模型分析
式(5)中的误差系数 ε 和 δ ，通过多元函数的极值求法对其求偏导，即：
∑ ìïï∂∂εS ∑ íîïï∂∂Sδ
= =
2 2
i i
n
[di εdi
=1
n
[εdi +
=1
+ δ - ψ(di)] = δ - ψ(di)] = 0
0
(6)
根据二元一次方程可得：
ì
∑ ∑ ∑ ï
ïïïïε = ï
∑ ∑ í
测距方法。
假设定位区域内任意两节点间的测量距离 d 与其产生的误差 ψ(d) 存在如下关系式：
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基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 的三维加权质心定位研究
陈钧 ，李稳操
（ 南 京大 学 工程 管理 学院 ，南 京 ２ １ ０ ０ ９ ３ ）
摘 要 ：本文提 出了一种基于接收信号强度值 （ Ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ Ｓ ｔ ｒ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ Ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ， Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ）的三维加权质 心定位方法 ，并在其 中引 入 通信半径 的概念 ，提 出两个不 同的算法 ，同时在算法 中加 以修正 。通过在一定 范围的空间区域 中的仿 真实验表 明，本 文提 出的
ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
０ 引言
无线传感 网络在 工业控制、环境监测 、国防军 事等众多领 域中都有着非常广泛的应 用。 在传感器节点 的通信过程 中， 位置 信息十分 关键 。 目 前 ，多数算法针对 的都是 二维空 间，而实 际 情 况多处于 三维空间， 例如布 局在水域、 空域中的无线传感 网络。
度，接收节点根据 收到的信号强度值 ，计 算出信号传播过程 中
Ｓ ａ Байду номын сангаас ａ ｒ ｅ ｓ ｅ Ｃ等人在 ２ ０ ０ ２年提 出＿种 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｃ ａ ｐ ｅ 一 ３ Ｄ定 位算法 的损耗 ，然后应 用理论 和经验模型将该信 号传播损耗值转化 为 借助移动的辅助装置 （ Ｌ Ａ ）周期性的广播 自身位置 ， 根据信 距离 ，再用已有算法计算出未知节点的位置 ］ 。 号强度值不断趋近未知节点。然而，该算法太过依赖于 Ｌ Ａ，Ｌ Ａ
ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｄ ｉ ｕ ｓ ． Ｉ ｔ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｗｏ ｄ ｉ ｆｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ， ｗｉ ｔ ｈ ｓ ｏ ｍｅ ｒ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｄ ｄ ｅ ｄ ｏ ｎ ． Ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｎ ｂ ｙ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ａ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｈｅ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｈｅ ｔ ｓ ｉ ｓ ｈ ａ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｗｉ ｄ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ．
【 Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ － ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ； ３ Ｄ ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｅ ｄ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｉ ｄ ； Ｒ ａ ｄ ｉ ｕ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｒ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ； Ｈｉ ｇ ｈ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
因此，对此加 以研究，并且找到合适的三维定位 算法至关重要 。
Ⅲ
一
种直接基于信 号强度值的三维加权 质心算法 ，同时 引入节 点
通信半径 的概 念，在 算法中并加 以适 当的修正 ，以尽可能提 高
精确度。
１基于信号强度值的三维加权质心定位
基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测距 的基本原理 为：已知发射节点的发射 信号 强
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ０ ｎ ＲＳ Ｓ Ｉ — ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ Ｔｈｒ ｅ ｅ － ｄ ｉ ｍｅ ｎｓ ｉ ｏ ｎａ ｌ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｅ ｄ Ｃ ｅ ｎｔ ｒ ｏ ｉ ｄ
ｔ Ｌ０Ｃ ａＩ ● ｌ Ｉ Ｚａｔ ． ｌ ｉ ０ｎ
ＣＨＥＮ Ｊ ｕ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｗｅ ｎ － ｃ ａ ｏ
算法具有很高 的定位 精度和广泛的适用范围。 关键宇 ：基于信号强度值 ；三维加权质 心；通信半径；算法修正 ；高定位精度 中图分类号 ：Ｉ ５ ２ ） ９ 文献标识码 ：Ａ ＤＯ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３ — ６ ９ ７ ０ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ ２ ３ 本文著录格式 ：［ １ 】 陈钧 ，李稳操 ． 基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 的三维加权质 心定位研究 Ⅱ 】 ． 软件 ， ２ ０ １ ４ ， ３ ５ （ ３ ） ：７ ６ — ７ ９
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
［ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ａ Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ － ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ３ Ｄ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｅ ｄ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｉ ｄ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ， ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｂ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ
，
的健壮性和安全性成 了成败 关键 。 这提高了 Ｌ Ａ装置的硬件需求 ， 且算法 的即时迭代过 程虽然对于普通节点 的硬件 要求不高 ，但 增加 了网络 的计 算量，而 算离线迭代过程 虽然 降低 了计算量但 对节点的存储能力有较高 的要求。Ｌ ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ Ｌ等人在 ２ ０ ０ ６ 年提 出