基于RSSI的WSN定位算法的研究

0 引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN) 是一种利用传感器来接收外部事物发送来的信息并进行分布式传导的网络。

其网络内部的个单元之间位置可以根据需要进行改变，并且各单元之间通过无线的方式进行通信，从而形成了一个多跳的受控自组织网络
[1]。

基于此， 在WSN 应
用中定位技术成为最关键的技术之一。

1 无线传感器网络定位技术
1.1 无线传感器网络概述
WSN 包括传感器、汇聚点、网络及控制单元等组成，其通过将感知的信息进行以采集、传输和处理，将结果发送给信宿。

从另外一个角度来说，WSN 还可以包括网络通信协议、网络管理平台及应用支撑平台三部分组成。

具体地WSN 的网络层次可以包括OSI 七层模型中的物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。

其中物理层用来进行采集信息，并且将所述信息进行调制，最后将调制信息通过无线方式进行传输。

数据链路层用来进行信息数据成帧、差错控制和并把帧信息传输给网络层。

网络层用来负责进行路由选择，以便将分组数据选择最佳的路径传输到终点。

传输层用来对传输的数据流进行控制，以防止数据的泄露并可以防止网络资源的浪费。

应用层主要包括各种用于应用的软件。

1.2 无线传感器网络定位技术
无线传感器定位技术是实现无线传感器功能的关键技
术。

所谓定位包括两种含义，一是确定无线传感器自身的位置，其二是确定无线传感器网络中目标的位置[2]。

网络单元的位置信息在无线传感器网络的定位中起到重要作用，如果丢失单元位置信息，那么定位将无从谈起，因此研究单元定位技术也越来越受到人们的重视。

目前对WSN 定位系统的研究，已经取得突破性进展，定位算法层出不穷，经过多年的努力，使得WSN 定位系统的研究越来越成熟，但是仍然存在一些缺陷，因此针对WSN 定位统的研究还将继续成为无线传感器网络发展的热点，具有重要意义。

2 无线传感器定位算法的研究
2.1 WSN 定位算法概述
无线传感器定位技术的核心就是定位的算法。

其是根据位置信息所研究的计算方法。

目前的主流定位算法可以分为两类，一方面是基于测距的定位算法，另外一方面是基于非测距的定位算法。

在这两种算法当中，前一种算法定位精度较高，缺点是对硬件的要求高，成本较高；而后一种算法虽然定位精度不高，但相对来说成本低廉、对硬件要求不高，适合应用于各种场合。

因此要根据具体情况去选择合适的算法[3]。

2.2 基于测距的定位算法
该算法首先使用一些常规测距方法测量两单元间的距离，接着将测量到的距离与位置图进行对应，最后确定待测单元的位置。

（1）基于RSSI 测距算法
RSSI 测距是通过接收机在接收发射端发射的功率信号来
基金项目：大学生创新训练项目“LTE 移动通信综合实训平台的研究与应用（S201910383300）”。

基于非测距的定位算法原理简单，只需测得单元间的距离后利用算法公式就可得出待测单元的位置信息，因此其对电脑硬件的要求低，成本小，但是缺点是精度不够。

常用的基于非测距的定位算法有质心算法和DV-HOP 算法等。

（1）质心算法
通常一个网络可以等效为一个几何形状，该几何形状的中心即为质心。

其坐标是多边形各个顶点坐标的平均值。

最后，通过相关的向量公式，质心的坐标值与各多边形的边所代表的向量带入公式，即可求出质心的坐标。

该方法操作简单，通过已知参考单元的坐标信息，直接求出待测质心的位置信息。

（2）DV-Hop 定位算法
DV-Hop 算法是通过跳数来估测距离，然后进一步定位出待测单元的位置信息。

具体地，每个待测单元设置多个锚点，通过一个计数器来计算这些锚点的跳数。

如果跳数小于预制值，则更新并转播该跳数，直到算法收敛最终计算出待测单元的位置。

3 基于RSSI 的WSN 定位算法分析
3.1 RSSI 定位算法实现的过程
（1）首先计算出参考单元的数值预处理值，通过该数值构建RSSI 测距模型，然后通过RSSI 测距模型得出单元间的距离。

（2）基于待测单元与参考单元构建一个特定的网络结构，利用RSSI 测距模型传递消息并获得待测单元的坐标和信号信息，利用多边定位算法计算待测单元的距离，进而得出待测单元的位置。

（3）通过对RSSI 值、待测单元、参考单元间距离等参数
测量结果影响很大。

此外，无线信号的传输在室内外的不同也会对RSSI 值的测量产生很大的影响，温度和湿度也可以引起RSSI 测量值的不准确，这些影响可通过多次测量求取平均值来减小。

3.3 基于RSSI 的单元定位算法
基于RSSI 的定位算法较多，多边测量定位算法是其中一种比较常用的算法，具体步骤如下：（1）在WSN 中按照一定规则在某个区域内布置待测单元和参考单元，使这些单元组成网络结构，同时对参考单元设置坐标；（2）在上述网络结构中设置一个临时单元，该临时单元可以循环地收发RSSI 值；（3）临时单元将采集到的数据发送给各参考单元，并将该数据进行处理，以便统计到相应的数组中；（4）通过高斯概率分布函数公式对上述数组中的数据进行计算，得出方差和均值；（5）将步骤（4）中计算的结果传送给临时单元，临时单元按照特定规则进行处理之后得出距离，并将该距离传送给待测单元。

4 结果与分析
试验中参考单元的选取为9个CS2546模型，临时单元为1个CS4521模型。

实验位置选择市内中等起伏地，为保证实验结果的准确性，其中n 值尽量选择大一些。

通过对这两种模型的结果作对比，可以得出在短距离测距时，CS2546模型的定位精度比CS4521模型更高，两个模型都符合测试要求；在远距离测距时，这两种模型的误差都较大。

因此对于这种情况还要继续对算法进行改进。

5 结束语
通过理论和实验分析，基于RSSI 的单元定位算法最有利于无线传感器网络的定位，但是在利用该算法进行定位的
（下转第26页）
1w
λ为比例因子；( u，v，1)为点P 在图像坐标系中投影的齐次坐标；内部参数M 1由dx、dy、u0、v0决定；M 2是外部参数，由R、t 决定[4]。

2.2 圆形检测
电连接器待搪锡的焊杯部位在相机垂直角度的拍摄下呈圆形，选择适合圆形检测及圆心定位的Hough 变换圆检测算法[5]。

其根本思维是将图像转换到参数空间，此时原图像的边缘曲线即为参数空间里满足参数形式的一系列点。

Hough 变换常见的方程变现为： ()()2
2
2x a y b r −+−=
易得(a,b)为圆心，r 为半径。

X-Y 平面上属于某个圆的点转换到a-b-r 参数空间后，映射为参数空间中的一个三维锥面，在图像平面上过同一圆的点映射的三维锥面相交于
图7 霍夫变换示意图
2.3 立体匹配
立体匹配技术是一种从二维照片中还原三维信息的技通过比较不同角度的两张或多张图片来获得视差图。

获得了视差信息后，套用投影模型的相关公式可以得到二维照片中的深度信息和三维信息[5]。

在此步骤采用OPENCV 自带的BM 算法（Block Matc 算法基于代价计算的思路，速度比较快，大概30ms 320*240灰度图的匹配。

3 总结
本文针对放置在工作台之上的电连接器焊杯的检测及问题，使用Qt、VS2019等软件，调用OPENCV，标定箱进行内外参数标定，圆检测、求圆心坐标用了Hough 变换圆检测算法。

实验表明，该双目视觉系统在目标的检测和定位方面表现良好，精准快速，鲁棒性良好，在实际工业生产中值得推广。

参考文献
[1]QJ 3267-2006电子元器件搪锡工艺要求[S].
[2]焦圣喜,肖德军,阚一凡.霍夫变换算法在圆心视觉定
位中的应用研究[J].科学技术与工程, 2013, 13(14) : 4089-4093.
[3]ZHANG Z.A flexible new technique for camera
calibration[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000, 22(11) : 1330-1334.[4]刘盼,王金海.基于平行双目立体视觉的测距系统[J].计
算机应用, 2012, 32(S2) : 162-164.
[5]曹之乐,严中红,王洪.双目立体视觉匹配技术综述[J].重
庆理工大学学报(自然科学), 2015, 29(02) : 70-75.
（上接第77页）
过程中，要注意室内、室外环境的影响，还要注意温度和运动物体的影响，并且针对这些影响对测量数据做适当的补偿措施。

参考文献
[1]杜谨泽.基于RSSI 的无线传感器网络单元定位算法研究
[D].兰州大学, 2018.
[2]胡婷.基于ZigBee 的无线传感器网络定位算法的研究与
设计[D].兰州交通大学2017.
[3]周登.基于ZigBee 的无线传感网络定位技术研究与实现
[D].湖南大学, 2016.。