基于虚拟静态锚节点的加权质心定位算法

基于三边定位的WSN锚节点加权补偿算法

络自组功能的低成本传感器节点构成，过随机或确通定性地部署于监控区域来ห้องสมุดไป่ตู้动态实时监测待监控目标。
定位算法分为与距离无关的定位算法和基于距离的定位算法。基于距离的定位算法需要测量节点之间
无线传感器网络节点自身定位是其他应用的基础，因为只有在传感器节点自身正确定位后，能确定监测才到的事件发生的具体位置，现对外部目标的定位和实追踪 ¨Ｉｊ４。如今，无线传感器网络定位已经成为了一个很重要的研究方向和热点问题。
ａｇｒｔｍｓｓｍｐｅａｄｅｆｃｉｅａｄｃｎｂｓｄｔａｙａｐｉａｉｎ．ｌｏｈｉｉｌｎｆｅｔｖ，ｎａｅｕｅｏｍｎｐｌｃｔｓｉｏ
Ｋｅｒｓｗｉｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｒａｅａｉｎｌｃｌａｉｎａｃｏｏｅｗｅｇｔｄｃｍｐｎａｉｎｙｗｏｄ：ｒｅｓｓｎｏｅｗｒｓｔｉｔｒｔｏａｉｔ；ｎｈｒｎｄ；ｉｈｅｏｅｓｔｅｌｏｚｏｏ
（ｃｏｌｆｎｔｍｎｃｅｃｎｎｉｅｒｇＳｕｈａｔｎｖｒｉ，ａｊｇ１０６ＣｉａＳｈｏｏｓｕｅｔｉｅａｄＥｇｅｉ，ｏｔｓＵｉｅｔＮｎｉ０９，ｈ）ＩｒＳｎｎｎｅｓｙｎ２ｎ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｉｈｂｉｔｅｉｆｕｎｅｏｏｐｅｎｉｏｍｅｔｏｈｏａｉｎｐｅｉｉｎｏｏｓｉｒ — ｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｎｉｔｈｎｅｃｆｃｍｌｘｅｖｒｎｎｎｔｅｌｃｔｏｒｃｓｏｆｎｄｅｎｗｉｅｌ

质心定位算法基本原理

质心定位算法基本原理
质心定位算法是一种常用的无线定位算法，广泛应用于室内定位、物流追踪等领域。

其基本思想是利用接收信号强度指示（RSSI）来估计设备与基站之间的距离，并通过多个基站的距离估计来计算设备在平面上的位置。

具体来说，质心定位算法需要多个基站（至少三个）设备来提供信号。

设备在每个基站处测量到的信号强度指示（RSSI）可以用来估计设备与基站之间的距离。

常用的距离估计模型有Log-distance path loss（LDPL）模型、Free-space path loss（FSPL）模型等。

通过多个基站提供的距离估计，可以得到设备在平面上的位置估计。

质心定位算法的基本原理是将估计出的位置坐标作为点集的重心。

重心是指在平面上各点坐标的平均值。

设有n个位置点
(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，那么其重心坐标为：
G = ( (x1+x2+...+xn)/n, (y1+y2+...+yn)/n )
质心定位算法的优点是简单易实现，但其缺点也很明显，即距离估计误差较大，不适用于高精度定位。

因此，在实际应用中，常常需要与其他定位算法结合使用。

- 1 -。

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

摘
要：针对无线传感器网络的目标定位问题，出了一种基于能量的目标定位算法。首先通过移动锚提
节点轨迹的采集，形成虚拟锚节点，利用三边定位确定未知节点的位置，加锚节点的密度。采用近似三增
角形内点测试（ＰＴ算法对目标节点进行定位，加入了加权质心因子，锚节点对目标节点的不同影ＡＩ）并用
ｔｔＡＩ）ｅ（ＰＴｓ
Ｔａｇｔｌｃｔｎｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙａｄｒｅｏａｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｎ
ＡＰＩｔｃｎｏｏｙｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＴｅｈｌｇｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ
ｉｉｃａｅ．ｎａｐｏｉａｏｔｎｔａｇｌｔｎｔｔＡＩ）ｔｈｏｇａｏｔｅｏｉｏｉｇｊｔｓｎｒｓｄＡｒｘｔｐｉ — －ｎａｏｓ（ＰＴｅｎｌｙｓｄｐｄｉｔｓｉｎｏｅｅｐｍｅｎｉｒｕｉｅｉｃｏｗａｅｎｈｐｔｎｏｂｃｆ
响力来确定加权因子，以提高定位精度。仿真结果表明：该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位
的精度。
关键词：无线传感器网络；定位方法；加权因子；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０６－３００９８（０００－０００
ａｄｎｅｌｃｉｔｎｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｆｒａｄｎｅｇｔｄｆｃｏ．ｈｒｕｎｅｏＣｏｏｅｏｎｏｏａｚｉｆｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＡｅｄｉｇａｗｉｈｅａｔｒｔｅｉｌｅｃｆｄｌａｏｗｔｄｎａｈｒｎｄｓｔｕｋｏｎｌｃｔｎｉｓｄｔｅｅｉｅｔｅｗｅｇｔｇｆｃｏｎｍｐｏｅｔｅｐｓｔｎｎｃｕａｙＴｓｅｕｔｎｎｗｏａｉｓｕｅｏｄｔｒｎｈｉｈｉａｔｒａｄｉｒｖｈｏｉｏｉｇａｃｒｃ．ｅｔｒｓｌｏｍｎｉｓｉｄｃｔｈｔｔｅＡＰＴｔｃｎｌｇａｒｎｉｈｒｔｒｅｃｔｇｐｅｉｉｎ．ｕｈｃｕａｙｏｒｅｃｔｇｉｎｉａｅｔａｈＩｅｈｏｏｙｃｎｂｇｈｇｅｇｔｏａｉｒｃｓｉａｌｎｏｔｓｔｅａｃｒｃｆｔｇｔｏａｉｈａｌｎｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｅｉｒｖｄｅｆｔｌ．ｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｏｉｏｉｇａｐｏｃｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｐｓｉｎｎｐｒａｈ；ｗｉｈｉｇｆｃｏ；ａｐｏｉｔｉｔｎｔａｇｌｔｎｔｅｇｔａｔｒｐｒｘｍａｅｐｎ－－ｎｕａｉｎｏｉｒｉｏ

基于距离几何约束的二次加权质心定位算法

龙源期刊网
基于距离几何约束的二次加权质心定位算法作者：朱建新高蕾娜张新访
来源：《计算机应用》2009年第02期
摘要：利用二维实空间中行列式提供的距离几何约束条件，结合加权质心计算，提出一种基于距离几何约束的二次加权质心定位算法。

行列式用于求解测距误差的优化解，从而可修正节点间的非精确距离。

二次加权质心计算通过加权因子来体现锚节点在定位坐标确定中的影响程度。

实验结果表明：具有较好的定位精度及算法可扩展性和鲁棒性。

关键词：无线传感器网络；定位；行列式；距离几何约束；加权质心。

基于锚同心圆的改进加权质心WSN定位算法

ｔｒａａｙｉｇｔｅｒｄｏｐｒｐａａｉｎｐｔｏｓＦｒｔｈｒｃｓｆｔｓｉｅｎｚｎｈａｉｏｇｔａｈｌｓ．ｉｓ，ｔｅｐｏｅｓｏｈｉｍｐｒｖｄｌｏｔｌｏｏｅａｇｒｈｍｓｉｔｏｃｄＴｈｎ，ｔｉｉｎｒｄｕｅ．ｅｈｅｉｆｕｅｃｆｃｍｍｕｎｃｔｏａｉｓｏｈｅａｃｒｃｆｔｓｎｅｌｃｌｚｔｏｌｏｔｍｓｓｍｕａｅ．Ａｆｅｈｔｔｎｌｎｅｏｏｉａｉｎｒｄｕｎｔｃｕａｙｏｈｉｗｏａｉａｉｎａｇｒｈｗａｉｌｔｄｉｔｒｔａ，ｈｅａｃｒｃｆｔｉｏｃｌｚｔｏｌｏｔｍｒｏｃｕａｙｏｈｓｌａｉａｉｎａｇｒｈｗｅｅｃｍｐａｅｔｈｅｅｉｔｎｅｅａｉｄｆｒｎｇ —ｆｅｏａｉａｉｎｍｅｈ－ｉｒｄｗｉｈｔｘｓｉｇｓｖｒｌｋｎｓｏａｅ — ｒｅｌｃｚｔｏｔ－ｌ
位精度的方式，而该方法不可避免地增加了节点的能量开然同时，图１的情况，交汇点的有效区域由下式规定：对其
，
销。文献［］８提出了一种利用多能量级广播信号实现节点位置估计的分布式节点定位方法，该方法实际上是在ＣＢ算Ａ法的基础上通过画线来优化信标节点的选取，虽然将误差因子的影响降到最低，但却极大地增加了时问复杂度。由于信标节点对未知节点的影响力不一样，然ＣＢ显Ａ算法以及这些改进算法均没有考虑信标节点影响力的概念。

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

肖琳，志龙单
（南师范大学计算机学院，东广州５０３）华广１６１
摘要：为解决无线传感器网络中现有序歹定位算法存在的定位精度差、杂度较高等问题，文提出一种基于虚拟锚节，ｌ复本
点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点（锚节点间连线的中点）间的ＲＳ值建立定位序列ＳＩ来获取未知节点的位置。仿真结果表明，基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高，降低且
Ｋｅｒｓｗｒｌｓｓｎｏｅｗｒｓ（Ｎ）ｓｑｅｃ—ａｅｃｉｔｎｖｒａａｃｏｏｅｙｗｏｄ：ｉｅｓｅｓｒｔｏｋＷＳ；ｅｕｎｅｂｓｄｌａｚｉ；ｉｕｌｈｒｄｓｅｎｏｌａｏｔｎｎ
０引言
随着近距离、功耗无线通信技术的发展，线低无
ＳｔｄｙｆｒＳｅｅｅｂａｅｃｉａｉｎＢａｅｏｒｕｌＡｎｃｏｄｅｕｏｑｕｎｃ－ｓｄＬｏａｌｔｏｓｄｎＶｉｔａｚｈｒＮｏｓ
ＸＩＡＯｎ，ＳＨＡＮｉｌｎＬｉＺｈ —ｏｇ
（ｃｏｌｆｏｐｔ，ｏｔｈｎｏｌＵｉｅｓｙＧａｇｈｕ５０３，ｈａＳｈｏｍｕｅＳｕｈＣｉａＮｒｎｖｒｔ，ｕｎｚｏ１６１Ｃｉ）ｏＣｒｍａｉｎ
ｒｆｒｎｉｌｎｈｒｎｄｓｔｒｕｈｅｔｂｉｈｎｉｕｌａｃｏｏｅ．Ａｃｏｄｎｌ，ｉＣｌｃｔｔｏｓｍｅｒｐｓｔｎｎ．Ｃｍ－ｅｅｅｔｃｏｏｅｈｏｇｓｌｉｇｖｒａｎｈｒｎｄｓａａａｓｔｃｒｉｇｙｔａｌｕｉｃｎｕｄｆｏｉｏｉｇｍｅｏｉｏｐｔｒｓｍｕａｉｎｉｄｃｔｓｔａｅｎｗｔｏｓｍｏｅａｃｒｔｈｎｓｑｅｃ — ａｅｏａｉｍｉｎａｇｒｈａｄｉｃｎｔｋｅｓｕｅｉｌｔｎｉａｅｈｔｔｅｍｅｈｄｉｏｈｒｃｕａｅｔａｅｕｎｅｂｄｌｃｌｓｚｏｌｏｔｍｎｔａａｅｌｓｉｔｒｐｓｔｎｎ．ｉｆｉｏｉｇｍｅｏｏｉ

一种无线传感器网络节点自定位新算法

坐标值作为所定位的未知节点的坐标值。仿真结果表明，用虚拟锚节点算法能够实现未知节采点的定位，能有效提高定位精度。并
关键词：拟锚节点；虚自定位；通信半径；密度；心算法质
中图分类号：Ｐ９．３Ｔ３３０文献标识码：Ａ
中计算出的质心坐标就是该未知节点的真实坐标，
离无关的定位机制定位性能受环境因素的影响小，虽然定位的误差相应有所增加，但定位精度能够满足多数传感器网络的应用要求，目前大家普遍重是
点关注的定位机制。质心算法是距离无关的５定位机制之一，依赖网络节点连通性，位精度仅定
第２９卷第３期２１０２年６月
贵州大学学报（自然科学版）ＪｕａｏｕｈｕＵｉｒｔＮｔｒｌｃｎｅ）ｏｒｌｆｉｏｎｖｓｙ（ａｕａＳｉｃｓｎＧｚｅｉｅ
Ｖ０．２９Ｎｏ．３１
Ｊｎ０２ｕ．２１
事实表明由质心算法计算出的未知节点的坐标误差很大。测距带来的误差是其中较为关键的因素，
以三个锚节点为例，节点之间测量距离偏大如图１
所示，节点之间测量距离偏小如图２所示，中以图各个锚节点为中心，以节点之间测量距离为半径画圆。理想情况下，三个锚节点为中心的圆应该相交
ｔｏｍ．

基于RSSI测距修正和集员法节点定位算法

基于RSSI测距修正和集员法节点定位算法房亚群;安进【摘要】为降低基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差,提出基于RSSI测距修正和集员法的节点定位算法(improved RSSI ranging and set membership based localization,I-RSSI-SM-L),通过修正RSSI测距,利用集员法估计节点位置,提高定位精度.在测距阶段,估算模型参数,通过测距误差校正测距值,建立置信区间;在定位阶段,通过集员法获取未知节点的位置的粗略范围,通过网格扫描法收缩范围,直至一点,此点位置就是未知节点的位置.实验结果表明,I-RSSI-SM-L算法降低了测距误差,抑制了定位的均方定位误差.%To reduce ranging error of received signal strength indication,the improved RSSI ranging and set membership based localization (I-RSSI-SM-L) algorithm was proposed.I RSSI-SM-L algorithm improved location accuracy through improved RSSI ranging and set membership based localization.In the ranging stage,the parameters of the model were estimated,and the relative error coefficient was used to correct the ranging,and the confidence intervals of ranging were built.In the positioning phase,the rough range of unknown node position was solved using set membership algorithm,and the range of unknown node position was shrunk by grid scanning until a point emerged,and the position of the point was the position of unknown node.Experimental results show that the ranging error of I-RSSI-SM-L is reduced,the mean square localization error is suppressed.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】5页(P463-467)【关键词】无线传感网;RSSI测距;测距误差;置信区域;集员法;网格扫描【作者】房亚群;安进【作者单位】江苏食品药品职业技术学院信息工程系,江苏淮安223003;江苏食品药品职业技术学院信息工程系,江苏淮安223003【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言依据在估计未知节点位置的过程中是否使用距离划分，现在的传感节点定位算法[1-4]可分为基于测距定位和基于非测距定位两类。

无线传感器网络中基于RSSI改进质心定位算法

无线传感器质心定位算法。文献［３１针对Ｒ．ＳＳＩ在实际定位中产生的误差。提出了一种校正的ＲＳＳＩ测距方法，优选信标节点，然后采用加权质心法计算
２．１锚节点的选择在传统的质心定位算法中。当待定位节点收到来自不同信标节点且数量超过某－－Ｉ］限ｋ时，就以这些信标节点所组成的多边形质心作为自己的位置。计算公式嘲如下：
・
１３・
第１５卷第５期
２０１３年１０月
黄山学院学报
ＪｏｕｍａｌｏｆＨｕａｎｇｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｖｏ１．１５，ＮＯ．５Ｏｃｔ．２０１３
无线传感器网络中基于ＲＳＳＩ改进质心定位算法
本文算法通过已知样本点把待定为节点存在
随着计算机技术和无线通信技术的不断发展，无线传感器网络已被广泛应用于农业、环境以及军
事侦察等诸多领域。无线传感器网络是由大量具有感知、处理和通信能力的无线传感器节点组成，其
中位置信息是感知数据的重要组成部分。Ｉｔ］因此，无线传感器节点的自身定位是无线传感器网络需要解决的首要问题。针对解决无线传感器节点定位问题存在许多
待定位节点的估计位置，定位误差比较大。
否则，丢弃Ｃ节点，然后按以上方法依次选择离待定位节点稍远的锚节点。
２．２缩小定位区域
在无线传感器网络中，如果一个待定位节点需
要被定位，那么该节点会向周围的非共线锚节点发送请求，锚节点收到请求后则向它发送信号，通过

基于虚节点校正的井下无线传感器网络定位算法

１１ＲＳＩ．显模型．Ｓ坝巨１
基本的ＲＳ测距模型有三种：自由空间模型、双向地ＳＩ
ＷＳ是由大量传感器节点组成的，自组织的多跳网Ｎ络，该网络以无线的方式将感知数据传送给用户使用 … 。
１３修正加权质心定位算法．
该算法原理为：该算法以ＲＳ值对应的测量距离（ＡＳＩｄ＜Ｂ＜ｄ）ｄＣ为半径画圆（以三个锚节点为例，如图１中所示图中Ｏ，Ｏ，Ｏ为锚节点）．：，，将三个圆的交集作为未知节点的估计范围（点Ａ、Ｂ交、Ｃ组成的三角形为未知节点的估计范围），根据加权质心定位算法，以锚节点与未知节点之间的测量距离倒数和作为定位计算的权重，对三个交点
目前，无线传感器网络在军事、工业、农业、医疗、家居
等领域都有广泛的应用。而对于多数应用而言，无法确定感知数据的位置信息是没有意义的，因此定位技术至关
重要。
面反射模型、屏蔽模型。研究表明，尽管煤矿内部环境复杂，但煤矿无线传感器网络节点间的传输可用屏蔽模型来表示。由于该模型中的随机变量对计算结果影响不大，
位算法定位效果优于修正加权质心定位算法。
关键词：无线传感器网络；修正加权质心定位算法；接收信号强度指示；虚节点中图分类号：Ｔ９５Ｎ１文献标识码：Ｂ文章编号：１７ — ９９２１）４Ｉ３－６１０５（０２０－１２（））４１算法模型

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

加权质心定位算法研究开题报告

加权质心定位算法研究开题报告1)定位精度。

定位技术首要的评价指标就是定位精度一般用误差值与节点无线射程的比例表示。

2)规模。

不同的定位系统或算法也许可在园区内、建筑物内、一层建筑物或仅仅是一个房间内实现定位3)锚节点密度锚节点定位通常依赖人工部署或CPS实现人工部署锚节点的方式不仅受网络部署环境的限制，还严重制约了网络和应用的可扩展性。

4)节点密度。

在WSN中节点密度增大不仅意味着网络部署费用的增加而且会因为节点间的通信冲突问题带来有限带宽的阻塞。

节点密度通常以网络的平均连通度来表示。

5)容错性和自我调整性。

通常,定位系统和算法都需要比较理想的无线通信环境和可靠的网络节点设备。

6)功耗功耗是对WSN的设计和实现影响最大的因素之一由于传感器节点电池能量有限因此在保证定位精度的前提下，功耗密切相关的定位所需的计算量通信开销、存储开销、时间复杂性是一组关键性指标。

7)定位系统或算法的代价可以从时间代价、空间代价和资金代价三个方面考虑。

上述十个性能指针不仅是评价WSN自身定位系统和法的标准也是其设计和实现的优化目标。

同时，这些性能指针是相百关联的.必须根据应用的具体需求做出权衡以选择和设计合适的定位技术。

2基于双锚节点加权质心定位算法21双锚节点定位的基本原理我们首先假设节点C是位于锚节点A和B连成的线段上。

锚节点A到节点C的距离为AC锚节点B到节点C的距离为BC则AB=AC+BC (1) 根据线段参数方程AB:x(u)= xA + μ· Δx y(u)=ya+μ·Δy (2) 其中,Δx=x-xav=y-ya。

因此,把u=CAB带入(2)从而可以求取C点的位置。

如果传感器节点C不在线段AB上而是非常靠近线段则:。

基于四面体模型的三维加权质心定位算法

口０
（）１
作者倚介：王４（８－）男，￣１８，学士，９主研方向：无线传感器网络；
于劲松，副教授、博士；梁沛，学士；田学稳，工程师
其中，Ｐ（为路径距离ｄ时的损失；为高斯随机变量，其ＬｃＯ
收稿日期：２１－６２０１－７０
信号的细节信息。在一定的时间间隔之内，续获得接收信连
号强度指示器（ｅｅｖｄＳｇａＳｒｎｔｄｃｔｒＲＳＩ，ＲｃｉｅｉｌｔｇｈＩｉｏ，Ｓ）并ｎｅｎａ值
（）ｂＯ点估算示意图
从中选出中值，以此值作为计算依据。
圈１四面体模型及０点估算示意图
２ＡＣＨｌｏｔｒｓａｃｎｖｌｐｎｓｔｔ，ｉｇｅｈｎ３３０，ｈｎ）．ＶＩｅｉｐｅｅｒｈａｄＤｅｅｏｍｅｔｎｔｕｅＪｄｚｅ３０１ＣｉａｃＲｅＩｉｎ
［ｓｒｃ］Ｉｒｅｏｖｅｒｂｅｏｃｔｇｕｋｏｎｎｄｓｉｔｒｅｄｍｅｓｎｌｐｃ，ｈｓｐｐｒｒｐｓｓｒｅｄｍｅｓｎｌｉｈｄＡｂｔａｔｎｏｄｒｏｓｌｅｈｏｌｍｆｏａｉｎｎｗｏｅｅ－ｉｎｉａａｅｔｉａｅｏｏｅｔｅ—ｉｎｉａｇｅｔｔｐｌｎｎｈｏｓｐａｈｏｗｅ
Ｂ
集算法需要存储大量数据信息。为此，本文提出种基于四一
面体模型的三维加权质心定位算法。
（）ａ四面体模型
２基于四面体模型的三维加权质心定位算法
２接收信号强度指示器值的获取．１
减小粗大误差对测量数据的影响最有效且方便的手段是

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

五，ｉ，则质心坐标为到无线通信技术、控制技术、无线智能传感器技术等多项核心标即各个信标节点的坐标为（Ｙ）技术领域。无线传感网络的定位技术一直是学者们研究的热（ ÷ ÷，，
点和难点，定位技术的应用解决了人们日常生活和生产的许多问题，应用领域包括环境监测，楼宇定位，医疗求助系统、航
加权过程和去中心化过程以提高定位精度［］文献［１提出未知节点的坐标（Ｙ）＝，２ …… ，６，７置，ｉ，ｉ１ｚ一２；将所有收集到的来自于同一信标节点的ＲＳＳＩ值做平均，作为
．标（Ｙ）置，ｉ加上权值因权值为未知节点到子，未知节点接收到此固定信标节点的ＲＳＳＩ值，进行定位计算从２为每组估计坐对应组的三个锚节点的各个距离和的倒数。如下图１，锚节点而提高定位精度。Ｄ，２组成的三角形质心坐标（１Ｄ，，Ｙ）１ＭＡ质心定位算法和原理Ｃ
算法，根据计算的方式，分为集中式算法和分布式算法。然而质心算法的不足在于该算法建立在信标节点均匀分无需测量的定位算法无需添加任何硬件，仅仅依靠网络的布的基础上，且该算法是粗粒度估计，信标节点越多，密度越连通度完成定位，定位过程容易实现，在一些范围内比基于大，定位精度越高，反之，估计出的位置与真实位置存在不小测量的定位算法误差大，由于定位原理简单，但其精度能够满的误差。何在锚节点不均匀分布时提高定位精度是本文研究如
中图分类号：Ｔ２２文献标识码：Ｐ１．９Ａ文章编号：１０－５９２１）７０３— ２０７９９（２０ —０３００

基于锚节点等边三角形分布的质心定位算法研究

格划分的合理性；通过实验，探索各项参数对于这种新算法的影响．仿真结果表明，该算法在结构简单、硬件投入和功耗相对较少的情况下，提高了节点定位的精确度．但该算法在锚节点数量和计算量
上都有所增加，有待下一步改进．关键词：无线传感网络；等边三角形分布；质心定位；节点定位
ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｉｎｔｈｅｓｑｕａｒｅｇｉｄｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｌｇａｏｉｔｒｈｍ，ａｎｅｗｃｅｎｔｒｏｉｄｌｏｃｌｉａｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｃｈｏｒｎｏｄｅｓｅｑｕｉｌａｔｅｒａｌｔｉａｒｎｇｕｌａｒｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｕｓｅｄｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｍｅｓｈｉｎｇｔｏ
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５— ４７６Ｘ．２０１３．０５．０１３
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｃｅｎｔｒｏｉｄｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｃｈｏｒｎｏｄｅｓｅｑｕｉｌａｔｅｒａｌｔｒｉａｎｇｕｌａｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ

基于RSSI比例系数的加权质心定位算法

基于RSSI比例系数的加权质心定位算法作者：蔡燕，陈华来源：《现代职业教育.高职本科》 2017年第5期［摘要］针对传统质心算法存在的不足，提出了一种基于节点接收信号强度（RSSI）比值的加权质心定位算法，首先求出待定位节点接收到的所有信标节点RSSI的均值作为一个基准值，并求出最大值RSSI和最小值RSSI的均值作为另一基准值。

利用这两个基准值推导出加权比例系数，再利用该比例系数对质心坐标进行加权处理。

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比较。

仿真实验表明，基于RSSI比值加权的质心算法有效地减少了定位误差，定位精度优于其他两种算法，并且定位过程简单。

［关键词］基准值；加权系数；质心算法［中图分类号］ TP212［文献标志码］ A［文章编号］ 2096-0603（2017）１3-0１７7-01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.利用公式计算出未知节点坐标。

基于RSSI的优化加权质心定位算法研究

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｎｏｄｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｃｅｎｔｒｏｉｄｌｇａｏｒｉｔｈｍｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ
ＺＨＡＮＧＺｈｅｎｇ－ｈｕａ ’ ，ＤＡＩＬｅｉ，ＬＩＪｉａ — ｗｅｎ，ＣＨＥＮＨａｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ２２５１２７，Ｃｈｉｎａ；２．ＬａｂｏｒａｔｏｒｙａｎｄｇｑｕｉｐｍｅｎｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔＯｆｗｅｆＹｏａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｎｇａｚｈｏｕ２２５００９，Ｃｈｉａ）ｎ
第２１卷第７期
Ｖｏ１．２１
Ｎｏ．７ ຫໍສະໝຸດ 电子设计工程ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年４月
ＡＤｒ．２０ｌ３
基于ＲＳＳＩ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２２５１２７；２．扬州大学实验室与设备管理处，江苏扬州２２５００９）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ＲＳＳＩ的定位技术使用方便的特点，文中提出了基于ＲＳＳＩ的一种优化加权质心定位算法。通过ＲＳＳＩ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。

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。