《電子技術應用》
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基于虛擬參考標簽的RSSI質心定位算法
來源：電子技術應用2014年第3期
雷 謙， 杜慶治,， 龍 華， 邵玉斌
(昆明理工大學 信息工程與自動化學院,， 云南 昆明 650500)
摘要： 為解決傳統(tǒng)質心算法定位精度過低的問題，引入VIRE算法,，利用信號傳播模型在定位區(qū)域內構造虛擬參考標簽的RSSI信息,，提出一種將VIRE系統(tǒng)與傳統(tǒng)質心算法相結合的改進算法。仿真結果表明,，在計算復雜度提高的情況下,，改進算法的定位精度較傳統(tǒng)質心算法提高了33%。
中圖分類號： TP393
文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2014)03-0108-04
A new RSSI-based centroid localization algorithm using virtual reference tags
Lei Qian, Du Qingzhi, Long Hua, Shao Yubin
College of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China
Abstract： For improving the accuracy of centroid localization, a modified algorithm is introduced in this paper. Based on the VIRE algorithm and the RSSI information of virtual reference tags established by signal transmission model in location area, an improved algorithm was proposed, which is the combination of VIRE system and the original centroid algorithm. Although the computational complexity has increased, the simulation results show that the accuracy of positioning has been further improved to 33% by this algorithm compared to the original centroid algorithm.
Key words : VIRE algorithm; virtual reference tags; RSSI; centroid algorithm

    WSN傳感器節(jié)點定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術之一,。目前無線傳感器網(wǎng)絡定位算法可以分為兩類：基于距離的（Range-based）和與距離無關的(Range-free)[2],。參考文獻[3]介紹了一種新的節(jié)點定位技術——質心算法。該算法屬于距離無關的定位算法,，計算的復雜度較參考文獻[4]中的最小二乘法有了很大的降低,，且網(wǎng)絡生存率較強,，但未知節(jié)點的定位精度不高。
    為了解決質心算法定位精度不高的問題,，本文提出的一種改進的質心算法,。該算法與VIRE[5]算法類似，利用信號傳播模型[6]在定位區(qū)域內構造虛擬參考標簽的RSSI[7]信息,，通過最小二乘法結合質心算法的方式,，進一步縮小了未知節(jié)點的估計區(qū)域。實驗證明,，雖然該算法的計算復雜度有所增加，但定位的精確度有了進一步的提高,，約為33%,。
1 相關工作介紹
1.1 VIRE算法
    VIRE系統(tǒng)閱讀器Rp1和參考標簽Lm1(p1,m1∈N+)分布如圖1所示，待定位標簽Zq1在區(qū)域內(q1∈N+),。VIRE方法的核心思想是將每4個參考標簽看作一個單元網(wǎng)格,，再將其進一步等分為N1×N1(N1∈N+)個小網(wǎng)格，在小網(wǎng)格處加入虛擬參考標簽,。如圖2所示,。


    


  

    實驗組數(shù)為100次的統(tǒng)計平均值，由式(6)可知：
    AverageError2=9.197 0 10.989°,。
    由圖可知,，當n2增加時，定位的精確度得到了提高,，約為16%,。但當n2=4時計算的次數(shù)較n2=2時增加了一倍，從而提高了計算的復雜度,。
3.2 改進算法與原算法定位精確度的比較
    改進的質心算法與傳統(tǒng)質心算法的比較,如圖8所示,。

 

 

    對改進算法進行300次仿真，由式(6)可知： AverageError1=5.295 9 7.907 8°,。通過仿真結果可知,，改進的質心算法較傳統(tǒng)的質心算法，定位精確度提高了約33%,。但改進的質心算法由于加入了最小二乘法,，使得計算的次數(shù)較傳統(tǒng)的質心算法有了明顯的增加，也就增加了計算的復雜度,。
3.3 仿真分析
     (1)在選取虛擬參考標簽時,，可能無法選擇待測點附近的虛擬參考標簽，或者是所選擇的虛擬參考標簽有重復,，從而造成誤差過大,。這可能與無線信號傳播模型有關,，因為信號不是在自由空間中傳輸，受到了外界環(huán)境的干擾,?？梢酝ㄟ^多次測量，再取統(tǒng)計平均,，達到減小誤差的目的,。本文通過取統(tǒng)計平均減小了誤差，但還需進一步改進,。
    (2)本文通過增加計算的次數(shù)來換取定位精確度的提
高,。在未來，需要進一步試驗新算法,，在不增加計算復雜度的基礎上,，進一步提高定位的精確度。
    無線傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點定位一直是該領域的熱點問題之一,。本文結合VIRE系統(tǒng),，提出了一種改進的質心算法。該算法計算的復雜度有所增加,，待測節(jié)點的定位精度較傳統(tǒng)質心算法有一定的提高,，在一定程度上解決了傳統(tǒng)質心算法定位精度較低的問題。
參考文獻
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