于慧霞

（南京邮电大学 南京 210046）

0 引言

在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据是否依靠测量距离划分为基于测距(range-based)的算法和非基于测距(range-free)的算法。前者是利用测量得到的距离或角度信息来进行位置计算，而后者一般是利用节点的连通性和多跳路由信息交换等方法来估计节点间的距离或角度，并完成位置估算。

文献[6]提出了一种廉价实用的定位算法，该方法通过校正RSSI测距技术测量节点间的距离，并优选信标节点，最后用加权质心方法进行定位，该方法存在的缺点是在加权权重阶段没有对权值进行更好的选取；文献[7]提出了一种基于RSSI的修正加权质心定位算法，在该算法中采用测试距离倒数之和来代替距离和的倒数作为权重， 该算法对于质心算法的权值进行了很好的修正，但是在测距阶段没有充分考虑到信标节点的影响力，使得RSSI测距值存在着很大的误差。

本文融合文献[6]和文献[7]中算法的优点，并弥补两种算法中的不足，在基于校正RSSI测距的基础上，通过优选信标节点，最后采用修正加权权重的方法来对传统的质心定位算法进行改进。

1 算法模型

1.1 无线信号传播损耗模型

在基于接收信号强度指示RSSI的定位中，已知发射节点的发射信号强度，接收节点根据收到信号的强度，计算出信号的传播损耗，利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离，再利用已有的算法计算出节点的位置。

一般地，在实际应用环境中，无线传感器网络模拟的传播模型我们考虑最多的就是综合性强并被广泛应用的Shadowing模型。……