王　哲， 李　平

(长沙理工大学 计算机与通信工程学院，湖南 长沙 410114)



近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法*

王哲， 李平

(长沙理工大学 计算机与通信工程学院，湖南 长沙 410114)

针对在信标节点随机分布的环境中传统测距差分修正定位算法对参考节点选取过于单一，导致测距修正系数误差较大的问题，提出了一种近邻点联合测距修正粒子群优化的定位算法。它利用一种近邻点联合测距修正算法得到未知节点到各信标节点的修正距离，然后通过一种改进的粒子群优化 (PSO) 算法对定位结果进行优化，得到未知节点的估计位置。仿真结果表明：改进定位算法与传统算法相比，有效地提高了定位精度和稳定性。

无线传感器网络； 近邻点; 接收信号强度指示； 差分修正； 粒子群优化

0　引　言

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)是一种应用广泛的没有基础设施的自组织无线网络[1]，其成本低、功耗小，具有优良的性能。节点位置信息成为研究WSNs技术和应用的核心领域之一。基于接收信号强度指示(RSSI)的测距技术是通过在传播过程中不断衰减的信号强度来估算距离[2]，在WSNs定位技术中大量被采用。但对无线传感器来说反射、多径传播、天线增益等问题都会对RSSI产生传播损耗，如何提高基于RSSI的定位精度是个难题[3]。

文献[4]从不同角度研究了基于RSSI的无线传感器网络测距模型，引入一种立体式分层思想，提出了一种基于RSSI误差修正的待测节点定位算法，具有良好的稳定性。文献[5]在对测距误差的差分修正中，仅仅选取一个参考节点，这对未知节点定位决定权过大，并且这个点的选取也不合理。……