陈 璇，董仕鹏

(兰州交通大学 电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070)

基于修正RSSI值的加权质心定位算法

陈 璇，董仕鹏

(兰州交通大学 电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070)

针对利用接收信号强度指示(RSSI)进行节点定位时，RSSI值易受到环境因素的影响导致定位误差。为减小定位误差，在修正加权质心定位算法的基础上，使用卡尔曼滤波对连续采集到的RSSI值进行最优化处理，实现实时状态的预测和估计，使测距结果尽可能接近实际距离，为后续的定位提供更准确的数据。仿真结果显示,相比于之前的算法，改进算法减小了定位误差，提高了定位准确度。

接收信号强度指示；节点定位；卡尔曼滤波；定位误差

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)[1-3]是一种由成千上万微传感器构成的具有动态拓扑结构的自组织网络。具有无线通信能力的传感器节点，被随机抛洒在没有基础设施的无人区域，以协作的方式来感知、采集节点周围环境中WSN部署者获取所感兴趣的信息。WSN被广泛应用于军事、民用等领域[4-7]。

位置信息是传感器节点采集数据中不可缺少的部分，没有位置信息的检测消息通常没有意义。确定事件发生的位置或采集数据的节点位置是传感器网络最基本的功能之一。定位方法可以分为基于测距定位(Range-based)和无需测距定位(Range-free)两类。测距技术有RSSI、TOA、TDOA等[8]。无需测距的定位算法有质心算法[9]、APIT算法[10]、DV-Hop算法[11]和凸规划算法[12]等。

本文在文献[13]提出的修正加权质心定位算法的基础上，利用卡尔曼滤波[14-15]对RSSI值进行去噪优化处理，以期得到良好的定位精度。……