房亚群，安 进

(江苏食品药品职业技术学院 信息工程系，江苏 淮安 223003)

0 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。后者属于粗粒度定位，难以满足高精度定位。而前者属高精度定位，但需要软件、硬件匹配，测量节点间的距离，即测距[5]。典型的基于测距算法有：接收信号强度RSSI、到达时间差TDOA和到达角度AOA到达角度AOA。相比TDOA和AOA算法，基于RSSI测距算法无需额外的硬件设备，由于其成本低、功耗小而被广泛应用。

基于RSSI测距是利用节点从发射点所接收的功率，并结合无线信道传输模型，推算离发射点的距离。然而，由于信号传输易遭受无线环境影响，包括多径、障碍物遮挡等，测量的RSSI值存在误差。为此，常需采取一些措施提高RSSI测量的精度。

测距和定位是基于测距定位算法的两个重要步骤，并且测距阶段对定位误差有直接的影响[6]。为此，研究人员对测距误差进行了较深入研究。如文献[7]提出多次测量加权RSSI值；文献[8]先分析信号传输模型，再估计环境参数，降低测量RSSI值的误差；文献[9]引用高斯加权策略，并将误差偏大的RSSI值滤除；文献[10]利用RSSI跳数连续改进测距精度。

为此，本文提出基于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)。I-RSSI-SM-L算法以RSSI测距为基础，并充分考虑了RSSI测距误差以及定位开销。在测距阶段，通过锚节点间距离和接收功率信息，估计环境参数。然后，计算测距误差，并构建置信区间。……