孙子文，朱 颖

(1.江南大学物联网工程学院，江苏 无锡214122；2.物联网技术应用教育部工程研究中心，江苏 无锡214122)

工业无线传感器网络IWSN(Industrial Wireless Sensor Networks)[1]中，为节约成本，除少量节点带有自定位的GPS模块，大部分传感器节点则被随机分布在特定的检测区域，即节点的位置是未知的。IWSN在实际工作过程中会受到各种攻击和安全威胁，其中Sybil攻击是一种危害巨大，容易发起的基础攻击类型。受到Sybil攻击后，恶意节点违法地以多个身份出现，并发送错误信息，误导用户管理中心的决策。因此，在检测出Sybil攻击之后，对恶意节点及时进行定位是至关重要的。

IWSN中根据是否需要测距将定位算法分为基于测距定位算法和基于非测距定位算法[2]。基于测距的定位算法包括：信号到达角度AOA(Angle of Arrival)、到达时间TOA(Time of Arrival)、基于接收信号强度指示RSSI(Received Signal Strength Indication)等。非测距的定位算法主要包括：质心定位算法，距离矢量跳DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法，近似三角形内点测试法APIT(Approximate Point-in-Triangulation Test)定位算法，多维比例图MDS-MAP(Multidimensional Scaling-Map)算法等。其中基于RSSI的定位技术具有定位精度高且无需额外的硬件设备等优点，使得RSSI定位算法成为一大研究热点。目前RSSI定位算法常用的是RSSI指纹定位算法[3]和基于RSSI测距的三边定位算法。Zhang G等人[4]采用RSSI指纹定位算法，在离线阶段，建立RSSI指纹数据库，在在线阶段，利用 K－近邻 KNN(K-Nearest Neighbor)匹配算法将采集到的RSSI值与指纹数据库中RSSI值进行匹配，最终选择出K个参考节点进行目标节点的质心定位算法。何青春等人[5]运用RSSI测距技术测量目标节点与已知参考节点之间的距离，随后利用三边测量定位算法得到目标节点坐标信息。……