金小萍，梁俊，谢少枫

（中国计量大学，浙江 杭州 310018）

1 引言

近年来，无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）由于其低能耗和高效率，而在目标跟踪、室内定位、海上救援、森林火灾监测等领域得到了广泛的研究与应用。在WSN应用中，获取传感器节点的位置是必不可少的部分，关于节点位置确定的定位技术主要有如下两大类。

· 第一类：基于非测距的方法，如重心法、DV-HOP、APIT等方法[1-2]，这些方法虽然易于实施，成本较低，但定位精度受传感器网络布置的限制。

· 第二类：基于测距的定位方法，如RSS、AOA、TOA、TDOA等方法[3-5]，相比非测距方法，这些方法虽然需要额外的测距硬件，但定位精度更高，其中基于RSS的测距方法仅需要测出信号的衰减信息，且硬件实现成本相比其他测距方式也更低，在小规模传感器网络中，是一种高性价比的定位方式。然而基于RSS测距方式的定位精度易受非视距（non-line-of-sight，NLOS）环境的干扰，尤其是在障碍物密集的室内环境中，例如地下车库、监狱、医院等室内场景。在对人员进行定位时，墙壁、人流、房间的非视距干扰就很大，如果仍将传感器之间假设为视距（line-of-sight，LOS），则会导致RSS信息收集的不准确甚至RSS信息的丢失，最终造成较大的定位误差。

以往关于非视距环境下RSS定位问题的研究，主要包括3种类型。第一种方法基于非线性优化算法，参考文献[6]利用高斯混合模型将噪声项的非视距与视距分布变换为指数形式后再利用牛顿法进行求解。参考文献[7]基于最大似然（maximum likelihood，ML）准则构建了一个非线性方程组，合理设置初始点，再利用牛顿迭代法的思想进行求解。……