刘 奔, 马昌忠, 金俊超, 靳赛州, 李喜喜

(1.中国矿业大学 自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室,江苏 徐州 221116; 2.中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 221116; 3.广州南方测绘科技股份有限公司西安分公司,陕西 西安 710054)

近年来,全球导航系统技术已基本能够满足人们在室外环境下的位置服务需求。然而,由于信号遮挡、建筑物内部结构复杂等原因,室内条件下定位仍存在很大限制。无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)技术的快速发展,为室内定位研究提供了新的方向。根据定位原理的不同,可将WSN定位技术分为测距[1]和非测距[2]2类。常用的非测距方法为指纹法,分为离线建库和在线定位2部分;指纹定位在离线建库阶段需大量的时间、经济成本,且需定期维护更新。然而,测距定位基站部署方便,易于搭建定位系统,可有效避免上述问题。测距定位主要包括到达时间(time of arrival,TOA)算法、到达角度(angle of arrival,AOA)算法、到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法及基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的算法等[3-4]。与其他算法相比,RSSI定位算法成本低,易于实现,已成为研究的热点。

传统RSSI测距定位方法,如三点定位[5]、最小二乘定位[6]等,计算过程比较复杂,且定位精度不稳定,依赖于信号传输模型建立的准确性。针对室内环境的时变性且定位节点对环境的敏感度不相同的问题,文献[7]提出利用反向传播(back propagation,BP)神经网络实现对环境因子和参考信号强度的动态加权计算,提高了模型参数的可靠性,并在此基础上提出了六点质心定位算法;文献[8]通过3个……