基于無線傳感器網絡的RSSI定位

張桂萍

（山東工業職業學院，山東 淄博 255000）

1 RSSI算法定位原理介紹

無線傳感器網絡進行數據通信時，傳感器中接收數據的節點會采用RSSI技術。通過RSSI技術能夠估算節點之間的歐式距離，且這一測量過程中不需要額外增加硬件設施。因此，RSSI技術適用于當前含有大量低成本節點無傳感器網絡，但由于RSSI受環境的影響，導致每次測量的RSSI數值具有較大的隨機性，這對無線傳感器網絡的定位精度有較大影響[1]。

1.1 LOg-Normal Shadowing Path Loss模型

在不同的環境下，RSSI定位技術的測量標準不同。通過大量的測量驗證得知，通信節點之間的歐式距離d和接受信號強度P之間存在一定關系，這就是Log-Normal Shadowing Path Loss模型的建立基礎。

在 P=P0-10nplgd+ω、ω~N(0,δ2)這一模型中，d0是參考距離，一般情況下為1 m，P0是指信號源d0處接收到的信號強度，np指信號在傳輸過程中的損耗指數。

1.2 dm的無偏差估計

對于當前的RSSI定位算法，為了能更簡單地計算，往往忽略高斯白噪聲的影響。此時，對于任意的正數值m，dm的估算值為：

對上述公式進行變量和替換，將其改寫為：

式（3）中的M是由隨機變量x而生成的函數，根據矩量的生產函數對其進行定義，可以得到如下內容：

那么對應的dm的無偏差計算方法則是：

其中： ，Y值滿足均值 這一條件，方差符合正態分布；因此，d^m的期望值和方差可以為：

2 RSSI測距階段

2.1 測距建模

目前，應用比較多的理論模型是對數-正態分布模型，由于環境中的各種因素對RSSI的測距會產生較大影響，因此隨著不同鏈路的應用，其衰減指數存在較大不同，造成RSSI的測距誤差不同。采用路徑衰減指數測試時，需要將高斯噪聲的誤差加入其中，從而得到改進后的信號傳播模型，即：

式（8）中，m的均值定義為0，方差是高斯隨機變量。

2.2 定位數據預處理

對實際的測量情況而言，由于定位環境中的各種障礙物和噪聲等多種影響因素的存在，RSSI接收到的信號強度需要進行預處理。首先，接收到的RSSI值越大，表明參考節點和未知節點之間的距離越近，信號發生衰減的幾率越小，信號在傳播的過程中受到的各種干擾較少；當收到的3個參考節點位置形成一個近似的等邊三角形時，定位信號的準確性越高。其次，選擇RSSI值時，需要對收到的RSSI值進行順序排列，選擇其中較大的數據，并選擇與其他數據之間構成近似三角形的節點作為定位點。最后，對數據進行濾波，為了降低環境對RSSI值的影響，需要對同一節點接收到的多組RSSI值進行濾波處理，濾波的方法主要是均值和中值等[2]。

2.3 測量距離的修正

由于RSSI值測試受環境影響較大，得到的數據準確性不足，因此可以通過建立無線通信傳播模型計算未定位節點與已定位節點之間的距離，還可以通過對比節點之間的測試距離和真實距離，得到RSSI定位測量誤差，進而矯正未定位節點的數值誤差。矯正時，參考節點設定為函數Ri(xi, yi)，具體的矯正方程式如下：

式（9）中，n是Ri鄰居參考節點的數量，rik是參考節點的實際測量數值，dik是參考節點和臨近節點之間的測量距離，μi表示測試距離和實際測量距離之間的誤差系數。通過應用矯正函數，能夠準確計算未定位節點與已知節點之間的距離，最大程度上保證RSSI定位數據的準確性。

3 RSSI定位階段

開展RSSI定位工作時，需要借助矯正距離和參考節點的坐標數值，通過三邊定位法和三角定位法等準確估算未知節點的位置。在這些方法的基礎上，人們根據實際的工作需求對其進行了精確改進，能夠計算出更加準確的未知節點數據參數。選擇定位方法時需要結合實際需求，同時需要計算節點能量等。

4 RSSI修正階段

定位階段主要估算未知節點的初始坐標，但估算數據與實際測量數據之間會存在一定誤差，需要對這一數據進行修正才能得到更加準確的節點定位。為了不增加硬件成本并減少誤差，提高節點的定位精度，得到更加準確的位置信息，需要對數據進行修正操作。測定過程中每個參與定位的參考節點會對未知節點坐標的準確性產生影響，但參考節點的準確性存在差異，對未知節點的定位影響不同，而權值就是描述這一影響的因子，比較常見的權值方法是：

權值在RSSI定位修正中是非常重要的研究內容。進行RSSI定位測定時，測試區域內參考節點的數量越多，通過修正其測試數據得到的RSSI定位信息越精確。對于已知定位的未知節點，參考節點可以進行有限考量和選擇，從而方便進入到下一階段的定位測量。

5 算法仿真

通過MATLAB7.0本文的基于無線傳感器網絡的RSSI定位算法進行仿真實驗，將得到的結果與LIS定位算法得到的結果進行對比。本次仿真模擬中，所有的盲節點定位誤差全部采用平均值作為精度的衡量標準，即：

通過本次研究可以發現，無線傳感器網絡RSSI定位系統的誤差≤1.5 m的定位精度高達90%以上，與其他算法相比具有明顯優勢。通過研究環境噪聲方差和盲節點數量得知，隨著盲點數量的增加，無線傳感器網絡RSSI定位得到的結果準確性逐漸降低。對LIS定位算法而言，其定位的準確性與盲點的數量沒有直接關系。在盲節點數量大于1的情形下，無線傳感器網絡RSSI定位算法的精度最高，但隨著環境噪聲強度的增加，不同算法的定位精度都會有一定程度的惡化，且無線傳感器網絡RSSI定位算法的誤差小于其他算法。由此得知，即使有噪聲干擾，無線傳感器網絡RSSI定位算法的準確性仍然高于其他算法，其定位的精準度使其得到廣泛應用。

6 結 論

本文分析了RSSI定位的三個階段，具體解析了其中存在的問題并提出了改善措施。選擇改善方法時，需要根據實際情況綜合考量，從根本上提高定位精度。