一种改进基干RSSI最小二乘法与拟牛顿法WSN节点定位算法.doc

一种改进的基于RSSI最小二乘法和拟牛顿法的WSN节点定位算法 　　摘要：针对受周围环境影响的无线传感器网络定位精度等因素引起的测量误差问题，提出一种改进的基于RSSI最小二乘法和拟牛顿法的定位算法。本文首先利用最小二乘法预估未知节点的初步位置，再将节点位置作为拟牛顿算法的初始值进行迭代计算，得到更为精确的节点位置。仿真结果证明，该算法能有效地抑制测距传播误差，提高传感节点的定位精度 关键词：无线传感器网络；节点定位算法；最小二乘法；拟牛顿法 中图分类号：TN929 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0222-04 Abstract： In order to reduce the measurement error by the surrounding environment influence when the signal is transmitting to improve the positioning accuracy， this paper proposes a kind of the localization algorithm that is the least squares method combined with the quasi Newton method. First， using the least square method to estimates the unknown node， and get the initial position of the unknown node， then putting the node position as a quasi Newton algorithm of the initial value to iterative calculation， getting more exact node location. Simulation outcomes display that the algorithm can impactfully decrease the influence of the error in propagation process and improve the accuracy of the sensor node localization， and the algorithm needs no any additional hardware equipment， so it is achieved likely. Key words： wireless sensor networks； the node localization Algorithm； the least square method； quasi Newton method 节点定位技术是无线传感器网络WSN（wireless sensor network）关键支撑技术，具有非常重要意义的研究价值 基于距离（接收信号强度指示）的RSSI（Received Signal Strength Indicator）算法，因其勿需新增额外硬件设备、能耗低和易实现等优势成为WSN节点定位技术的研究热点[1] 在现有研究的基础上[7] [8] [9] [10]，本文提出了一种改进的基于RSSI最小二乘法和拟牛顿法的WSN节点定位算法。首先利用最小二乘法预估未知节点的初步位置，再将节点位置作为拟牛顿算法的初始值进行迭代计算，得到更为精确的节点位置。仿真结果证明，该算法能有效地抑制测距传播误差，提高了传感节点的定位精度 1 最小二乘法和拟牛顿法 1.1 无线电传播路径损耗模型 RSSI定位算法定位精度受无线电传播路径损耗的影响很大。综合考虑到实际应用环境中多径、绕射、障碍物等因素影响[2]，对数-常态分布模型[4]将更加趋近实际无线环境，通过信号强度的路径损耗，可以计算出节点到所收到信标节点的预估位置 可求解出，因存在测距误差，值尽可能使误差模型达到最小值，最后利用最小均方预估可得未知节点坐标为 1.3 拟牛顿法 拟牛顿法[3]主要有DFP和BFGS两种形式，其原理是通过引入牛顿条件在试探点附近的二次逼近从而确定线搜索方向。本改进算法选用BFGS算法 2 一种改进的基于RSSI最小二乘法和拟牛顿法的WSN节点定位算法 2.1 算法流程 Step 1 布置锚节点。先把n个锚节点分别布置到指定的位置，锚节点的坐标为，标志位为“1” Step 2 建立和更新邻居表。当未知节点加入到无线传感器网络中，未知节点使用接收到的锚节点和未知节点的信号强度，建立自己的邻居表，邻居表中