基于RSSI的无线传感器网络定位技术研究及应用

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微机电系统、无线通信和数字电子技术的进步孕育了无线传感器网络技术(Wireless Sensor Network,WSN),无线传感器网络将改变我们与客观世界的交互方式。定位技术作为无线传感器网络的一项重要应用,已经得到了广大科研人员长时间的广泛关注。本文在现有的定位技术基础上,主要研究基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的无线传感器网络定位技术。首先,本文分析了当前无线传感器网络定位技术的应用概况,指出了当前定位技术的优缺点所在。然后,本文考虑到基于非度量多维标度(Non-Metric MultidimensionalScaling,NMDS)的定位算法——NMDS-RSSI中存在RSSI值随机误差大的缺点,引入了极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)的思想,利用多次测量求平均的方式来有效地降低RSSI值的测量误差,由此提出了NMDS-MLE-RSSI算法,提出了算法的网络通信模型并分析了其应用背景。接下来,本文利用MATLAB仿真工具对NMDS-MLE-RSSI算法进行了仿真实验,实验结果表明,NMDS-MLE-RSSI算法最适合应用于室内环境,应用于矿井隧道环境时,由于应用环境狭长的特点,定位结果会有一定的扭曲现象。此外,针对矿井隧道这一应用环境的特点以及RSSI在实际应用中所表现出来的易跳变的特性,本文基于加权的思想,利用RSSI值对锚节点(即位置已知的节点)的坐标进行加权,根据多个锚节点的平均加权坐标得出待定位节点位置信息,从而提出了一种加权质心(Weighted Centroid,WC)的定位算法——RSSI-WC。本文利用德州仪器Zigbee协议栈(Texas Instruments Zigbee Stack,TI Z-Stack)以及实验室开发的CC2430节点和Sensor-View图形界面在类似于矿井隧道的环境中做了相关的实物实验,取得了良好的定位性能。
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