《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于虚拟参考标签的RSSI质心定位算法
来源:电子技术应用2014年第3期
雷 谦, 杜庆治, 龙 华, 邵玉斌
(昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500)
摘要: 为解决传统质心算法定位精度过低的问题,引入VIRE算法,利用信号传播模型在定位区域内构造虚拟参考标签的RSSI信息,提出一种将VIRE系统与传统质心算法相结合的改进算法。仿真结果表明,在计算复杂度提高的情况下,改进算法的定位精度较传统质心算法提高了33%。
中圖分類號: TP393
文獻標(biāo)識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)03-0108-04
A new RSSI-based centroid localization algorithm using virtual reference tags
Lei Qian, Du Qingzhi, Long Hua, Shao Yubin
College of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China
Abstract: For improving the accuracy of centroid localization, a modified algorithm is introduced in this paper. Based on the VIRE algorithm and the RSSI information of virtual reference tags established by signal transmission model in location area, an improved algorithm was proposed, which is the combination of VIRE system and the original centroid algorithm. Although the computational complexity has increased, the simulation results show that the accuracy of positioning has been further improved to 33% by this algorithm compared to the original centroid algorithm.
Key words : VIRE algorithm; virtual reference tags; RSSI; centroid algorithm

    WSN傳感器節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術(shù)之一。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可以分為兩類:基于距離的(Range-based)和與距離無關(guān)的(Range-free)[2]。參考文獻[3]介紹了一種新的節(jié)點定位技術(shù)——質(zhì)心算法。該算法屬于距離無關(guān)的定位算法,計算的復(fù)雜度較參考文獻[4]中的最小二乘法有了很大的降低,且網(wǎng)絡(luò)生存率較強,但未知節(jié)點的定位精度不高。
    為了解決質(zhì)心算法定位精度不高的問題,本文提出的一種改進的質(zhì)心算法。該算法與VIRE[5]算法類似,利用信號傳播模型[6]在定位區(qū)域內(nèi)構(gòu)造虛擬參考標(biāo)簽RSSI[7]信息,通過最小二乘法結(jié)合質(zhì)心算法的方式,進一步縮小了未知節(jié)點的估計區(qū)域。實驗證明,雖然該算法的計算復(fù)雜度有所增加,但定位的精確度有了進一步的提高,約為33%。
1 相關(guān)工作介紹
1.1 VIRE算法

    VIRE系統(tǒng)閱讀器Rp1和參考標(biāo)簽Lm1(p1,m1∈N+)分布如圖1所示,待定位標(biāo)簽Zq1在區(qū)域內(nèi)(q1∈N+)。VIRE方法的核心思想是將每4個參考標(biāo)簽看作一個單元網(wǎng)格,再將其進一步等分為N1×N1(N1∈N+)個小網(wǎng)格,在小網(wǎng)格處加入虛擬參考標(biāo)簽。如圖2所示。


    


  

    實驗組數(shù)為100次的統(tǒng)計平均值,由式(6)可知:
    AverageError2=9.197 0 10.989°。
    由圖可知,當(dāng)n2增加時,定位的精確度得到了提高,約為16%。但當(dāng)n2=4時計算的次數(shù)較n2=2時增加了一倍,從而提高了計算的復(fù)雜度。
3.2 改進算法與原算法定位精確度的比較
    改進的質(zhì)心算法與傳統(tǒng)質(zhì)心算法的比較,如圖8所示。

 

 

    對改進算法進行300次仿真,由式(6)可知: AverageError1=5.295 9 7.907 8°。通過仿真結(jié)果可知,改進的質(zhì)心算法較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法,定位精確度提高了約33%。但改進的質(zhì)心算法由于加入了最小二乘法,使得計算的次數(shù)較傳統(tǒng)的質(zhì)心算法有了明顯的增加,也就增加了計算的復(fù)雜度。
3.3 仿真分析
     (1)在選取虛擬參考標(biāo)簽時,可能無法選擇待測點附近的虛擬參考標(biāo)簽,或者是所選擇的虛擬參考標(biāo)簽有重復(fù),從而造成誤差過大。這可能與無線信號傳播模型有關(guān),因為信號不是在自由空間中傳輸,受到了外界環(huán)境的干擾。可以通過多次測量,再取統(tǒng)計平均,達到減小誤差的目的。本文通過取統(tǒng)計平均減小了誤差,但還需進一步改進。
    (2)本文通過增加計算的次數(shù)來換取定位精確度的提
高。在未來,需要進一步試驗新算法,在不增加計算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,進一步提高定位的精確度。
    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點定位一直是該領(lǐng)域的熱點問題之一。本文結(jié)合VIRE系統(tǒng),提出了一種改進的質(zhì)心算法。該算法計算的復(fù)雜度有所增加,待測節(jié)點的定位精度較傳統(tǒng)質(zhì)心算法有一定的提高,在一定程度上解決了傳統(tǒng)質(zhì)心算法定位精度較低的問題。
參考文獻
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