基于RSSI测距信号衰减因子的WSN定位算法研究

使用中，由于环境因素易产生多径传播、反射、天线增益、非视距等现象，即使布置在固定场合的无线传感器网络，当环境因素改变时，信号衰减速度也会变化，造成相同距离产生不同环境平均路径损耗指数的传播损耗，所以RSSI的定位技术在基于距离的定位技术范畴中通常属于粗略定位。

3 基于测距信号的RSSI测距法

3.1 改进思路

对于RSSI测距法中信号传播路径损失，提出利用锚节点测距信号衰减因子进行改进。其基本思路是借助两个锚节点间的信号传播损耗计算出信号衰减因子，再将信号衰减因子用于已知节点与未知节点的测距中，计算距离。

测距布局思路如图1所示，在无线传感器网络中已知两节点位置信息，N2为所需求的节点。N₀和N₂为相同环境下，两节点可进行通信，由已知节点N₀到N₂的位置信息，测出N0到N2的距离，确定节点N2的定位信息。利用锚节点测距信号衰减因子的思想，若在节点N₀的通信范围内存在一锚节点N₁，则N₀、N₁、N₂为邻居节点，在节点N₀通信小范围内存在环境噪声系数引起信号无规律的衰减时，环境噪声系数对于N₀到N₂与N₀到N₁之间的信号通信质量的影响是一样的。同状态下，信号从N₀到N₂与从N₀到N₁的衰减规律一致。因此，通过锚节点N1和N₀得出同状态下信号衰减速率与距离的数值关系，进而通过该衰减因子计算N₀到N₂的距离。在此改进思路上结合信号随距离增加而衰减变快的情况，推导出信号衰减因子。

在基于RSSI测距法的定位过程中，均需在未知节点的通信范围内有至少三个锚节点对其定位，因此当计算衰减因子时即可利用这些锚节点，不需额外增加节点。

3.2 信号随机衰减系数

在相同环境下有两个锚节点N₀、N₁和一个未知节点N₂，N₀与N₁和N₀与N₂均可相互通信。N₀、N₁间距为d₁，且已知N₀发出的信号强度为P_N0，传输到N₁时，信号强度降为P_N1;从N₀ 传输到N₂时，信号强度降为P_N2。需测N₀到N₂的距离d(其示意图如图2所示)。

推导如下：

无线传感器网络传输信号的能量损耗E与距离d的关系：

可见，基于锚节点辅助测距信号随机衰减系数的RSSI测距法利用锚节点辅助定位。该测距法无需建立复杂的路径损失模型，而利用锚节点辅助信号衰减因子用于测距。

4 算法仿真分析

为了检验基于锚节点辅助信号的RSSI测距算法的性能，在NS2平台上对WSN算法运用数据收集，利用仿真角度进行算法的分析，即在P_N0、P_N1、d₁取一定值的情况下得出P_N2与d的关系。

算法，其中，即为信号衰减因子，它是由两个锚节点N₀、N₁求得，环境变化时，n随之变化。

图3所示为在固定节点N₀和节点N₂时，不同的环境衰减因子对改进RSSI曲线的影响示意图。可以看出，环境衰减因子n对传播模型影响很大，n值越小，其对应的改进RSSI曲线越平缓，节点信号衰减得越慢，节点N₂定位误差越小。反之，n值越大，信号衰减得越快，定位误差越大。

现给定一组值：，当时，在Matlab2016a上经过算法仿真分析，绘制出d与P_N2的关系图，如图4所示。

仿真图中曲线显示了利用信号衰减因子法所得的节点N2的接收信号强度与距离的关系，信号强度随距离的增加而衰减变快，且衰减速度较均匀，未出现信号强度震荡现象。

5 结论

在基于距离的定位技术中，定位精度取决于测距精度。本文提出了利用锚节点测距信号衰减因子的思想和方法，并阐述其测距原理，推导出信号衰减因子。与传统的RSSI测距法相比，该测距法无需建立复杂的路径损失模型，而是计算同时刻的信号衰减因子用于测距，衰减因子现求现用能有效减少因其他因素引起的信号强度震荡带来的测距误差，提高无线传感器网络中RSSI定位精度。

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本文来源于《电子产品世界》2017年第8期第33页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。