《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于虛擬參考標(biāo)簽的RSSI質(zhì)心定位算法
來(lái)源：電子技術(shù)應(yīng)用2014年第3期
雷 謙， 杜慶治， 龍 華， 邵玉斌
(昆明理工大學(xué) 信息工程與自動(dòng)化學(xué)院， 云南 昆明 650500)
摘要： 為解決傳統(tǒng)質(zhì)心算法定位精度過(guò)低的問(wèn)題，引入VIRE算法，利用信號(hào)傳播模型在定位區(qū)域內(nèi)構(gòu)造虛擬參考標(biāo)簽的RSSI信息，提出一種將VIRE系統(tǒng)與傳統(tǒng)質(zhì)心算法相結(jié)合的改進(jìn)算法。仿真結(jié)果表明，在計(jì)算復(fù)雜度提高的情況下，改進(jìn)算法的定位精度較傳統(tǒng)質(zhì)心算法提高了33%。
中圖分類(lèi)號(hào)： TP393
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 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(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)[1]的核心技術(shù)之一。目前無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可以分為兩類(lèi)：基于距離的（Range-based）和與距離無(wú)關(guān)的(Range-free)[2]。參考文獻(xiàn)[3]介紹了一種新的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)——質(zhì)心算法。該算法屬于距離無(wú)關(guān)的定位算法，計(jì)算的復(fù)雜度較參考文獻(xiàn)[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(qiáng)，但未知節(jié)點(diǎn)的定位精度不高。
    為了解決質(zhì)心算法定位精度不高的問(wèn)題，本文提出的一種改進(jìn)的質(zhì)心算法。該算法與VIRE[5]算法類(lèi)似，利用信號(hào)傳播模型[6]在定位區(qū)域內(nèi)構(gòu)造虛擬參考標(biāo)簽的RSSI[7]信息，通過(guò)最小二乘法結(jié)合質(zhì)心算法的方式，進(jìn)一步縮小了未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)證明，雖然該算法的計(jì)算復(fù)雜度有所增加，但定位的精確度有了進(jìn)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(gè)參考標(biāo)簽看作一個(gè)單元網(wǎng)格，再將其進(jìn)一步等分為N1×N1(N1∈N+)個(gè)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(shí)驗(yàn)組數(shù)為100次的統(tǒng)計(jì)平均值，由式(6)可知：
    AverageError2=9.197 0 10.989°。
    由圖可知，當(dāng)n2增加時(shí)，定位的精確度得到了提高，約為16%。但當(dāng)n2=4時(shí)計(jì)算的次數(shù)較n2=2時(shí)增加了一倍，從而提高了計(jì)算的復(fù)雜度。
3.2 改進(jìn)算法與原算法定位精確度的比較
    改進(jìn)的質(zhì)心算法與傳統(tǒng)質(zhì)心算法的比較,如圖8所示。

 

 

    對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行300次仿真，由式(6)可知： AverageError1=5.295 9 7.907 8°。通過(guò)仿真結(jié)果可知，改進(jìn)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(jìn)的質(zhì)心算法由于加入了最小二乘法，使得計(jì)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(jì)算的復(fù)雜度。
3.3 仿真分析
     (1)在選取虛擬參考標(biāo)簽時(shí)，可能無(wú)法選擇待測(cè)點(diǎn)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(guò)大。這可能與無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳播模型有關(guān)，因?yàn)樾盘?hào)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(guò)多次測(cè)量，再取統(tǒng)計(jì)平均，達(dá)到減小誤差的目的。本文通過(guò)取統(tǒng)計(jì)平均減小了誤差，但還需進(jìn)一步改進(jìn)。
    (2)本文通過(guò)增加計(jì)算的次數(shù)來(lái)?yè)Q取定位精確度的提
高。在未來(lái)，需要進(jìn)一步試驗(yàn)新算法，在不增加計(jì)算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高定位的精確度。
    無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位一直是該領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文結(jié)合VIRE系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的質(zhì)心算法。該算法計(jì)算的復(fù)雜度有所增加，待測(cè)節(jié)點(diǎn)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(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
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