RSSI—神經網絡在無線傳感網絡定位中的應用.pdf

1、無線傳感網絡作為近些年來新興的一種獲取信息的手段，被廣泛應用于消費類電子、交通管理、環(huán)境監(jiān)測以及軍事偵察等諸多領域中，具有廣闊的發(fā)展前景，是國內外研究的熱點課題。無線傳感網絡通過檢測區(qū)域內的磁場強度、溫度、物體的加速度等獲得有價值的環(huán)境特性，假若不知道傳感數(shù)據的具體位置，收集回來的環(huán)境特性就沒有任何意義。由此可見，節(jié)點的位置信息對于無線傳感網絡應用的有效性是至關重要的。
　　 首先，本文分兩大類介紹了無線傳感網絡的定位技術，并在

2、分析各種定位方法優(yōu)缺點的基礎上指出:RSSI定位算法硬件簡單、功耗低、成本低廉且計算簡單更適合于無線傳感網絡的定位。接著介紹了RSSI的測距原理及幾種常用的RSSI值修正方法并以信號傳播路徑損耗模型為基礎，模擬實際環(huán)境建立了RSSI值的采集模型。
　　 之后，詳細介紹了基本的RSSI定位算法，通過研究發(fā)現(xiàn)了其定位精度不高的主要原因，針對此原因，提出了兩種優(yōu)化算法:錨節(jié)點為參考的RSSI定位算法和基于最小二乘法的RSSI定位算法。

3、通過實驗對比優(yōu)化算法和基本RSSI定位算法的性能。實驗表明，基本的RSSI定位算法由于選用固定的環(huán)境變量A和n，因此對環(huán)境的適應能力較差，隨環(huán)境變化的加劇，其定位精度急劇下降，而優(yōu)化算法則可以根據不同的環(huán)境調整自身的環(huán)境變量A和n，使其對環(huán)境具有一定的適應能力，但其定位精度仍然不是很理想。
　　 研究分析可知，雖然經過優(yōu)化的RSSI定位算法對環(huán)境具有一定的適應能力，但是仍未能擺脫由于環(huán)境變量A和n估算不準而帶來的測距誤差，由此提

4、出了本文的定位算法-RSSI-神經網絡定位算法，此算法采用RSSI與神經網絡相結合的思想，直接建立了RSSI值和與節(jié)點位置的映射關系，從而忽略了由于在定位過程中環(huán)境參數(shù)A和n選取不當帶來的誤差，實驗證明，該定位算法較傳統(tǒng)的RSSI定位算法不但在精度上有一定的提高，且對于環(huán)境的變化具有較強的適應能力。
　　 最后，對RSSI-神經網絡定位算法的一些特性進行了實驗研究，實驗證明，在該算法中，錨節(jié)點的位置和錨節(jié)點個數(shù)的多少，對定位精度