无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (1): 87-89.

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

周彦1，文宝1，李建勋2

1.湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭 411105
2.上海交通大学自动化系，上海 200240

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2012-01-01 发布日期:2012-01-01

Closer nodes weighted centroid localization for wireless sensor networks

ZHOU Yan1, WEN Bao1, LI Jianxun2

1.College of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105, China
2.Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2012-01-01 Published:2012-01-01

摘要/Abstract

摘要： 节点定位技术是无线传感器网络（WSNs）的基础技术，具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法，但前者定位误差大，后者对每个信标节点进行加权定位，这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素（如路径衰减因子等）。基于此，提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法，以提高初次定位的精度。进而，可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。

关键词: 无线传感器网络, 质心定位, 接收信号的强度指示（RSSI）, 定位校正

Abstract: Node localization is the basis for Wireless Sensor Networks（WSNs） application. Centroid localization and RSSI-based centroid are two favorite approaches so far. However, the localization accuracy is low for the former approach; the latter is sensitive to interference factors, e. g. the signal decay exponent. The closest nodes’ location is used to correct other beacon nodes’ signal. Based on this, an improved centroid weighted localization method is proposed, which is further enhanced by modifying the weights for the closest node, second closest node and the sum of all nodes. Simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the presented approach.

Key words: Wireless Sensor Network（WSN）, centroid localization, Received Signal Strength Indication（RSSI）, locating rectification

周彦1，文宝1，李建勋2. 无线传感器网络节点近点加权质心定位方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(1): 87-89.

ZHOU Yan1, WEN Bao1, LI Jianxun2. Closer nodes weighted centroid localization for wireless sensor networks[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(1): 87-89.

[1]	巩俊辉，胡晓辉，杜永文. 基于演化博弈的最优防御策略选取研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 116-123.
[2]	孙泽宇，董汉磊，苏艳超，徐琛，聂雅琳，李传锋. 传感网中基于能量有效的多参数数据重构方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 103-110.
[3]	龚本灿，周峰，陈鹏，任东. 基于路径质量的无线传感网路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 99-104.
[4]	郑祖朋，汪祖民，彭杨，季长清，秦静. 能量采集传感器网络中MAC协议研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 24-29.
[5]	韩雨涝. 非并行二分法的覆盖空洞修复算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 87-92.
[6]	杨飞跃，陶洋. 时空协作的WSNs节点异常检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(7): 127-131.
[7]	朱瑞金，龚雪娇，唐波. 分布式混合压缩感知无线传感器网络数据收集[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 73-80.
[8]	乔冉，闫江毓，唐良瑞. 基于多维高斯的无线传感器网络定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 99-104.
[9]	王艳娇，唐琦. 改进的异构无线传感器网络路由能量算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 80-85.
[10]	韩雨涝. 面向带状无线传感网低延迟可靠数据收集算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 104-109.
[11]	张媛媛，吴华锋，鲜江峰，梅骁峻. 双重约束下的海洋无线传感网自适应成簇算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 128-133.
[12]	邹山花，高毅，彭力. 随机系统事件驱动控制策略的研究与设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 100-106.
[13]	李道全，魏艳婷，张玉霞，刘文静. 基于改进蚁群算法的WSN能量均衡路由算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 117-124.
[14]	姬晓辉，孙泽宇，阎奔，李传锋. 基于联合节点行为策略的WSN覆盖控制算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(16): 99-107.
[15]	余科军，张建州. DV-Hop测距修正的定位算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(15): 123-127.