改进的WSN节点定位算法：基于RSSI的性能优化

在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）的研究中，节点自定位是一项关键且广泛应用的技术，对于军事和民用领域都有着广泛的应用前景。传统的节点定位方法主要分为基于范围（range-based）和基于距离无关（range-irrelevant）两种算法。这两种方法各有优缺点：范围基方法依赖于精确的距离测量，但可能受到环境因素的影响；而距离无关方法则相对不那么精确，但对这些因素较为鲁棒。 针对这两种算法的局限性，本文提出了一种新的改进定位算法，该算法利用接收信号强度指示器（Received Signal Strength Indicator, RSSI）进行节点间距离测量，并优化了传感器网络中的信标节点（Beacon Node）。通过结合RSSI信号强度与节点间的协作，算法利用权重中心点（Weighted Centroid Algorithm）进行定位，这种方法旨在降低硬件成本，提高定位精度，并减少对环境变化的敏感度。 算法的关键步骤包括： 1. **RSSI数据采集**：节点通过感知并记录其接收到的信号强度，这些数据反映了与其它节点之间的通信质量。 2. **信号强度建模**：通过统计学习，建立RSSI与实际距离之间的关系模型，考虑无线传播路径损耗、多径效应等因素。 3. **距离估计**：根据RSSI值计算节点之间的大致距离，虽然不是绝对精确，但可以提供一个粗略的范围。 4. **信标节点优化**：选择具有较高稳定性和覆盖范围的信标节点，以提高整个网络的定位准确性。 5. **权重分配**：根据节点间的通信质量分配权重，权重较高的节点在定位计算中贡献更大。 6. **节点位置计算**：采用权重中心点算法，求解所有节点位置的加权平均，得到最终的节点位置估计。 通过MATLAB仿真实验，结果表明，相比于传统的RSSI定位算法，这种改进方法在定位精度、抗干扰性和实时性方面都有显著提升。实验数据支持了该算法在低成本和实用性上的优势，适用于大规模、动态变化的无线传感器网络环境中。 总结来说，本文的创新点在于将RSSI信号强度有效地融入到节点定位中，结合权重中心算法，提供了一种实用且性能优越的解决方案，为无线传感器网络的节点定位提供了新的研究视角和技术参考。