基于RSSI测距的无线传感器网络节点定位算法优化

无线传感器网络作为一种融合了微机电技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理和无线通信技术的新兴技术，近年来在物联网和智能环境监测等领域展现出了广阔的应用前景。在无线传感器网络的研究中，节点定位是一个核心问题，它对于目标识别、监控、追踪等应用场景至关重要。传统的无线网络定位方法往往不适用于传感器网络，因为传感器节点受限于体积、成本和能源效率，工作环境通常复杂且难以直接接入。 本文由山东大学研究生赵相鹏撰写，主要研究方向是无线传感器网络中基于测距的节点定位算法。作者首先介绍了无线传感器网络的基本架构、独特特性和应用场景，强调了节点定位技术在优化路由协议、提高网络效率以及支持其他关键功能中的关键作用。为了克服传统方法的局限，文中提出了一种创新的节点定位算法，名为ABO_R LABOR算法。 LABOR算法引入了高级节点作为信标节点，这些节点拥有较高的能效和发射功率，可以覆盖整个网络。算法的核心变化在于，节点定位不再是由信标节点单向发送信息，而是当有定位需求的节点主动请求时，信标节点协作进行定位处理。这种方法减少了普通节点的通信负担，从而节省了能源，延长了网络的使用寿命。 此外，该算法通过引入测距修正权值和优选信标节点策略，提升了定位精度。这使得算法在保持简洁实施的同时，兼顾了定位的准确性。为了验证算法的有效性，作者在MATLAB环境中对LABOR算法进行了仿真测试，结果显示，无论在网络部署的随机性如何，该算法都能展现出良好的稳定性和可扩展性。 赵相鹏的硕士论文深入探讨了无线传感器网络中基于测距的节点定位问题，并通过LABOR算法提供了一个实用且节能的解决方案。这一研究不仅理论意义重大，也为实际应用提供了有价值的参考。关键词包括无线传感器网络、节点定位、基于测距方法（如RSSI）以及仿真验证。