室内无线传感器网络RSSI测距精度的环境参数修正策略

本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中的定位技术及其在数据采集中的关键作用。定位精度是WSN性能的重要指标，它直接关系到网络的有效性和应用效果。传统的定位方法可能受环境因素影响较大，尤其是对于基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator, RSSI）的测距技术，其精度往往受到无线信号传播损耗、多径效应等室内环境因素的制约。 论文指出，RSSI测距技术以其无需额外硬件设施、通信成本低和实现简单的特点，适合于能源受限的WSN。然而，环境参数如阴影衰落、多径效应、温度变化等对RSSI信号的影响不容忽视。因此，作者对RSSI测距模型进行了深入分析，并提出了针对室内环境的参数修正方案。该方案旨在通过考虑和补偿这些环境因素，提高距离估计的准确性。 修正方案可能包括建立环境影响的数学模型，如利用统计学方法对信号衰减进行建模，或者利用机器学习技术根据历史数据学习和预测环境变化。通过在自行研发的传感器节点Ubicell上进行实地验证，实验结果显示，采用环境参数修正方案后，测距精度得到了显著提升。这表明了环境参数修正对于优化无线传感器网络定位性能的关键作用。 论文的关键点集中在以下几个方面： 1. **RSSI测距技术的优势与局限性**：强调了在能量有限的WSN中，RSSI测距的经济性和低复杂性，同时指出了在室内环境中，环境因素对精度的影响。 2. **环境参数修正的重要性**：提出了一种针对室内环境的参数修正策略，以减少环境因素对距离测量的干扰。 3. **实证验证**：通过实验验证了修正方案的有效性，展示了采用修正方案后的测距精度提升。 这篇2009年的论文为无线传感器网络环境下如何提高定位精度提供了一个实用且成本效益高的解决方案，对于WSN的设计者和开发者具有重要的参考价值。