分布式多维标度算法：无线传感器网络高精度定位

本文主要探讨了"分布式多维标度定位算法研究"这一主题，由罗莉琼和罗娟两位作者在湖南大学计算机与通信学院完成。无线传感器网络（WSN）的应用广泛依赖于节点的精确定位，因为位置信息对于事件检测、监控和数据传输至关重要。当前的研究热点集中在如何减少定位误差，同时降低通信和计算成本。 论文提出了一种创新的分布式多维标度定位算法（NMDS-RSSI-C(D)），它结合了无线信号强度指示值（Received Signal Strength Indicator, RSSI）和非度量多维标度（Non-metric Multidimensional Scaling, NMDS）技术。RSSI是一种通过测量发送节点到接收节点信号强度来评估无线链路质量的指标，它被直接用于反映节点间的相对距离或相似性。而非度量多维标度技术则允许算法处理相对而非绝对的距离信息，只需要满足单调的顺序等级关系，不需要精确的量化距离。 在实施过程中，算法首先在每个局部网络的簇头处计算区域内节点的最短路径，然后使用非度量多维标度技术计算节点的坐标。接着，通过局部节点坐标得到局部相对坐标图，并将这些图逐步整合成全局相对坐标图。这种方法的优势在于对于大型WSN，能够实现相对高效的定位，定位误差较小，而且避免了复杂的测距过程，降低了网络的通信和计算负担。 尽管现有的一些测距算法如N-Hop Multilateration、Cooperative Ranging和Two-Positioning等提供了较高的定位精度，但它们的通信和计算成本较高。相比之下，无测距算法如质心、DV-Hop、Amorhpous和APIT等在异构网络和基础设施匮乏的场景下更具成本效益。然而，这些方法通常假设部分节点位置已知，而本文的算法则适用于更广泛的场景，通过利用无线信号强度信息实现了更为灵活和节能的定位策略。 这项研究不仅解决了无线传感器网络中节点定位的挑战，还为无线传感器网络的实际部署和优化提供了一种实用且有效的定位算法，对于提升WSN的整体性能具有重要意义。