无线传感器网络协同定位算法：提高精度与稳定性

"冯文江、毕晓伟、邓岑和胡幻在2012年12月的《重庆大学学报》上发表了一篇关于无线传感器网络协同定位算法的论文，文章编号1000-582X(2012)12-139-05，关键词包括无线传感器网络、协同定位和接收信号强度，分类号为TN929.5，文献标志码为A。" 这篇论文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中的定位问题，特别关注了基于RSS（Received Signal Strength）的定位算法的局限性，并提出了一种新的协同定位算法来提升定位精度和系统稳定性。作者指出，传统的RSS定位算法容易受到环境因素的影响，导致定位误差。 首先，该算法引入了参考信标节点（Reference Anchor Nodes），其目的是增强节点定位的容错能力。这些信标节点通常已知其精确位置，它们可以为其他未知位置的普通节点提供参考，帮助它们确定自身的位置。这种引入增强了网络的整体定位可靠性，尤其是在部分节点失效或数据传输错误时。 其次，为了剔除可能影响定位精度的异常RSS值，论文采用了狄克逊检验法（Dixon's Test）。狄克逊检验是一种统计方法，用于检测一组数据中是否存在显著偏离正常值的异常值。通过这种方法，算法能够识别并排除那些可能导致定位误差的数据点，从而提高定位的准确性。 此外，论文还引入了RSS的标准差阈值和学习模型。标准差阈值用于判断RSS测量值是否偏离正常范围，如果超出阈值则认为该测量值可能存在误差。而学习模型则是通过分析历史数据，动态调整阈值，进一步减少基于RSS的测距误差。这样的机制使得算法能自适应环境变化，提升定位的稳健性。 仿真实验结果显示，提出的协同定位算法在定位精度上有了显著提升，同时表现出良好的健壮性和稳定性。这意味着，即使在有噪声、干扰或部分节点故障的情况下，该算法仍能保持较高的定位效果，这对于无线传感器网络在各种环境下的应用，如环境监测、军事侦察和物联网等场景，具有重要的实用价值。