RSSI误差修正的改进DV-distance定位算法

"基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法" 在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，定位技术是其核心功能之一，用于确定网络中各个节点的位置信息。DV-distance（Distance Vector Distance）算法是一种多跳机制的定位方法，它依赖于接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）来估算节点间的距离。然而，RSSI测距技术由于环境因素和设备不确定性，常常导致较大的测距误差，从而影响定位精度。 本文针对这一问题，提出了一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。首先，算法对RSSI测距误差进行了深入分析和建模，通过考虑信号传播损耗、阴影衰落和多径效应等因素，对原始的RSSI测量值进行校正，以减小这些因素带来的影响。其次，算法对已有信标节点间的距离误差修正值计算方法进行了优化，以提高距离估计的准确性。 在传统的DV-distance算法中，节点利用相邻信标节点的距离信息来估计自身位置。而改进后的算法引入了误差修正机制，使得节点在计算距离时能够更准确地反映真实情况，从而提高了定位精度。此外，通过减少错误距离信息的传播，该算法还能降低网络的通信开销，并减轻计算复杂度，这对于资源受限的WSN节点来说尤为重要。 仿真结果显示，与传统DV-distance算法和其他定位算法相比，提出的改进算法在定位精度上有了显著提升，同时在网络通信资源和计算需求方面表现出更好的效率。这表明该算法在实际应用中具有更强的适应性和有效性，尤其适合于需要高精度定位且资源有限的WSN环境。 关键词：定位、RSSI测距、误差修正、DV-distance 该研究工作由军队装备科研资助项目（项目编号：KJ08069）支持，主要研究人员包括沈军教授、黄春华硕士和付新华讲师，他们在无线传感器网络技术、兵器模拟与仿真、网络通信技术、武器系统检测自动化等领域有深厚的学术背景和实践经验。该研究成果为WSN的定位技术提供了新的解决方案，对于提升网络性能和实现更可靠的应用具有重要的理论和实践价值。