环境自适应的无线传感器网络定位算法优化研究

本文研究了一种针对无线传感器网络环境自适应的定位算法，该算法专注于解决基于接收信号强度指示（RSSI）的加权质心定位方法在实际环境中的应用问题。在传统方法中，定位依赖于精确的信号衰减因子，但在实际环境中，这些参数往往难以获取或随时间变化。本文首先对节点的RSSI特性进行了深入研究，通过观察和分析信标节点之间的信号强度与距离的关系，提出了一种创新的方法，即利用加权多项式法在线拟合这种关系。 加权多项式法允许系统实时估计节点间的相对距离，无需预先计算复杂的信号衰减模型。这样做的好处在于提高了定位算法的自适应性，因为它能动态地根据当前环境条件调整，减少了外部参数对定位精度的影响。估算的距离被转换为适合质心定位算法的权值，进而实现节点的准确位置估计。 作者团队——衣晓、刘瑜和邓露，分别在多传感器信息融合、无线传感器网络节点定位技术和无线传感器网络拓扑控制技术方面有深厚的研究背景。他们的研究成果得到了国家自然科学基金、全国优秀博士论文作者专项资金以及“泰山学者”建设工程专项经费的资助，显示了该领域的学术认可和实践价值。 通过MATLAB的仿真实验，研究结果显示，这种自适应定位算法在实际应用中表现出更高的定位精度和更强的环境适应性。它能够有效地应对无线传感器网络中常见的环境变化，如信号干扰、多径效应等因素，从而提高整体系统的可靠性和鲁棒性。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种新颖的定位算法，它利用加权多项式法和环境自适应策略，简化了信号处理过程，提升了无线传感器网络的定位性能。这对于无线传感器网络的广泛应用，如环境监测、智能建筑管理、军事侦察等领域，具有重要的理论和实践意义。