改进的RSSI测距与定位算法：环境适应与精度提升

本文研究的焦点是"改进的RSSI测距和定位算法"，它在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)中的应用。首先，文章分析了Received Signal Strength Indicator (RSSI)测距的基本原理，这是一种通过无线设备之间接收到的信号强度来估计它们之间距离的方法。然而，环境因素如多径传播和路径衰落（即路径散逸指数）对RSSI读数有显著影响，可能导致测距误差。 传统的高斯模型校正算法在处理这些环境变化时存在局限性，因为其依赖于环境相关的路径散逸指数，这在复杂环境中会导致较大的测距偏差。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于锚节点的高斯校正算法。锚节点是已知位置的节点，它们之间的距离是准确的。这个新算法利用锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值作为参考，对根据接收到的RSSI值计算出的距离进行校正，从而消除了路径散逸指数的影响。 算法的关键在于结合网络连通信息和RSSI数据，通过一种联合定位策略来提高定位精度。作者强调，这种改进的算法在实际应用中表现出很高的稳定性和准确性，尤其在各种环境条件下，定位波动保持在极低水平，如在不同环境下，定位误差的最大波动仅为0.11%。这意味着在无线传感器网络的定位系统中，采用此算法可以显著降低定位误差，提升系统的鲁棒性和可靠性。 论文的研究背景还包括资金支持，包括西北民族大学的中央高校基本科研业务费专项资金和四川省科技支撑计划项目。作者团队由三位专家组成，分别是副教授级别的万国峰，专注于无线传感器网络研究；钟俊教授，研究领域涉及无线传感器网络和嵌入式系统；以及讲师级的杨成慧，专长在于计算机仿真和自动化。他们的合作为无线传感器网络的定位技术带来了实质性的进步。 这篇论文为无线传感器网络中的高精度定位提供了一种创新方法，尤其是在应对环境因素对RSSI测距影响的情况下，具有很高的实用价值。通过锚节点的高斯校正算法，研究者们成功地提高了定位的准确性和稳定性，为WSNs的实际应用开辟了新的可能性。