优化煤矿井下WSN的RSSI质心定位算法：精度与稳定性提升

本篇论文《基于WSN的煤矿井下RSSI质心定位算法的研究》由丁恩杰和郁万里两位作者共同撰写，发表在中国科技论文在线上。该研究专注于无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）在煤矿井下的应用，特别是针对巷道环境下的定位问题。WSN由于其分布式、自组织和低能耗特性，对于复杂环境如矿井中的位置确定具有重要意义。 论文的核心内容围绕定位算法的选择展开，作者首先探讨了各类定位算法的特点及其适用场景，包括三边算法、普通加权质心算法等，目的是为了找到最适合巷道环境中运行的定位技术。他们特别关注了循环不固定加权质心算法，这种算法能够在巷道内动态调整权重，以应对多径效应带来的挑战，提高定位精度和稳定性。 通过建立巷道仿真模型，作者模拟和分析了循环不固定加权质心算法，并着重研究了每次定位过程中最优锚节点的数量选择。锚节点是WSN中的关键节点，它们负责收集和传输数据，对定位质量有直接影响。通过对不同算法的比较，论文得出结论，在存在强烈多径效应的煤矿巷道中，循环不固定加权质心算法能提供更精确的定位结果和更高的性能表现。 关键词方面，"无线传感器网络"、"巷道"、"定位"、"RSSI算法"和"质心"是文章的焦点，这些概念共同构成了论文的核心技术讨论点。RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种测量信号强度的方法，对于无线通信中的距离估计至关重要。质心算法则是通过计算节点在网络空间中的几何中心来实现定位，结合巷道环境的特殊性，优化算法性能显得尤为关键。 这篇论文深入研究了在煤矿井下复杂环境下如何利用WSN进行高精度和稳定性的定位，为矿井安全监测提供了有价值的技术参考。对于从事无线传感器网络研究或在煤矿开采领域实践的人员来说，该论文的研究成果具有重要的理论和实际意义。