改进RSSI定位算法：基于信标节点间距离的室内定位研究

"基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法是针对无线传感器网络室内定位中传统RSSI平均值算法精度不足的问题而提出的一种新方法。该算法旨在提高定位精度，通过消除不稳定和失真的RSSI数据，利用RSSI平均值对测量值进行校正，使保留的RSSI值更准确地反映距离关系。此外，考虑到室内环境参数的差异，该算法引入信标节点间的固定距离和对应的RSSI测量值，通过信号传输模型减少环境因素对距离估计的影响。实验证明，改进的RSSI算法相比传统平均值算法能显著降低定位误差，适用于室内高精度定位需求。" 本文是一篇自然科学领域的学术论文，作者冯爱丽、乔钢柱和曾建潮来自太原科技大学计算机科学与技术学院。文中指出，随着无线传感器网络在各个领域的广泛应用，精确定位成为不可或缺的需求。无线传感器节点因其小巧、低成本和高可靠性，被广泛部署在各种场景中。然而，定位技术的精度直接影响到这些应用的效果。 现有的定位方法主要分为基于测距和非基于测距两类。非测距算法依赖于网络连接性来估计位置，而基于测距的算法通过测量节点间的距离或角度来确定位置。RSSI（Received Signal Strength Indicator）测距是一种常见的基于测距方法，它利用信号强度指示器来估算两个节点间的距离，不需要额外硬件，具有成本效益和操作简便的优点。 本文提出的改进RSSI定位算法，着重解决了传统RSSI平均值算法在室内环境中的精度问题。首先，算法通过对每个RSSI测量值进行平均值处理，去除异常和波动较大的数据，从而提升数据的稳定性。其次，考虑到室内环境中不同位置的节点受到的环境影响差异，算法将信标节点间的固定距离和对应的RSSI测量值结合，输入到信号传输模型中，以消除环境因素对距离估计的干扰。 通过仿真实验，改进的RSSI算法表现出比传统平均值算法更高的距离估计精度，满足了室内定位的精度要求。这为无线传感器网络的室内定位提供了更可靠的技术支持，有助于提升相关应用的性能和效率。该研究对于优化无线传感器网络的定位性能，特别是在对定位精度要求高的场合，具有重要的理论和实践价值。