利用RSSI与几何约束的DSP节点定位算法在WSN中的设计与优化

本文主要探讨了在数字信号处理器(DSP)环境下，如何通过接收信号强度指示(RSSI)测量以及引入距离几何约束来设计和实现一种精确的节点定位算法。随着微电子机械系统(MEMS)、片上系统(SOC)、无线通信和低功耗嵌入式技术的快速发展，无线传感器网络(WSN)作为关键的信息感知技术，因其低能耗、低成本、分布式和自组织特性，已在多个领域如军事、航空、环境监测、医疗保健等展现出广泛应用潜力。 无线传感器网络的核心组成部分是大量部署在监测区域的低成本微型传感器节点，它们通过无线通信建立一个多跳自组织网络。这些节点装备有各种类型的传感器，能检测地震、电磁、温度、湿度等多种环境参数，甚至包括移动物体的动态信息。RSSI测量是无线通信中用来估算信号强度的重要手段，但在实际应用中，由于无线环境的复杂性，如反射、多径效应和非视距传输等因素，可能导致RSSI测距出现较大误差，从而影响定位精度。 针对这一问题，作者提出了一个名为"RDGC-TCL"的算法，即基于RSSI测距和距离几何约束结合三角形质心计算的定位方法。该算法利用二维空间中的Cayley-Menger行列式这一几何约束工具，对RSSI测距误差进行优化校正。通过这种方式，算法能够减小定位误差，提高定位的准确性。通过仿真验证，RDGC-TCL算法相较于单纯的RSSI或三角测量方法，在实际场景中表现出了更好的定位性能。 本文研究的焦点在于如何通过DSP技术克服无线传感器网络中的定位难题，以提升网络节点的定位精度，这在当前物联网(IoT)和智能感知日益普及的背景下，对于提升无线传感器网络的整体效能具有重要意义。