RSSI定位模型下的非视距关系识别方法

"基于RSSI定位模型的非视距关系识别方法* (2013年)" 在无线传感器网络（WSNs）中，RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收到的信号强度指示器）由于其成本低、无需额外硬件等优势，被广泛应用在节点定位系统中。本文针对RSSI定位模型，探讨了如何利用RSSI对数衰减来提高目标节点坐标的精确度。在这一模型下，作者提出了一种最大似然（ML）估计方法，用于计算目标节点的位置。该方法基于RSSI的衰减特性，通过优化RSSI信号强度，来寻找最可能的目标位置。 文章进一步分析了节点残差和平方残差和的统计分布规律。节点残差是指预测的RSSI值与实际测量值之间的差异，而平方残差和是所有节点残差的平方和。通过对这些残差的统计分析，可以揭示RSSI信号在传播过程中的异常模式，这可能是由于非视距（NLOS）传播条件导致的。NLOS传播是指信号在传输过程中遇到障碍物，如建筑物或地形，从而导致信号路径的偏离和衰减。 作者提出了一个非视距关系识别方法，该方法能够检测出由于NLOS传播造成的定位误差。通过比较和分析节点残差及平方残差和，可以识别出NLOS条件下的信号，从而改进定位算法的精度。仿真结果显示，即使在信标节点位置存在误差的情况下，设计的迭代ML估计方法也能快速且准确地定位目标节点。此外，通过对比节点残差法和平方残差和法的NLOS识别率，研究发现随着单个节点NLOS误差的增大，NLOS识别的准确性会受到影响。 这项工作为无线传感器网络中的定位问题提供了一个新的解决方案，通过改进的ML估计和NLOS识别方法，可以有效地提升定位系统的性能，尤其是在环境复杂、存在视线遮挡的环境中。这对于物联网、环境监测和应急响应等领域具有重要的实际应用价值。