改进的加权质心定位算法：应对RSSI波动

"本文主要探讨了一种改进的加权质心定位算法，旨在解决无线传感网络（WSN）中由于外部环境干扰导致RSSI（接收信号强度指示）值波动，从而影响定位精度的问题。作者杨路和刘慧珍在研究中分析了阴影模型对RSSI测量的影响，并提出了一种新的定位策略。 首先，针对WSN中未知节点的定位问题，传统的质心定位算法在计算节点位置时，由于环境干扰，测量距离往往存在较大误差。文章指出，节点周围的测量距离误差因子大致相等。为了解决这个问题，该改进算法引入了一个新步骤，即在未知节点的通信范围内选择距离最近的锚节点作为参考，对原始测量距离进行校正，以减小环境因素的影响。 接着，算法采用三边测量法，利用修正后的距离信息来预估未知节点的位置，提高了预估的准确性。此外，考虑到不同锚节点的测量距离误差可能有所不同，该方法对权重分配进行了动态调整，依据各锚节点的测量误差因子赋予不同的权重，使得更可靠的锚节点在定位计算中起到更大的作用。 最后，算法优化了锚节点的选择，倾向于使用测量距离误差较小并经过修正的锚节点信息，避免了因错误信息引入的定位偏差。通过仿真对比，证明了该改进的加权质心定位算法能显著降低定位误差，提高WSN的定位性能。 关键词：无线传感网络；RSSI测距；加权质心算法；定位误差；修正" 这篇论文的贡献在于提供了一个实用的解决方案，用于改善WSN中的定位问题，尤其是在环境干扰较大的情况下。通过对传统加权质心定位算法的改进，该方法可以提高定位的准确性和鲁棒性，对于无线传感器网络的部署和应用具有重要的理论与实践意义。