基于RSSI加权质心与GASA的WSN高精度定位算法优化研究

本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中的一种定位算法，针对无线传感器节点在定位过程中常见的定位误差问题。该研究论文的焦点在于提出了一种结合RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示器）加权质心方法和GASA（Generalized Augmented Simulated Annealing，广义增强模拟退火算法）的优化策略，旨在提高WSN的定位精度。 论文首先介绍了无线传感器网络在各个领域的广泛应用，包括工业、交通、医疗和军事管理等，其中节点位置的精确获取是关键但又具有挑战性。GPS虽然能够提供高精度定位，但在成本和技术限制下并不适用于大规模的WSN。因此，利用锚节点的位置信息来估算未知节点位置的研究成为了热点。 该算法的核心步骤分为两部分：一是利用RSSI测量未知节点与锚节点之间的距离，RSSI作为无线信号强度的指标，可以间接反映节点间的距离；二是利用GASA优化算法对这些测量数据进行处理，通过迭代优化找到最佳解，从而准确计算出未知节点的位置。GASA优化算法在此处的优势在于其全局寻优特性，能有效避免局部最优，提高定位精度。 研究者们在实验中设置了30个锚节点作为基准，结果显示当使用这种算法时，平均定位误差控制在10%以内，相较于传统的RSSI加权质心算法，定位误差有所降低，降低了10%至15.5%。此外，随着节点数量的增加，平均定位误差呈现出进一步下降的趋势，表明算法的性能随规模扩展而改善。 整个研究得到了国家自然科学基金重大项目的支持，由三位作者李腾宇、易晓梅和陈石共同完成。他们的研究背景分别涵盖了无线传感器网络和信息安全等领域，这表明他们在该领域的深厚理论基础和实践经验对于算法设计的重要性。 这篇论文在无线传感器网络定位算法方面提出了创新思路，通过RSSI加权和GASA优化技术，提高了WSN的定位精度和鲁棒性，为相关领域的实际应用提供了有价值的技术参考。