基于RSSI量化模型的WSN节点定位算法优化：精度提升与计算效率

在2009年的《武汉理工大学学报》中，有一篇名为"基于RSSI量化模型的定位算法研究"的论文，该研究聚焦于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中的DV-Hop节点定位算法。DV-Hop是一种重要的无依赖距离的定位方法，它利用多跳通信的方式，通过节点之间的信号强度（Received Signal Strength Indicator, RSSI）来推断节点之间的相对距离。 论文作者胡斌、李方敏和刘新华针对DV-Hop算法进行了深入的分析和改进。他们指出，尽管DV-Hop在定位精度上具有一定的优势，但其可能受到环境因素如多径传播和噪声的影响，导致定位结果不精确。为了提升定位精度，他们引入了RSSI量化模型，这是一种将接收到的RSSI信号转化为更精确的距离估计的方法。通过量化处理，可以细化节点间的地理位置信息，减少误差，并在一定程度上稳定系统性能。 论文的核心创新点在于提出了一种新的基于RSSI量化模型的定位算法，它在保持计算复杂度相对较低的同时，通过优化处理方法显著提高了定位的准确性和系统的稳定性。实验证明，改进后的算法在提高定位精度方面表现出明显的优势，这对于无线传感器网络的实时性和可靠性至关重要。 关键词：WSN（无线传感器网络）、节点定位、DV-Hop算法以及RSSI量化模型，都反映了这篇论文的研究重点和贡献。该研究不仅对无线传感器网络的定位技术有理论上的提升，也为实际应用提供了实用的解决方案，对于相关领域的研究者和工程师来说，具有很高的参考价值。