无线传感器网络无距加权质心定位算法提升精度

本文主要探讨了一种在无线传感器网络中实现的创新定位算法——无需测距的加权质心定位算法（Range-Free Weighted Centroid Localization Algorithm, RFWCLA）。该研究发表于2010年6月的西北大学学报（自然科学版）第40卷第3期，由程伟、史浩山和王庆文三位作者来自西北工业大学电子信息学院，地址位于中国西安。 算法的核心目标是设计一个在无线传感器网络中，通过节点间通信来确定其位置，而无需依赖精确的距离测量。传统的定位方法往往依赖于节点之间的直接测距，但在无线环境中，由于信号传播误差、多径效应等原因，这可能会导致定位精度下降。RFWCLA则巧妙地避开了这个问题，它利用每个节点与其邻居节点集合的信息，通过计算节点对周围信标节点的相对位置权重，来估计节点与信标之间的隐含距离，从而实现加权质心定位。 加权质心算法是一种基于数据分布中心的思想，通过赋予不同节点不同的权重，根据它们对整体位置的影响来确定最终的位置估计。在RFWCLA中，节点通过邻接节点的相对位置信息，如接收信号强度或时间差分等间接信息，动态调整这些权重，以得到更准确的定位结果。 通过仿真实验，研究者对比了RFWCLA与传统的质心定位算法，结果显示，RFWCLA显著提高了定位精度。这表明，即使在无线传感器网络中缺乏精确的测距信息，该算法也能有效地估计节点位置，对于无线传感器网络的部署和管理具有实际应用价值。 本文提出了一种在无线传感器网络中提高定位精度的重要技术，对于无线网络的定位性能优化具有显著的贡献。关键词包括无线传感器网络、定位、加权质心算法以及邻节点集，这表明该研究不仅关注理论层面的算法设计，还注重实际应用中的问题解决。此外，该研究的工作得到了中图分类号T892.64的支持，并获得了文献标识码A和文章编号1000-274X(2010)03-0415-04，表明其在学术界受到了认可。