[发明专利]基于RSSI向量相近度和广义逆的无线传感器网络定位方法

摘要

本发明公开了一种基于RSSI向量相近度和广义逆的无线传感器网络定位方法。对特定RSSI值在不同距离处出现的概率进行了高斯曲线拟合，本发明对RSSI-d(强度与距离关系)曲线进行了分段线性插值，设计了以四边形为定位单元，实施定位单元内部定位和定位单元外部定位两种机制，迅速锁定节点可能存在的区域的定位算法；同时，通过未知节点的RSSI向量和参考节点的RSSI向量间相近程度的比较，不断更新并确定距离未知节点最近的参考锚节点，缩小未知节点所在区域；对于RSSI测量误差的随机性使得测距误差随机不可控的情形，本发明引入广义逆方法作为定位算法的补充，完善了整个定位算法，提高了算法的实际可行性。

主权项

一种基于RSSI向量相近度和广义逆的无线传感器网络定位方法，其特征在于,包括以下步骤： 101、获取待定位节点的节点之间的接收信号强度指示RSSI值，并将在不同距离处RSSI值出现的概率进行高斯曲线拟合得到概率密度RSSI‑d强度与距离的关系曲线； 102、将步骤101中拟合得到的概率密度曲线RSSI‑d强度与距离关系曲线中每一距离处的RSSI概率密度寻找峰值f(RSSIi)max，将此峰值f(RSSIi)max所对应的距离d作为收发节点之间的估计距离，d＝f(RSSIi)max*k+b，参数k和b是概率密度随距离的变化趋势，求得概率密度曲线RSSI‑d的模型为： 参数f0表示某处的RSSI概率密度，可由两组特定的RSSI值代入确定，103、对概率密度曲线RSSI‑d强度与距离关系模型采用分段线性插值方法； 104、对经过步骤103分段线性插值后的RSSI‑d强度与距离关系曲线，采用以四边形为定位单元，根据定位单元内部定位法和定位单元外部定位法对待定位节点存在的区域进行定位； 105、通过待定位节点的RSSI向量和参考节点的RSSI向量间相近程度的比较，不断更新并确定距离未知节点最近的参考锚节点，确定待定位节点所在区域。