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基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法室内定位是指在室内环境中使用技术手段对移动终端的位置进行定位。
目前，基于RSSI（接收信号强度指示）的室内定位算法被广泛应用于WiFi、蓝牙和Zigbee等无线通信技术中。
由于室内环境的复杂性，定位误差较大，因此需要对模型参数进行优化改进。
我们需要了解室内定位算法的基本原理。
基于RSSI的室内定位算法通常使用多个参考节点的信号强度值来进行定位。
参考节点被布置在室内环境中，并且已知其位置坐标。
通过测量移动终端接收到的参考节点的信号强度，可以计算移动终端与每个参考节点之间的距离。
然后，通过距离的三角定位法来确定移动终端的位置坐标。
由于信号在室内环境中的传播受到多径效应、障碍物的干扰等因素影响，计算得到的距离存在误差。
为了改进模型参数，可以考虑以下几个方面。
第一，优化距离计算模型。
距离的计算模型一般使用路径损耗模型或指数模型。
路径损耗模型将信号强度与距离之间的关系表示为一个线性函数，但在室内环境中，信号强度与距离之间的关系并非完全线性。
可以尝试使用非线性函数来建立信号强度与距离之间的关系模型，以更准确地计算距离。
第二，引入地理信息辅助定位。
除了信号强度，地理信息也是确定位置的重要因素。
可以将参考节点的地理位置信息作为约束条件，与信号强度结合使用。
可以使用最小二乘法来拟合地理位置信息和信号强度，以获得更精确的定位结果。
考虑场景特性进行参数优化。
不同的室内环境具有不同的特征，例如墙壁材料的不同、障碍物的位置等。
可以通过对不同场景中的RSSI数据进行采集和分析，建立不同场景下的模型参数，以提高室内定位的准确性。
第四，引入机器学习算法进行参数优化。
机器学习算法可以通过学习大量的RSSI数据和真实位置数据，自动调整模型参数，以最小化定位误差。
可以使用分类算法（如支持向量机）或回归算法（如神经网络）来进行建模和参数优化。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法可以通过优化距离计算模型、引入地理信息辅助定位、考虑场景特性进行参数优化以及引入机器学习算法等方法来提高室内定位的准确性。
基于RSSI测距的定位算法的研究引言ZigBee技术中定义了3种设备：协调器（Coordinator），路由器(Router)和终端设备(End?Device)。
协调器主要负责启动整个网络；路由器的功能主要是允许其他设备加入网络及多跳路由等；终端设备一般没有特定的维持网络结构的责任。
ZigBee技术通过这3种设备可以构成一个移动自组织的网络，广泛应用在家庭、环境监测、工农业等场合[1]。
目前的定位技术总体上可以分为基于测距技术与无需测距技术。
前者定位精度较高，后者实现起来比较简单。
在测距技术中，有基于接收信号强度（RSSI）、基于到达时间差（TOA）、基于不同波的到达时间差（TDOA）以及到达角度差（AOA）等[24]。
在这几种测距技术中，基于RSSI的测距技术将接收到的信号强度转换为节点之间的距离，不需要额外的硬件和数据交换，有成本低、容易实现等优点。
本文结合CC2430/CC2431芯片，设计了一种基于RSSI 的测距定位算法。
1 RSSI测距的实现原理基于RSSI的测距技术是利用无线电信号随距离增大而有规律地衰减的原理来测量节点间的距离的。
接收信号强度RSSI与传输距离d的关系如下所示[5,8]：RSSI=-（10×n×lgd+A）(1)式中，n表示信号传播常数，也叫传播系数；d表示与发送者的距离；A表示距发送者1 m时的信号强度。
测距精度的高低受到n与A实际取值大小的影响较大。
A是一个经验参数，可以通过测量距离发送者1 m处的RSSI 值得到。
n是用来描述信号强度随距离增加而递减的参量,n的大小依赖具体的环境。
为了得到最优的n值，可以先放置好所有的参考节点，然后尝试用不同的n_index值找到最适合这个具体环境的n值。
2 节点组成的定位网络2.1 CC2430/CC2431芯片介绍CC2430/CC2431是Chipcon公司（现被TI收购）推出的针对IEEE 802.15.4/ZigBee应用的片上系统，其内部集成了工作在2?4 GHz 的射频收发器，拥有低功耗的8051 MCU内核、128 KB可编程Flash ROM和8 KB RAM，还有A/D转换器、定时器等。
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术在许多领域得到了广泛应用，如物流、医疗、安防等。
射频识别（RFID）技术因其非接触式、高效率等优点，在室内定位系统中得到了广泛的应用。
基于接收信号强度指示（RSSI）的RFID室内定位算法是其中一种重要的技术手段。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，传统的RSSI定位算法在定位精度和稳定性方面仍有待提高。
本文针对这一问题，对基于RSSI的RFID室内定位算法进行优化研究。
二、RSSI基本原理及现有问题RSSI是指无线信号的接收强度指示，可以通过RFID阅读器接收到的信号强度来估算阅读器和标签之间的距离。
基于这一原理，传统的RSSI定位算法通过多标签定位和三角测量法等方法实现室内定位。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，RSSI值容易受到环境因素的影响，导致定位精度不高和稳定性差。
三、算法优化方法针对上述问题，本文提出以下几种算法优化方法：1. 数据预处理：通过对收集到的RSSI数据进行预处理，如去除噪声、数据平滑等操作，提高数据的可靠性。
2. 多模型融合：结合多种定位算法的优点，如指纹定位、三角测量法等，通过多模型融合提高定位精度。
3. 环境校正：根据实际环境特点，对RSSI值进行校正，以减少环境因素对定位精度的影响。
4. 动态调整阈值：根据实际环境中的信号强度变化情况，动态调整阈值，以提高定位的稳定性和准确性。
四、具体实现及实验分析（一）数据预处理首先，收集室内环境的RSSI数据，并对数据进行去噪、平滑等预处理操作。
预处理后的数据更加可靠，为后续的定位算法提供基础。
（二）多模型融合本文采用指纹定位和三角测量法相结合的方式进行定位。
首先，通过指纹定位建立室内环境的指纹图谱；然后，利用三角测量法根据接收到的RSSI值估算标签的位置。
通过多模型融合，提高了定位的精度和稳定性。
（三）环境校正及动态调整阈值针对不同环境特点，本文提出了一种基于环境校正的RSSI 值修正方法。
简析无线传感器网络的无线定位算法无线传感器网络的发展和无线通信技术、片上系统与微机电系统密不可分，是一种高科技含量的新型技术。
从本质上来看，无线传感器网络是一种分布式的传感网络，它和外部的传感器相连，进而实现传感器的资源共享。
另外，无线传感器网络的设置也较为灵活，可以分为有线和无线两种方式。
无线传感器网络可以实现数据的收集、处理和传输，集合了现代化信息技术的核心，在多个领域都有广泛的应用。
无线定位是无线传感器网络的核心技术，它是主要的数据提供者，对整个无线传感器网络的发展有着重要作用。
无线定位突破了传统定位技术的限制，将定位的精确性也大幅度提升，因而无线传感器网络的发展在某种程度上取决于无线定位技术的成熟性。
以目前的定位技術而言，它的算法有很多，以不同的参考量为依据，然后用数学的方式求出最终定位结果。
不同的算法选择有不同的效果，需要的技术支持也不相同。
1 无线定位算法无线定位算法的基本原理是：通过电波等无线通信手段，就可以对节点进行定位，之后利用网络的计算技术进行位置的修正。
其实，无线定位算法的方法有很多，但是以数学为基础的，有的以几何为基础的，有的以数据分析为基础，通过距离的计算，实现目标的定位。
具体而言，无线定位的算法有两种：一种是根据测量的角度和距离定位；另一种是与测量无关的定位。
基于测距的定位机制是根据目标的位置建立相应的坐标系，然后计算其相邻节点的距离和角度。
有了这些基本的信息，就可以根据三点确定一个平面，在平面中寻找相应的几何关系，最终得出想要的坐标。
在基于距离的定位过程中，方法有很多，有的是以信号的时间为定位基准，有的是以地区为计算的基础。
不同的算法有不同的利弊，需要根据自身的需求做出合理的选择。
基于测量距离和角度的算法缺点在于：它对单个传感器节点的设计有更高的要求，这就增加了传感器节点的能耗与造价，而且这种算法的计算量较大，消耗的成本也更大，时间也较长，这就造成了定位系统的反应不够迅速，无法最快地提供定位服务。
引言无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。
实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。
在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位过程中是否测量节点间的实际距离或角度，可分为基于距离(Range—based)的定位算法和距离无关(Range—free)的定位算法。
前者需要测量节点间的实际距离；后者是利用节点间的估计距离来计算末知节点的位置。
在基于距离的定位算法中，测量节点间距离或方位时采用的方法有TOA(Time of Arrival)，TDOA(Time Difference of Arrival)，RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)和AOA(Angle of Arri—val)。
距离无关的算法主要有质心算法、DV—hop算法等。
相比之下，基于距离的定位算法测量精度较高，距离无关的定位算法对硬件要求较低。
比较各种基于距离的测距算法，TOA需要精确的时钟同步，TDOA需要节点配备超声波收发装置，AOA需要有天线阵列或麦克风阵列，这三种算法对硬件要求较高。
RSSI技术主要是用RF信号，而节点本身就具有无线通信能力，故其是一种低功耗、廉价的测距技术。
接收信号强度指示RSSI的定位方法，是在已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗，再利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离，最后计算节点的位置。
因为理论和经验模型的估测性质，故而RSSI具有较大定位误差。
基于RSSI技术，提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法，该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差。
仿真表明，该算法基于RSSI的三边测量法定位算法相比，极大提高了定位精度。
一种基于RSSI的三角形质心改进算法于泉;徐保国【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】针对传统质心算法定位精度低、对环境依赖性强等问题，提出一种基于RSSI的质心定位改进算法，先确定未知节点所在的三角形，连接三边中点划分16或10个区域，得到小三角形的外心，通过比较外心的适应度值，确定未知节点所在区域，减小了三角形的面积，提高了定位精度。
利用matlab仿真结果表明，改进的三角形质心定位算法的性能更好，具有一定的实用价值。
%For traditional Centroid algorithm problem such as low precision and strong dependence to the environment, We puts forward a kind of centroid localization algorithm based on RSSI. Firstly, determine the unknown node's triangle, connecting the trilateral midpoint divided into 16 or 10 regions, get small triangular external, by comparing the fitness value of the external, determine the unknown node's area, reduce the area of a triangle. The positioning precision is improved. Using the matlab simulation results show that the improved triangle centroid localization algorithm performance is better, It is has a certain practical value.【总页数】4页(P1-4)【作者】于泉;徐保国【作者单位】江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.一种基于RSSI校正的三角形质心定位算法 [J], 吕振;谭鹏立2.基于RSSI的三角形区域最小化的质心定位算法 [J], 田晓燕;闫斌;唐芸芸3.基于RSSI修正的近似三角形加权质心定位算法 [J], 童莉;周鸣争;4.基于 RSSI 修正的近似三角形加权质心定位算法 [J], 童莉;周鸣争5.一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法 [J], 邓克岩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
收稿日期：2012-05-14；修回日期：2012-06-22基金项目：西北民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（ZYZ2012058）；四川省科技支撑计划资助项目（2011GZ005）作者简介：万国峰（1970-），男，甘肃陇西人，副教授，硕士，主要研究方向为无线传感器网络、信号处理（gfwan_1970@163．com ）；钟俊（1972-），男，重庆人，副教授，博士，主要研究方向为无线传感器网络、嵌入式系统．基于三角形理论的无线传感器网络定位算法*万国峰1，钟俊2（1．西北民族大学电气工程学院，兰州730030；2．四川大学电气信息学院，成都610065）摘要：针对基于垂直平分线的区域定位算法（MBLA ）存在定位精度低、迭代次数多的缺点，提出了基于三角形理论的区域定位算法（TBLA ）。
该算法以参与定位的两个锚节点连线作为一条边，以待定位节点与这两个锚节点的RSSI 测距值作为另两条边构造三角形，然后根据三角形的形状进行定位。
仿真结果表明，在相同通信半径下，TBLA 定位误差只是MBLA 的1/5，迭代次数减少了2/3以上，具有较高的应用价值。
关键词：无线传感器网络；节点定位；垂直平分线；三角形中图分类号：TP393；TP301．6文献标志码：A文章编号：1001-3695（2013）01-0249-03doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．01．064Triangle-based localization algorithm for wireless sensor networksWAN Guo-feng 1，ZHONG Jun 2（1．School of Electrical Engineering ，Northwest University for Nationality ，Lanzhou 730030，China ；2．College of Electric ＆Information Engi-neering ，Sichuan University ，Chengdu 610065，China ）Abstract ：Due to the shortcoming of MBLA （midnormal-based area localization algorithm ）which has low localization precisionand more iterative times ，this paper proposed TBLA （triangle-based localization algorithm ）．This algorithm used two RSSI ran-ging values between the node to be localized with two anchor nodes ，and then constructed a triangle to locate the unknown node．Simulation result shows that TBLA ’s locating error is only 1/5of MBLA ’s ，and more importantly ，the iterative times areless 1/3of MBLA ’s in the same communication radius．So the application value of this algorithm has high．Key words ：wireless sensor networks （WSN ）；node localization ；midnormal ；triangle根据定位机制，无线传感器网络定位分为两大类［1，2］：基于测距的定位和基于非测距的定位。
rssi的三角形质心定位算法
RSSI三角形质心定位算法是一种基于无线信号强度指示（RSSI）的定位算法，通过测量接收到的信号强度来估计接
收器相对于发送器的位置。
该算法基于以下假设：
1. 信号在空间中的传输遵循自由空间传播模型；
2. 信号的强度受到路径损耗和随机噪声的影响；
3. 定位区域内至少有三个发送器（或已知位置的基站）。
算法步骤：
1. 记录接收器接收到的来自三个发送器的RSSI值。
2. 根据自由空间传播模型，将RSSI值转换为距离预估值。
3. 根据距离预估值，计算三个发送器的位置与接收器之间的圆心坐标，即以距离作为半径，在平面上画出三个以发送器位置为圆心的圆。
4. 找到这三个圆的交点，即为接收器的位置估计。
5. 可能存在误差，再进行定位算法的迭代优化来提高定位精度。
需要注意的是，RSSI三角形质心定位算法对于信号传播环境
的干扰、随机误差以及非理想传播模型等因素都会有一定的影响，因此在实际应用中需要考虑这些因素，结合其他定位算法来提高定位精度。
基于RSSI测距和距离几何约束的节点定位算法无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理方式，是由部署在感兴趣区域的大量低成本、低功耗的微型无线传感器网络节点组成。
作为无线传感器网络的基本组成部分，节点的位置信息对整个无线传感器网络是非常重要的。
节点收集感知数据时，如果不知道其感知对象位置，所感知的信息往往是毫无意义的[1，2]。
目前定位算法主要分两大类，基于测距算法(range-based)和无需测距算法(range-free)。
基于测距算法通过测量节点间的距离和角度信息，使用三边测量、三角测量或最大似然估计等定位算法。
常用的测距技术有RSSI(接收信号的强度指示)、TOA、TDOA 和AOA 等。
无需测距定位算法则不需要距离和角度信息，算法根据网络连通性等信息来实现节点定位。
基于测距的定位算法由于实际测量节点间的距离或角度，通常定位精度较高，比较各种基于距离的测距方法，基于RSSI 的定位无需额外硬件，而无线通信芯片本身具有计算收发信号强度的功能，定位不需要增加额外的硬件，不会增加节点的硬件成本和尺寸，所以基于RSSI 的测距是无线传感器网络定位比较常用的方法。
在实际的应用中由于反射、多径传播、非视距、天线增益等问题都会对RSSI的测距产生误差，从而引起较大的定位误差。
本文利用二维空间的Cayley - Menger 行列式[2，3]提供的几何约束对RSSI 的测距误差进行优化修正，结合三角形质心计算，提出了一种基于RSSI 测距和距离几何约束结合三角形质心定位算法(RDGC-TCL)。
仿真表明，该算法与基于RSSI 和三角形质心定位算法(R_TCL)相比，提高了定位精度。
RDGC-TCL 算法RSSI 测距。
基于RSSI的测距技术的自动修正定位算法龙海燕;张天飞;丁娇;梁美玉;张磊【摘要】针对传统的RSSI测距模型的路径损耗参数固定,不能在环境变化后实时更新参数而导致测距精度不高的问题,提出一种新的无线传感器网络的定位算法.该算法能够根据环境情况动态估计路径损耗模型的参数,同时实时检测环境是否变化,环境变化后能自动的重新标定环境参数,使算法与实际的定位环境相吻合.通过在自行研发的基于CC2530为控制芯片的传感器节点上进行实验分析,实验表明,采用修正后的定位方案,明显提高了测距的精度,算法是有效可行的.【期刊名称】《东莞理工学院学报》【年(卷),期】2019(026)001【总页数】5页(P23-27)【关键词】无线传感器网络;接收信号强度;高斯模型;测距修正【作者】龙海燕;张天飞;丁娇;梁美玉;张磊【作者单位】安徽信息工程学院电气与电子工程学院,安徽芜湖 241000;安徽信息工程学院电气与电子工程学院,安徽芜湖 241000;安徽信息工程学院电气与电子工程学院,安徽芜湖 241000;安徽信息工程学院电气与电子工程学院,安徽芜湖241000;安徽信息工程学院电气与电子工程学院,安徽芜湖 241000【正文语种】中文【中图分类】TN925.93;TP301.6随着城市的快速发展，城市交通拥挤问题已成为当今社会一个关注的焦点。
大力发展公共交通，是改善城市交通问题的一个可靠的手段，而城市公共交通的智能化，提供人性化的服务，广大群众更愿意绿色出行[1]。
公交车辆定位系统是城市公共交通的智能化的基础，无线传感器网络技术作为一种新兴的检测技术，既可作为定位系统也可以作为信息传输系统，非常适合应用于公交定位系统。
因此，将无线传感器网络与城市公交车的定位相结合，是解决城市交通问题的一个切实有效的途径。
目前无线传感器定位技术主要分为基于测距和无需测距的两种方法[2]。
基于测距技术常采用的方法有基于RSSI测距技术。
