WSN基于测距的定位方法

WSN基于测距的定位方法解析无线传感器网络（WSN）是由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络。

WSN在许多应用领域中都有重要的应用，例如环境监测、智能交通系统、军事监测等。

在这些应用中，节点的位置信息对数据的准确采集和处理是至关重要的。

因此，实现WSN节点的准确定位一直是研究的热点之一WSN节点的定位方法主要有两种：基于测距的定位和基于角度的定位。

基于测距的定位方法是通过测量节点之间的距离来确定节点的位置，其原理是利用节点之间的通信信号传输的时间、信号强度或到达时间差等信息来推算节点的位置。

测距定位方法可以分为两种基本类型：单跳测距和多跳测距。

单跳测距方法是通过直接测量相邻节点之间的距离来确定节点的位置。

其优点是简单、易实现，但缺点是节点之间的通信距离有限，无法实现节点之间的直接通信。

多跳测距方法则是通过多个节点之间的通信信号相互传递来实现节点的位置估计。

这种方法可以克服单跳测距方法的局限性，但需要更加复杂的数据处理和计算。

基于测距的定位方法有多种实现技术，包括超声波测距、无线信号传输时间、全球定位系统（GPS）协助等。

超声波测距是通过节点之间发送和接收超声波信号来测量节点之间的距离，其原理是根据声波在空气中传播的速度和时间差来计算距离。

无线信号传输时间是通过测量信号传输的时间差来确定节点之间的距离，其原理是利用信号的传输速度和时间来计算距离。

GPS协助是利用卫星信号来辅助节点的定位，通过接收卫星信号来确定节点的位置，结合其他传感器节点的数据进行位置校正和修正。

在实际应用中，基于测距的定位方法通常结合多种技术和算法进行节点位置的估计。

这些算法主要包括最小二乘定位、加权最小二乘估计、多边形法等。

最小二乘定位是一种通过最小化误差平方和来估计节点位置的方法，加权最小二乘估计则是在最小二乘定位的基础上引入权重因子来考虑节点之间的传感器误差，多边形法则是通过多个节点组成多边形的几何关系来确定节点位置。

水声定位算法学习总结一、无线传感器定位技术分类目前定位技术广泛地应用到各个领域，而且出现了很多定位算法，常用的定位方法有：到达角（Angel of Arrival，AOA）定位、到达时间（Time of Arrival，TOA）定位、到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位以及AOA／TOA、AOA／TDOA等混合定位的方法。

选择哪种定位方法要根据定位精度、硬件条件等因素来确定，但是最终目的是要用优化的方法得到满意的定位精度。

在没有时间同步信号时，往往采用TDOA定位方法，TDOA定位法可消除对移动台时间基准的依赖性，因而可以降低成本并仍然保证较高的定位精度，但是需要有较好的延时估计方法，才能保证较高的时延估计精度。

（1）基于测距的定位技术基于测距的定位方法依靠测量相邻节点之间的距离或者方向信息。

现在有很多成熟的算法被用于基于测距的定位。

例如TOA算法通过信号传播时间获取距离，TDOA算法利用接收从多个节点发出信号的时间差估测位置，而AOA算法则通过为每个节点设置天线阵列来测量节点间的相对方向角度值。

（2）无需测距的定位技术无需测距的定位方法不要求距离信息，只依靠有关待定位传感器与种子节点之间连通性的测量数据。

这种定位方法对硬件要求低，但是测量的准确度容易被节点的密度和网络条件所影响，因此不能被对精度要求高的基于WSN的应用采用。

二、三边定位和多变定位（1）信号强度（RSS，Received Signal Strength）通过信号在传播中的衰减来估计节点之间的距离，无线信道的数学模型PLd=PLd0-10nlogdd0-Xσ。

尽管这种方法易于实施，但却面临很多挑战。

首先信道由于受到信道噪声、多径衰减（Multi-path Fading）和非视距阻挡（Non-of- Sight Blockage）的影响[1]，具有时变特性，严重偏离上诉模型；其次衰减率会随外界环境的不同而发生相应改变。

《无线传感器网络》一、填空题(每题4分，共计40分）1.传感器网络的三个基本要素：传感器、感知对象、用户(观察者)传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信2.常见的同步机制:RBS(Reference Broadcast Synchronization)，Ting/Mini-Sync和TPSN（Timing—sync Protocol for Sensor Networks）3.无线通信物理层的主要技术包括：介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术4.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩散阶段、梯度建立阶段、数据传播阶段、路径加强阶段5.无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络无线传感器网络的关键技术主要包括:网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术6.IEEE 802。

15.4标准主要包括:物理层、介质访问控制层7.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成8.数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测9.无线传感器网络可以选择的频段有：868MHz 、915MHz、2。

4GHz、5GHz10.传感器网络的电源节能方法：休眠(技术)机制、数据融合11.传感器网络的安全问题：（1）机密性问题 (2) 点到点的消息认证问题 (3) 完整性鉴别问题12.基于竞争的MAC协议S-MAC协议 T—MAC协议 Sift协议13.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成14.故障修复的方法基于连接的修复基于覆盖的修复15.基于查询的路由定向扩散路由谣传路由二、问答题（每题10分，共计60分）1.简述无线传感器网络系统工作过程，传感器节点的组成和功能.无线传感器网络(WSN）是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户。

无线传感器网络中的目标定位技术教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量节点组成的网络，这些节点能够自主收集、处理和传输数据。

目标定位技术是WSN中的重要研究领域，它可以定位网络中的目标，为各种应用提供位置信息支持。

本文将介绍无线传感器网络中目标定位的常用技术。

一、基于测距的目标定位技术1. RSSI定位信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）定位技术是一种基于接收到的信号强度来估计目标位置的方法。

节点通过收集目标发送的信号强度信息，并根据信号传输的衰减模型计算目标与节点之间的距离。

然后利用距离信息进行目标定位。

这种方法简单直观，但受到信号传输过程中多径效应、干扰和衰减等因素的影响，定位精度有限。

2. TDOA定位时差到达（Time Difference of Arrival, TDOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的时延差异来计算目标位置。

节点之间需要进行协作，通过互相的时钟同步，准确测量目标信号到达节点的时间差。

根据测得的时间差和节点之间的距离关系，可以计算目标的位置。

TDOA定位技术不受信号强度衰减影响，具有较高的精度，但对节点之间的时钟同步要求较高。

二、基于角度的目标定位技术1. AOA定位角度到达（Angle of Arrival, AOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。

节点之间需要协作，使得至少三个节点同时接收到目标信号，并测量目标信号的入射角度。

通过比较节点之间的入射角度差异，可以计算目标位置。

AOA定位技术对节点之间的角度测量精度要求较高，但相对于基于测距的定位技术，它具有较好的抗干扰性能。

2. DOA定位方向到达（Direction of Arrival, DOA）定位技术也是利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。

不同于AOA定位技术，DOA定位技术只需要单个节点接收到目标信号即可。

无线传感器网络中节点定位算法的使用教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由许多分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

节点的定位是WSNs中的一个重要问题，准确的节点定位可以帮助我们更好地理解和控制环境。

本文将为您介绍几种常见的无线传感器网络节点定位算法，并提供相应的使用教程。

一、距离测量节点定位算法距离测量是节点定位的一种常见方法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。

常用的距离测量节点定位算法包括三角定位法和多边形定位法。

1. 三角定位法三角定位法基于三角形的边长和角度来计算节点的位置。

首先，选择三个已知位置的节点作为参考节点，测量参考节点间的距离和角度。

然后，通过计算未知节点相对于参考节点的距离和角度，使用三角学原理计算未知节点的位置。

使用教程：在使用三角定位法时，需要提前部署一些已知位置的节点作为参考节点。

首先，通过测量参考节点间的距离和角度，计算出它们的位置信息。

然后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与参考节点之间的距离和角度。

最后，通过三角定位算法计算出目标节点的位置。

2. 多边形定位法多边形定位法利用几何多边形的边长和角度来计算节点的位置。

首先，选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。

然后，测量各个顶点之间的距离和角度，并计算出多边形的边长和角度。

最后，通过多边形定位算法计算出未知节点相对于多边形的位置，从而确定未知节点的位置。

使用教程：使用多边形定位法时，首先选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。

然后，测量各个顶点之间的距离和角度，计算出多边形的边长和角度。

最后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与多边形顶点之间的距离和角度。

通过多边形定位算法，计算出目标节点相对于多边形的位置，最终确定目标节点的位置。

二、信号强度测量节点定位算法信号强度测量是利用节点之间的信号强度来进行定位的方法，常用的信号强度测量节点定位算法有收集定位法和概率定位法。

收稿日期：2018年3月12日，修回日期：2018年4月22日基金项目：四川省教育厅项目（编号：18ZA003，18ZB002，18ZB006）；阿坝州应用技术研究课题（编号：YYJS2017050）资助。

作者简介：罗平，男，硕士研究生，助教，研究方向：物联网技术。

黄成兵，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能计算机网络。

向昌成，男，硕士研究生，副教授，研究方向：数字图像处理。

罗南超，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能控制。

∗1引言随着无线传感器网络问世以来，室内定位作为一个重要的发展方向了弥补室外定位的不足，常常用于大型仓库、大型超市的物品定位；地震、火情等险情中的人员定位；协助危险环境时工作人员和同伴的定位，大大提高生活和工作的效率［1］，因此室内定位具有重要的实际意义［2］。

由于室外定位技术使用GPS 、北斗导航、电信基站等技术手段的局限，很难完成室内定位。

目前室内几何数学定位算法主要依靠基于测距（Rang-base ）和非测距（Rang-free ）两种传播模型，其中基于测距的传播模型主要包括：基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator ，RSSI ）［3~4］、基于到达时间（Time of Arrival ，TOA ）［5~7］，基于到达角度（Angle of Arrival ，AOA ）［8］，基于到达时间差（Time Difference of Arrival ，TDOA ）［9~11］4种模型，其中TDOA 传播模型可以获取很高精度的距离，适合于室内环境的高精度目标定位，因此本文设计了一种基于TDOA 模型的测距系统以辅助无线传感器网络完成室内定位，具有十分重要的现实意义。

2测距系统应用介绍如图1所示，单层平面建筑环境下，定位系统中的节点分为3种：一种是定节点，一种是未知节点，一种是sink 节点。

任何两个及以上定节点获取一种辅助WSN 室内定位的测距系统设计∗罗平黄成兵向昌成罗南超（阿坝师范学院阿坝州623002）摘要针对WSN 室内定位需要高精度测距的问题，设计了一种基于Micaz 节点的测距系统。

无线传感器网络中定位跟踪技术的研究一、概述无线传感器网络（WSN）作为一种分布式、自组织的网络系统，近年来在各个领域得到了广泛的应用，尤其在定位跟踪技术方面展现出了巨大的潜力。

定位跟踪技术是通过无线传感器节点之间的协作，实现对目标对象的位置信息获取和动态跟踪的关键技术。

在环境监测、智能农业、军事侦察、灾难救援等众多场景中，定位跟踪技术都发挥着不可替代的作用。

随着无线传感器网络技术的不断发展，定位跟踪技术的精度和稳定性得到了显著提升。

传统的定位方法如GPS等虽然具有较高的定位精度，但在某些特殊环境下如室内、地下等区域，其定位效果并不理想。

而无线传感器网络中的定位跟踪技术，通过结合多个传感器节点的信息，能够实现对目标对象的精确定位和实时跟踪。

无线传感器网络中的定位跟踪技术已经取得了丰富的研究成果，包括基于测距的定位算法、无需测距的定位算法、移动目标跟踪算法等。

这些算法在不同的应用场景中展现出了各自的优势和特点，为无线传感器网络的定位跟踪提供了有效的解决方案。

无线传感器网络中的定位跟踪技术仍面临一些挑战和问题。

如何进一步提高定位精度和稳定性、如何降低节点能耗以延长网络寿命、如何优化网络通信以提高数据传输效率等。

这些问题需要我们在未来的研究中不断探索和创新，以推动无线传感器网络中定位跟踪技术的进一步发展。

无线传感器网络中的定位跟踪技术是一项具有广阔应用前景和重要意义的研究领域。

通过深入研究和创新，我们可以不断提高定位跟踪技术的性能和应用效果，为各个领域的发展提供有力支持。

1. 无线传感器网络的概念与特点无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量低功耗、低成本、微型化的传感器节点通过无线通信技术相互连接而成的自组织网络系统。

这些传感器节点被部署在监测区域内，能够实时感知并收集环境信息，如温度、湿度、光照、压力等，并通过多跳转发的方式将数据传输至汇聚节点，进而实现信息的集中处理和应用。

第16期2023年8月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.16August,2023基金项目:天津中德应用技术大学科技项目;项目编号:zdkt2021-005㊂作者简介:曹鹏飞(1978 ),男,山东临沂人,副教授,硕士;研究方向:数据通信㊂基于RSSI 的WSN 定位系统设计曹鹏飞(天津中德应用技术大学智能制造学院,天津300350)摘要:文章设计开发了一种基于RSSI 的WSN 定位系统㊂该系统将ZigBee 网络节点的无线接收信号强度RSSI 转化为距离,利用卡尔曼滤波算法对接收到的RSSI 数据值进行修正,结合三边定位算法对未知节点位置进行计算㊂本设计利用CC2530芯片进行ZigBee 网络组网㊂在ZigBee 网络中,本设计通过协调器节点将RSSI 数据值发送给上位机处理㊂经过测试,该系统的定位算法效果良好,在锚节点数目有限的条件下,可以达到较为理想的定位精度,适合应用于大规模无线传感器网络㊂关键词:ZigBee 网络;RSSI ;卡尔曼滤波;CC2530中图分类号:TP302.1㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种无线网络,主要利用传感器来实现信息的采集并进行分布式传导[1]㊂在WSN 应用中,ZigBee 技术具有近距离㊁低复杂度㊁自组织㊁低功耗㊁低数据速率和低成本的特点,因此成为WSN 的一种主要传输方式㊂WSN 已被广泛应用于智能家居㊁智能制造㊁智能交通等领域㊂其中,定位技术是关键技术之一,因此是研究的一个主要方向㊂对于室内定位采用的算法,按照信号测量技术进行分类,主要分成两大类:一类是基于非测距的定位算法,另外一类是基于测距的定位算法[2]㊂采用RSSI 的定位算法是基于接收信号强度和距离之间的变化关系进行定位计算,与其他测距定位算法相比,无需为了进行高精确的时间测量和角度测量而添加其他硬件设备,一方面降低了技术实现的难度,另一方面又降低系统的生产成本,利用现有的无线网络就可以实现有效的定位,因此得到了广泛的应用[3]㊂本文设计的WSN 定位系统采用RSSI 定位方法实现定位㊂系统由包括未知节点㊁锚节点和协调器节点的ZigBee 网络组成,通过CC2530硬件设备实现网络节点功能,未知节点的RSSI 信号被发送给锚节点,再被转发到协调器节点,经由协调器节点传送到上位机,经过上位机终端软件处理后,可以实现对RSSI 值到距离数据的转换和位置结果显示,从而实现对位置节点的实时定位功能㊂1㊀定位系统算法实现1.1㊀RSSI 定位算法模型㊀㊀无线信号传输一般可采用简化的信号模型,计算距离基站d 处的信号强度PL 的公式如式(1)所示:PL =A -10ˑn ˑlg(d )(1)其中:A 为无线收发节点相距1m 时接收节点接收到的无线信号强度值㊂n 是衰减指数,表示路径长度和路径损耗之间的比例因子,其值跟建筑等障碍物的结构和采用的材料密切相关㊂A 和n 的取值与具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关,可通过测试进行调整㊂1.2㊀三边定位算法㊀㊀三边测量法的基础数学原理是确定未知节点通信范围内的3个锚节点后,选择锚节点作为圆心,节点距离作为半径,可以得到3个圆,未知节点位于3个圆的交点处㊂3个圆中心A㊁B㊁C 三点为锚节点,P 为未知节点㊂假设P 的坐标为(x ,y ),3个锚节点的坐标依次为(x 1,y 1)㊁(x 2,y 2)㊁(x 3,y 3),P 与A㊁B㊁C 的距离依次为d 1㊁d 2㊁d 3,分别以(x 1,y 1)㊁(x 2,y 2)㊁(x 3,y 3)为圆心,d 1㊁d 2㊁d 3为半径做圆,3个圆的交点即为(x ,y ),距离与坐标的关系如式(2)所示:d 1=(x -x 1)2+(y -y 1)2d 2=(x -x 2)2+(y -y 2)2d 3=(x -x 3)2+(y -y 3)2ìîíïïïï(2)通过求解式(2),可以得出未知节点坐标如式(3)所示:x y éëêêùûúú=12x 1-x 3y 1-y 3x 2-x 3y 2-y 3éëêêùûúú-1x 12-x 32+y 12-y 32+d 12-d 32x 22-x 32+y 22-y 32+d 22-d 32éëêêùûúú(3)1.3㊀平均值滤波㊀㊀平均值滤波是指通过采集定位节点的若干RSSI值,然后取这些数据的算术平均值㊂通常在实际测量时,一组数据需要测量足够多的RSSI值,由于环境的复杂性和无线信号的不稳定性,这些RSSI值变化较大,缺乏一致性,任选其中一个数据都不能准确表示RSSI值,因此可以选择平均值滤波的方法来获得较为合理的RSSI值㊂平均值滤波公式如式(4)所示㊂ðPL=1mðm i=1PL i(4)其中,PL表示RSSI值,m表示测量的个数㊂当m取值较小时,采集到的数据实时性和准确性较差㊂当m取值较大时,虽然可以减少数据的偶然性,但是需要测量更多的数据,又会增加通信的成本,并且在处理大扰动时效果不够理想㊂因此,从提高实验准确性和降低通信成本等因素考虑,需要选取一个较为合适的m值㊂1.4㊀卡尔曼滤波㊀㊀卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)算法是依据线性系统状态方程,利用系统输入输出数据,对系统状态实现最优估计㊂最初目的是用于估计随机过程的参数,随后基于其自身特点被广泛应用于解决各种最优滤波和最优控制等问题[4]㊂一般来说,卡尔曼滤波算法包括2个基本特点:(1)卡尔曼滤波器是自适应滤波器,其解是一种递推计算;(2)卡尔曼滤波的数学公式通过状态空间的概念进行描述㊂受噪声的影响,系统状态作为一个随机量,难以得到精确的数值,卡尔曼滤波依据某种统计模式,将对系统进行多次观测后得到的数据进一步处理后实现对实时系统状态的估计和预测㊂在卡尔曼滤波中,状态方程表示如式(5)所示:x(k)=Φx(k-1)+ω(k-1)(5)测量方程表示如式(6)所示:y(k)=Hx(k)+v(k)(6)式中:x(k)表示状态值,y(k)表示测量值,Φ为状态转移矩阵,H为系统测量矩阵,ω(k)为输入白噪声,v(k)为观测噪声㊂卡尔曼滤波过程包括预测过程和修正过程,在滤波过程中,修正状态估计值是滤波后的RSSI值,测量值是实验测得的RSSI值[5]㊂主要计算公式如下:预测状态估计值如式(7)所示:X(k+1|k)=ΦX(k|k)(7)一步预测协方差矩阵如式(8)所示:P(k+1|k)=ΦP(k|k)ΦT+ΓQΓT(8)求滤波增益矩阵如式(9)所示:K(k+1)=P(k+1|k)H T[HP(k+1|k)H T+ R]-1(9)状态更新如式(10)所示:X(k+1|k+1)=X(k+1|k)+K(k+1)ε(k+ 1)ε(k+1)=Y(k+1)-HX(k+1|k)(10)协方差更新如式(11)所示:P(k+1|k+1)=[I n-K(k+1)H]P(k+1|k) X(0|0)=μ0P(0|0)=P0(11)其中,X(k+1 k)是利用上一状态预测下一时刻的结果;X(k k)是已知测量值y(k)时,k时刻的修正状态估计值;Γ为系统噪声驱动矩阵;R为系统观测噪声方差阵;Q为系统过程方差阵㊂2　定位系统硬件实现㊀㊀系统硬件组成如图1所示㊂图1㊀系统硬件组成在本定位系统中,首先需要选择合适的ZigBee 网络处理芯片㊂根据综合性能的比较,选择TI公司的CC2530芯片㊂该芯片结合一个高性能的RF收发器与一个8051微处理器,包含8kB的RAM以及最大256kB闪存㊂此外,这款芯片集合了ZigBee协议栈(Z-Stack),极大方便了用户的开发㊂ZigBee网络由锚节点㊁未知节点和协调器节点组成,不同节点采用的处理器都为CC2530芯片,可在软件中设置为不同的功能模块㊂ZigBee网络节点的硬件模块包括核心板模块和底板模块,其中核心板模块由处理器模块㊁射频接口模块㊁时钟电路模块㊁串口通信模块等组成;底板模块由电源模块㊁USB接口模块和传感器接口模块等组成㊂在核心板电路模块中,处理器采用CC2530芯片,主要完成ZigBee协议的处理和采集数据的处理㊂CC2530芯片中集成Z-Stack协议栈,可以提供完整的ZigBee网络协议应用㊂射频接口模块可以外接天线,提高无线信号的可靠性和稳定性㊂时钟电路模块用于提供电路工作时钟㊂串口通信模块用于和外界的串口通信,利用USB转串口电路实现㊂在底板电路模块中,电源模块将外接电源或电池电源通过电压转换芯片产生不同电压值,以便对电路中各模块进行供电㊂USB接口模块既能对电路板进行供电,同时可以完成处理器程序的下载㊂传感器接口模块可用于外部不同类型的传感器㊂ZigBee网络中的协调器节点通过串口将采集到的RSSI数据传递给上位机,同时可将上位机的控制指令下发到ZigBee网络终端节点㊂上位机处理采集到的数据,根据定位算法计算未知节点的位置坐标并将结果进行显示㊂3㊀系统人机交互界面设计㊀㊀上位机是整个定位系统的信息处理中心,能够实现人机交互,显示未知节点的定位信息㊂其通过串口实现上位机和ZigBee网络协调器之间的通信,能够接收ZigBee无线通信系统中未知节点发送的RSSI数据信息,根据锚节点的固定位置信息,并结合上文提到的定位算法进行位置计算㊂上位机软件采用Visual Studio软件实现,结合模块化的思想进行开发,具有易于扩展和易于移植等优点㊂4㊀定位系统测试㊀㊀在本定位系统中,ZigBee网络中的锚节点和未知节点都是终端节点,其中包括1个需要计算坐标信息的未知节点,4个锚节点作为参考节点,此外还有1个协调器节点用来管理ZigBee网络和给上位机上传RSSI数据㊂在实际测试时,设定一个8mˑ8m的固定区域,在此范围内进行未知节点的定位测试,4个锚节点放置于指定位置,未知节点的放置位置不能超出锚节点的有效通信范围㊂系统运行后,移动未知节点的位置,在上位机软件中能够实时显示对应坐标值㊂测试时,每个锚节点读取100次未知节点的RSSI数据值作为一组测试值,通过协调器节点发送给上位机软件进行中值滤波和卡尔曼滤波处理后,再进行定位计算,从而得到未知节点的位置信息㊂当对比实际坐标测量值时,无滤波处理时测量值和实际值偏差较大,而采用滤波算法的定位效果更好,其中采用卡尔曼滤波算法的应用结果优于采用中值滤波算法的应用结果㊂5㊀结语㊀㊀本文设计的基于RSSI的节点定位系统结构简单,组网灵活,操作方便㊂本研究利用ZigBee网络采集未知节点的RSSI值,实现上位机与协调器模块之间的通信,再通过卡尔曼滤波算法对RSSI数据值进行处理,最后采用三边定位算法进行距离计算,得到未知节点的位置信息,通过采用卡尔曼滤波算法进行数据处理能够获得更高的定位精度㊂参考文献[1]田达.基于WSN的煤矿安全监控系统的研究[J].电子技术与软件工程,2020(24):1-2.[2]朱清山,王伟.基于RSSI的指纹地图室内定位算法[J].国外电子测量技术,2020(10):6-9.[3]刘松旭,张大鹏,乌云娜.基于RSSI模型的无线传感器网络定位算法[J].计算机仿真,2022(1): 427-431.[4]冯帆,吴春,陈军慧.结合粒子滤波与卡尔曼滤波的RSSI室内定位算法[J].智能物联技术,2020(5): 24-29.[5]张玮.基于复合滤波的RSSI无线网络测距算法[J].自动化技术与应用,2021(2):74-76.(编辑㊀王永超)Design of WSN location system based on RSSICao PengfeiCollege of Intelligent Manufacturing Tianjin Sino-German University of Applied Sciences Tianjin300350 ChinaAbstract This paper designs and develops a WSN positioning system based on RSSI.The system converts the wireless received signal strength RSSI of ZigBee network nodes into distance uses Kalman filtering algorithm to correct the received RSSI data value and calculates the unknown node position using a trilateral positioning algorithm.Utilize CC2530chip for ZigBee network networking.In the ZigBee network RSSI data values are sent to the upper computer for processing through the coordinator node.After testing the positioning algorithm of this system works well.Under the condition of limited number of anchor nodes it can achieve ideal positioning accuracy and is suitable for large-scale wireless sensor networks.Key words ZigBee network RSSI Kalman filtering CC2530。