一种基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法

一种基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法

近年来，无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)由于其具有低功耗、低成本、易部署等特点而受到广泛关注，定位是其中一个研究热点。为了提高定位的精度，本文提出了一种基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法。

该算法的原理为使用WSN中节点间的信号强度指示(RSSI)作为距离的度量，并将问题转化成为最小化RSSI误差的最优化问题。同时，引入了模拟退火算法和粒子群优化算法对问题进行求解。模拟退火算法可以避免落入局部最优解，粒子群优化算法则可以全局搜索最优解。通过不断地迭代优化后，算法得出了节点的坐标信息，从而实现了定位。

下面给出算法的主要步骤：

1. RSSI测量
   将无线传感器节点分为目标节点和信标节点两种，目标节点对信标节点进行RSSI测量，得到信标节点与目标节点之间的RSSI值，根据RSSI值计算出信标节点与目标节点之间的距离。

2. RSSI误差计算
   定义RSSI误差为每个目标节点测量到每个信标节点的RSSI值和理论值之间的差值。将每个目标节点测量到的每个信标节点的RSSI误差进行加权平均，得出该目标节点的RSSI误差。RSSI误差可以用来评价节点的定位精度。

3. 最小化RSSI误差
   将RSSI误差的最小化问题转化成为一个非线性优化问题。建立目标函数，即所有目标节点的RSSI误差之和