3、无线传感器网络与软件缺陷预测技术解析

无线传感器网络与软件缺陷预测技术解析

1. 无线传感器网络节点定位难题与解决方案

在众多重要应用中，无线传感器网络（WSN）节点的精准定位至关重要。通常，全球定位系统（GPS）是户外定位的自然选择，但在WSN中，由于节点资源受限以及部署地点难以到达，使用GPS面临诸多挑战。

目前，户外不使用GPS的定位方法主要分为无范围和基于范围两类。无范围定位利用锚节点与待定位节点之间的“跳数”等简单数据来大致确定节点位置；基于范围的定位则需要每个节点配备额外的信号收发硬件。本文采用基于范围的接收信号强度指示（RSSI）技术进行定位。

锚节点发送信号，待定位节点接收并分析不同锚节点信号的强度，以此确定自身位置。分析RSSI值和定位节点的算法主要分为机器学习（ML）技术和多边测量技术。

在实际场景中，当锚节点较少且大量未知节点远离锚节点时，机器学习技术定位效果不佳，而多边测量技术更适合需要多次迭代的定位，不过其缺点是精度不足。因此，本文提出了一种结合ML和多边测量技术的混合方法。

2. 混合定位方法详解

2.1 RSSI定位原理

RSSI定位通过锚节点发送低功率信号，待定位节点接收并分析信号强度来确定位置。信号强度与距离成反比，距离越远，信号越弱。Frii的自由空间传输方程描述了这种关系：
[Pr = \frac{PtGtGr\lambda^2}{4\pi d^2}]
其中：
- (Pr)：未知节点接收到的信号功率
- (Pt)：锚节点发送的信号功率
- (Gt)：锚节点发射机增益
- (Gr)：未知节点接收机增益
- (d)：锚节点与未知