第一步、接受到RSSI值
第二步、数据滤波处理
采用阶段去噪与滑动平均滤波算法进行滤波,具体是在设定范围内去除最大值和最小值噪声,按先人先出求取算术平均值。
第三步、根据处理过的RSSI值,以及信号衰减模型,求出未知节点到信标的距离
传统的无线信号传播衰减模型为:

式中: RSSI(d) 表示距离发射点 d 处的接收信号强度值; RSSI(d 0 ) 表示距离 d 0 处的接收信号强度值;λ 表示路径衰减因子,范围在2~4 之间;ζ σ 表示正态随机变量,标准差为 σ。

第四步、根据距离求出未知节点坐标,我们假设三个圆不会交于一点


第五步、利用加权质心算法,估计出未知节点的坐标
5.1 基于距离倒数的加权质心算法:
其选取权值的基本思想是:利用求得的距离,根据距离越近,测量准确度越高的特点,将每组数据定位结果的权值取为各参考节点与定位节点距离之和的倒数,从而减小定位误差。

5.2 基于误差倒数的加权质心算法:
由于在解方程时,当 b 为准确值时,可以得到正确无误的估计坐标值 X ,方程 AX=b 左右相等,且 b 的误差越大,最小二乘法解方程的误差越大,数据的可靠性越低,所以,在改进的加权质心算法中,以解得坐标误差值的倒数为权值

本文介绍了基于RSSI值的定位算法流程,包括数据滤波处理、信号衰减模型应用、未知节点坐标的求解及加权质心算法的两种改进方法。滤波采用阶段去噪与滑动平均算法,通过距离倒数和误差倒数加权提高定位精度。
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