无线传感器网络中一种改进的加权质心定位算法研究

发布时间：2021-10-19 00:43

　　在无线传感器网络的应用中节点的定位信息是非常重要的。本论文提出一种改进的加权质心算法,该算法是基于平面多边形定点凹凸性原理进行实现的,算法中选择自由传播模型和对数距离路径分布模型来计算无线电波传播过程。改进的质心算法能够提高定位的精度,仿真实验验证了该算法的平均定位误差,仿真实验结果表明,在相同的条件下,该算法的定位精度高于加权质心算法。 

【文章来源】：大庆师范学院学报. 2016,36(06)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

质心算法原理图

i+1的同一个侧面则Vi(Xi，Yi)是凹点，否则是凸点。可以利用表达式(7)判断顶点的凹凸性。△=XiYi1Xi－1Yi－11Xi+1Yi+11×XAYA1Xi－1Yi－11Xi+1Yi+11(7)△＞0，A和Vi在Vi－1Vi+1的同一侧，Vi为凹点。△＜0，A和Vi不在Vi－1Vi+1的同一侧，Vi为凸点。△=0，A和Vi在Vi－1Vi+1上。2．3改进的质心定位算法假设传感器节点被部署在一个二维平面上，而且所有的节点都是静止的。整个改进质心算法的流程如图2所示。图2改进质心算法的流程图35

广播定位请求。然后接收到这个请求的信标节点将它们的id以及接收的信号强度发送给未知节点，未知节点根据接收到的信号强度模型，每个节点计算出与邻居节点的距离。最后当未知节点接收道德信息超过3个则可以计算出它自身的未知。未知节点的坐标通过公式(1)进行计算。(xestyest)=x1+x2+…+xnn，y1+y2+…+yn()n(1)其中(xestyest)为未知节点的坐标。假设有n个信标节点，它们的坐标分别为(xi，yi)(i=1，2，…，n)，它们分布在未知节点的周围。质心算法的基本原理图如图1所示。图中黑色圆点为信标节点，白色圆点为未知节点。显而易见，质心算法的原理比较简单，而且比较容易计算。然而当无线传感器网络中节点的连通度低，未知节点周围的信标节点的密度低时，质心算法的定位精度将大大降低。图1质心算法原理图1．2测距原理信号在传播的过程中，其强度是随着距离的改变发生变化的，根据这个变化就可以得出信号强度的衰减与传播距离的关系。目前在无线传感器网络中比较常用的模型是传播损耗模型。在无线传感器网络中，节点被分散在开放的空间，所以本文选择自由传播模型和对数距离路径分布模型来计算电波传播过程。自由空间传播损耗模型方程如下:PL(d0)=32．44+10nlg(d0)+10nlg(f)(2)在方程(2)中，d0为参考距离，f为接收信号强度指示系统的信号强度，PL(d0)为距离为d0的接收信号强度损耗，n为损耗因子。由于周围的环境因素，自由空间传播损耗模型将受到建筑、传输公里和障碍物的高度等的影响。因此，对数距离分布模型更具有实用性。对数距离分布模型方程如方程(3)所示。PL(d)［dB］=PL(d0)+10nlog(d0)+X0(3)在方程(3)中，PL(d)指的传播距离为d米的传播损耗;X


本文编号：3443821