[发明专利]一种用于无线传感器网络节点定位的数据处理方法

说明书

本发明涉及无线传感器网络技术领域，公开了一种用于无线传感器网络节点定位的数据处理方法，该方法根据待定位节点接收到的多个锚节点的RSSI数据，计算得到待定位节点的多个可能位置的坐标计算值，计算得到的多个坐标计算值的质心Csubgt;1/subgt;，再筛选出与质心Csubgt;1/subgt;的距离小于阈值的坐标计算值，并计算筛选出的坐标计算值的质心Csubgt;2/subgt;，将质心Csubgt;2/subgt;的坐标位置作为待定位节点的位置，即利用多组RSSI数据计算待定位节点的多个可能位置，再进一步对这些可能的位置进行计算筛选。本发明不直接处理接收到的RSSI数据，而是对根据接收到的RSSI数据计算得到的坐标计算值进行处理，精度较好，计算简便且时间空间花销更小。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别是涉及一种用于无线传感器网络节点定位的数据处理方法。

背景技术

无线传感器网络（WSNs）被称为本世纪极具影响的21项技术之一,属于计算机、通信和数学等多个学科的交叉性前沿领域。它是一种由布置在监测区域内的多个具有一定功能的传感器节点通过数据收集、数据传输等方式所形成的自组织数据处理网络。通过网络中传感器节点的密集部署,可实现数据的收集量化、数据聚合和数据传输操作。无线传感器网络作为一种现代智能网络,已被广泛应用于军事、物联网、环境监测、现代交通（如近两年的共享单车等）、便捷快递、现代医疗、工业、空间探索等多个领域,发展前景十分广阔。在大量无线传感器网络的应用中，收集到的数据若没有对应的位置信息将使得数据失去价值。因此，定位技术是无线传感器网络研究领域的热点之一。

在无线传感器网络中，定位算法都可以分为顶层的距离估计和底层的位置估计两个阶段。其中顶层的距离估计方法是测距和无测距定位算法的主要差异之处。根据是否需要通过硬件手段直接测量收发机之间的距离，无线传感器网络的定位算法可以分为无测距(Range-free)和测距(Range-based)两种类型。测距定位算法的核心思想是通过测得的实际物理参数，计算待定位节点与锚节点之间的距离，通过待定位节点与多个锚节点之间的距离确定待定位节点的实际坐标值。

在定位算法的实际应用中，多种因素会影响最终的定位精度，其中较为重要的影响因素是环境噪声导致物理参数的测量值与实际值产生偏差导致待定位节点和锚节点之间的距离计算出现误差。倘若不能很好地处理这样的噪声影响，就会导致最终定位结果出现较大的偏差。

以传统的RSSI-三边定位算法为例，其主要流程是通过待定位节点接收到的锚节点RSSI值计算出待定位节点和锚节点之间的距离，得到三个这样的距离就可以用三边定位法计算待定位节点的坐标值。但是在待定位节点处接收到的RSSI信号会由于噪声的影响存在误差：

(1)

其中指接收到的值，指待定位节点所处位置的RSSI真实值，是噪声。

如果依据带有噪声的RSSI接收值计算待定位节点与锚节点之间的距离，会造成较大的距离误差从而影响定位精度。

针对接收到的 RSSI数据受环境因素影响这一问题，现有的解决办法是设计不同的滤波模型，对接收到的同一锚节点的多组RSSI数据进行处理，以减弱式(1)中噪声的影响。

常见的滤波方法有均值滤波、均值+中值滤波，高斯滤波等。

其中，均值滤波是最常用、计算最简单的滤波方法。在待定位节点处接收到组 RSSI值，记作，取计算值

(2)