RDGC-TCL 算法過程

　　RDGC-TCL 算法包括使用Cayley-Menger行列式給出的距離幾何約束條件對RSSI測量值進行處理來減小測量誤差和利用三角形質(zhì)心定位算法進行定位。

　?。?） 錨節(jié)點周期性發(fā)送自身的信息，信息中包括自身節(jié)點ID和自身位置坐標(biāo)。

　?。?） 未知節(jié)點收到來自錨節(jié)點信息時，根據(jù)RSSI由強到弱對錨節(jié)點進行排序，并建立RSSI與節(jié)點到錨節(jié)點距離的映射。建立三個集合：

　　(3) 選取RSSI值大的前幾個錨節(jié)點進行計算，并采用距離幾何約束來求得未知節(jié)點與錨節(jié)點距離的估計值。

　　(4)在Beacon_set中選擇RSSI值大的錨節(jié)點組合成下面的三角形集合，這是提高定位的關(guān)鍵。Triangle_set= 對Triangle_set中任一個三角形根據(jù)(7)式算出三個交點的坐標(biāo)，最后由質(zhì)心算法，得到未知節(jié)點坐標(biāo)。

　　(5)對求出的未知節(jié)點坐標(biāo)集合取平均值，得未知節(jié)點坐標(biāo)。

　　仿真分析

　　為了驗證算法的有效性，對定位算法進行仿真。仿真場景為一個120×120的矩形區(qū)域，100個節(jié)點被隨機放在區(qū)域內(nèi)，其中30個錨節(jié)點，70個未知節(jié)點。

　　采用距離幾何約束來減少RSSI測距誤差并結(jié)合采用三角形質(zhì)心定位算法（RDGC-TCL 算法），算法性能主要從定位誤差和定位覆蓋率兩方面進行考慮。仿真結(jié)果如圖2、圖3所示。

　　RDGC-TCL 算法在測距校正的過程總增加了計算量和計算時間，但對定位誤差的減小和定位覆蓋率的增加都有了較大的提高。由圖2所示，在錨節(jié)點較少的情況下，本文算法的性能提高不大，因為提供校正的測量數(shù)據(jù)較少，隨著錨節(jié)點數(shù)目增加，用于校正的測量數(shù)據(jù)的增加，使得測量的距離更加的準確，使得定位的精度有了較大的提高。圖3表明本文算法相對于R_TCL算法在節(jié)點的覆蓋率方面有較大的提高。

　　結(jié)語

　　本文針對RSSI測距誤差，提出了基于RSSI和距離幾何約束并結(jié)合三角形質(zhì)心定位算法，仿真結(jié)果表明，本文算法比傳統(tǒng)的RSSI定位算法有更好的定位性能，能夠減小定位誤差并提高節(jié)點定位覆蓋率，同時本定位算法對硬件的要求不高，能夠降低無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的成本，能夠滿足大多數(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用要求，是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位一種可選方案。