[发明专利]一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法

说明书

本发明揭示了一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法，该算法包括以下步骤：S1：向目标区域部署节点，锚节点会周期性的向周围发送自身的数据信息；S2：待测节点收到来自其邻居节点的RSSI值，对收到的RSSI值预处理，再判断已经记录的RSSI值是否已经超过预先设定的个数值；S3：对预处理过后的RSSI值进行高斯滤波处理并进行加权，得到最终的RSSI值；S4：将最终得到的RSSI值转换成距离，并以该距离值作为加权质心定位算法的权重因子的组成部分进而进行坐标定位；S5：根据部署节点时对未知节点坐标估计和计算得的未知节点的坐标计算定位误差。该算法能够在测距阶段，降低测距误差，在定位阶段降低定位误差，两阶段相结合，在一定程度上可很好的提高定位精度。

技术领域

本发明涉及一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法，可用于无线传感节点定位技术领域。

背景技术

现如今，时代的不断变化，电子科技的发展，无线传感网络逐渐出现在人们眼前。随着时间的推移，人们对无线网络越来越了解，使得无线传感网络得到了快速发展，无线传感网络的快速发展又给人们的日常生活带来巨大的影响，同时也对国家及社会应用领域带来一定意义上的变革。

大量低花费、资源受限的传感器节点的密集分布组成了无线传感器网络。这些节点不仅能够感知周围环境，而且还能将感知到的物理信号通过转换器变成数字信号，进行计算，并存储信息。节点间的通信距离一般是有限，只能与其邻居节点通信，要想与较远距离的节点进行通信，则需要中间节点进行路由，即节点间的通信采用多跳路由模式。

无线传感网络应用在许多领域，例如紧急和临时场合，大型设备监控，医疗健康，军事情报工作等领域。一个自校准的传感器网络能够部署在一个大的区域，用非常小的节点来快速的输入收集数据，传输和显示这些数据给安全距离外的用户。WSN也能应用在危险的环境中或者灾害区域，这种环境下能够充分发挥它的作用。

无线传感器网络面临的问题主要有：1)节能问题，2)定位问题，3)网络拓扑问题，4)时钟同步问题，5)安全问题，6)配置问题，也叫部署问题，其中最关心的问题就是节点定位问题。因此，研究一种可精确对节点进行定位的算法就成为了亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法。

本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法，该算法包括以下步骤：

S1：通过随机播撒的方式向目标区域部署节点，节点包含未知节点和锚节点，锚节点会周期性的向周围发送自身的数据信息；

S2：待测节点收到来自其邻居节点的RSSI值，接收并记录RSSI值，对收到的RSSI值进行预处理，然后再判断已经记录的RSSI值是否已经超过预先设定的个数值，超过则停止接收，未超过则继续接收；

S3：对S2步骤预处理过后的RSSI值进行高斯滤波处理并进行加权，得到最终的RSSI值；

S4：将S3步骤最终得到的RSSI值转换成距离，并以该距离值作为加权质心定位算法的权重因子的组成部分进而进行坐标定位；

S5：根据部署节点时对未知节点的估计坐标和最终计算得到的未知节点的坐标信息计算定位误差。

优选地，在所述S1步骤中，所述数据信息包括ID，坐标以及RSSI值。

优选地，所述S2步骤还包括：

S21：对接收到的RSSI值进行预处理，先设定一个阈值，把收到的RSSI值与该阈值作比较，当大于这个阈值时就从记录中去除，预处理计算公式为：

其中，RSSI是理想值，R_thread＝0.8。

优选地，所述S3步骤还包括：