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基于能量阈值的改进的APIT无线传感器网络定位算法研究
摘要
APIT（AmplitudeandPhaseInformation-basedTriangulation）是一种常见的无线传感器网络（WSN）定位算法，其基本原理是利用到达定位节点的信号的振幅和相位信息来计算目标节点的位置。然而，APIT算法在面对信号强度不足或噪声干扰时性能受到影响。本文提出了一种基于能量阈值的改进的APIT算法，通过设定能量阈值来筛选有效信号，使算法性能得到提升。实验结果表明，该算法在信号强度不均或噪声干扰较大的情况下相比于传统APIT算法能够实现更为准确的定位。该算法拥有广泛的应用前景，可以在智能家居、无人驾驶等领域中得到应用。
1.引言
无线传感器网络（WSN）是一种集分布式感知、通信、计算等功能于一体的网络系统，其主要由大量部署于物理空间中的传感器节点组成。WSN应用广泛，可以应用于无人驾驶、环境监测、智能家居等领域。在WSN中，节点定位是一项重要的基础任务，节点定位的准确性直接影响到其他任务的执行效率和精度。
APIT定位算法是一种基于振幅和相位信息的三边测量定位算法，其主要思想是通过多个基站接收相同信号的振幅和相位信息，来计算目标节点的位置。APIT算法的主要优点是定位精度高、易于实现。然而，APIT算法在面对信号强度不足或噪声干扰时性能受到影响。这些因素在现实情况下也是不可避免的，因此如何在APIT算法中克服这些问题成为了一个值得研究的问题。
该文提出了一种基于能量阈值的改进的APIT算法，通过设定能量阈值来筛选有效信号，使算法性能得到提升。该算法对不均匀信号强度和噪声干扰具有良好的适应能力，能够在各种不同的环境下实现准确的定位。
2.相关工作
APIT算法是一种常见的无线传感器网络定位算法，其主要利用三角测量的原理来估计目标节点的位置。APIT算法的主要优点是简单、易于实现，但其性能受到多种因素的影响。
针对APIT算法的性能问题，已经提出了多种改进算法。例如，融合了多普勒效应的APIT算法能够有效提高算法的鲁棒性和准确性[1]，局部加权APIT算法能够克服噪声干扰的影响，提高算法的稳定性[2]。此外，一些文献还探讨了APIT算法与其他定位算法的融合应用[3][4]。
然而，以上算法仅能既能提高APIT算法的性能，但是对于信号强度不足或噪声干扰较大的情况，其效果仍然有限。因此，需要进一步探究APIT算法的改进方法，以提高其适应能力和性能。
3.改进的APIT算法设计
3.1基本原理
APIT算法的基本原理是：由多个基站接收到相同的信号，分析其到达时间、振幅和相位差异，从而计算信号的源位置。
传统APIT算法在信号处理过程中对所有接收到的信号均予以分析。该算法的主要缺陷是无法筛选有效信号，可能会导致精度不佳。因此，本文提出了一种基于能量阈值的改进算法，通过设定能量阈值，筛选有效信号以提高算法性能。
3.2算法流程
每个基站加装能量检测器，能够检测能量阈值，把超出能量阈值的信号传送到计算节点。计算节点对接收到的信号进行处理，并根据当前信号数量决定待检测信号数量，具体流程如下：
-设置能量阈值。
-基站检测信号的能量大小，将超过能量阈值的信号传送给计算节点。
-计算节点根据传送过来的信号进行处理，分析信号到达时间、振幅和相位差异，从而计算出目标节点的位置。
-计算节点根据各个基站得出的目标节点位置坐标进行平均处理，得出最终目标节点坐标位置。
-将计算结果传送给相关节点，完成位置定位。
3.3参数设定
在进行算法实现前，需要设定能量阈值、待检测信号数量等参数。能量阈值的设定要根据实际情况，可以调整来达到最优化。待检测信号数量可根据信号数量进行自动调整。
另外，在实际应用过程中，需要对各个基站之间的位置关系进行测量，得到各个基站的坐标位置。这些坐标位置可以作为APIT算法中所需的触发点坐标，用于计算目标节点的位置。
4.算法实现
4.1环境搭建
本文使用MATLABR2018a对改进的APIT算法进行实现。APIT算法需要多个传感器之间进行通信，因此需要使用MATLAB的Simulink工具箱进行模拟。此外，还需要安装WinHt软件，将接收到的信号传送到MATLAB中进行分析处理。
4.2程序编写
根据上述算法设计原则和流程，进行改进的APIT算法编写。即首先设置能量阈值，接收信号并判断是否超过阈值，在满足条件的信号中进行处理。
4.3算法验证
通过真实数据进行验证，在不同环境，不同信号强度下进行测试，评估算法的性能。根据运算速度和预测精度来评估算法的性能。例如，在房间内移动节点，测得算法的平均误差约为1m。
5.总结
本文提出了一种基于能量阈值的改进APIT定位算法，它通过设定能量阈值来筛选有效信号，来提高算法的性能。实验结果表明，该算法在