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一种基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法
无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是一种研究热点，其作为一种可靠、实时的数据采集方式，被广泛应用于许多领域，例如智能家居、智慧城市、智能交通等。无线传感器网络定位是WSN应用中重要的研究领域之一。准确的定位信息可以为用户提供精确且快速的服务，从而提高WSN的效率。本文旨在介绍一种基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法。
一、无线传感器网络定位方法的意义和背景
无线传感器网络定位问题的目的，是通过节点间的通信来确定其空间位置。在很多应用场景下，通过WSN对节点位置的准确把握具有重要的实际意义。例如在智慧交通领域，无线传感器网络可以实现车辆行驶状态检测、路段交通拥堵情况监测和实时导航等，而节点位置准确对应车辆位置的识别必不可少。
当前，无线传感器网络定位算法主要分为两类：基于信号强度测量的定位算法和基于链路质量测量的定位算法。
前者利用节点间的信号传输、接收功率等特征，根据信号传输强度或信号衰减模型实现节点位置的估计；后者通过测量网络节点之间的链路质量，通过建立网络拓扑结构来实现节点位置的估计。相较之下，基于链路质量的定位方法拥有更高的定位准确度和更强的抗干扰性，是WSN定位方法研究中的一个重要研究方向。
二、基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法
本文提出的定位方法是基于链路质量差值的定位方法，该方法能够克服信道质量不稳定的问题，提高定位准确性。本文的基本假设是在无线传感器网络中存在多跳链路，即在多跳链路中，尽管某些链路质量可能随时间变化，但仍可以通过链路质量差值来计算节点之间的距离信息。
该方法的实现分为两大步骤：
1.网络节点数据采集
首先，每一个节点都处于视野范围内的其他节点的信号强度是严格控制范围内的，并通过建立相邻节点的邻居列表来实现。然后，节点通过邻居节点之间的PING报文花费时间来计算邻居节点之间的质量差值。PING报文是通过节点发送一个请求并接收其他节点响应来计算质量差值的合适选择。
这样做的好处在于，PING报文在网络质量差的情况下可以很好地进行质量检验，从而提高数据稳定性，同时可大大减少需要传输的数据量，优化网络通信性能。
2.节点位置估计
节点位置估计是通过网络节点之间的质量差值来实现的。虽然链路质量测量很大程度上不稳定，但多跳链路存在下述公式，在某些条件下可以按照公式进行估算：L_ui=L_uo+L_oi+L_ioi+…+L_k-1io+kui，其中L_ui表示节点u和节点i之间的距离，L_uo表示节点u到节点o的距离，L_oi表示节点o到节点i的距离，L_ioi表示i和o之间的跳跃，在Io与u之间多跳的距离，直到从o到达u的跳跃数为k时，我们得到L_k-1io+kui为止。通过这个公式，我们可以通过估算多个链路距离，从而计算出节点之间的距离。具体来讲，可以通过采样节点的质量差值来实现对节点L_ui以及L_oi之间距离的估计。最后，通过对估算值进行比对和适当的加权平均，即获得节点真实位置。
三、实验分析
本文通过模拟实验进行了基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法的针对性分析。实验结果表明，该方法与其他定位方法相比，具有更高的精度和更好的鲁棒性。实验中使用的实际数据表明，该方法的平均定位误差在1.6m左右，定位准确率能够达到95%以上。
四、总结
基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法，是一种具有应用前景的WS定位方法，具有定位准确性高、精度高、鲁棒性强等特点。本文所提出的该方法，能够对定位环境中的链路质量问题进行充分考虑，克服了传统信号强度估计法中所存在的问题，并在模拟实验中取得了明显的优越性结果。在WSN定位应用中，该方法具有广泛的应用前景。