基于RSS的多目標節點定位算法

　　MTL-GMM算法

　　MTL-GMM算法將定位區域劃分成大小相同的網格，首先粗略定位傳感器節點所在的網格，根據粗略定位結果縮小定位區域和網格尺寸，迭代運行GridL(Grid Localization)算法，實現精確定位。具體步驟如下：

　　Step1：初始化定位區域;
　　Step2：定義網格尺寸;
　　Step3：運行GridL算法，若定位誤差<=閾值，輸出結果，若定位誤差>閾值，轉step4;
　　Step4：調整定位區域，轉step2;

　　定位區域的計算

　　1)定位區域初始化

　　算法根據RC的路徑坐標序列

　　GridL算法描述

　　圖1給出了GridL算法的偽代碼。表1給出了GridL算法使用的符號及其解釋。MT-GMM算法嵌套了內外兩層循環。外層循環即算法第4行到第29行，用來估計節點數量。假設節點數量M從1開始取值，并隨循環逐次遞增，根據(M-1)個節點坐標估計第M個節點坐標。當節點數量增加，但模型BIC取值不增加時，算法結束。內層循環即算法第11行到第20行，用來調整外層循環確定的M個節點的位置坐標。當模型BIC取值最大時，獲得節點數量為M時的位置坐標。

　　算法第13行的函數findBIC(R,j)根據前j個節點的位置坐標，估計第(j+1)個節點的位置坐標。該函數分別假設第(j+1)個節點在定位區域內的每個網格中，并分別計算相應的BIC取值，BIC取值最大時對應的網格坐標就是第(j+1)個節點的坐標。

　　實驗

　　本文用仿真實驗和實測實驗分別驗證算法的有效性和準確性，使用Matlab 7.0來實現MTL-GMM算法。

　　實驗使用的信道傳播模型的參數取值如表2所示。實驗用平均定位誤差衡量算法的性能，如公式(6)所示。

　　仿真實驗

　　我們用NCTUns v5.0^[14]模擬實驗場景，將8個傳感器分別放置在180m×300m的區域里，將一個可移動的傳感器做為信標節點RC，如圖2所示。圖中叉號表示傳感器節點所在的位置，曲線表示RC的移動路徑，圓圈表示估計的傳感器位置。傳感器節點的通信半徑設為100米。RC采集的RSS序列長度為300。