无线传感器网络中基于多粒度区域划分和拉格朗日乘数法的节点定位算法

随着Internet，无线传感器技术，云计算和移动Internet的集成发展，人们对物联网的研究和应用给予了很多关注。 无线传感器网络（WSN）是物联网中的重要信息技术之一。 它集成了多种技术，可以通过相互合作在网络环境中检测和收集信息，并使用多种方法来处理和分析数据，实现感知并执行测试。 本文主要研究无线传感器网络中传感器节点的定位算法。 首先，提出了一种多粒度区域划分方法来划分位置区域。 在基于范围的方法中，RSSI（接收信号强度指示器，RSSI）用于估计距离。 最佳RSSI值通过高斯拟合方法计算。 此外，Voronoi图的特征在于使用划分区域。 随机锚节点被视为每个区域的中心； 整个位置区域分为几个区域，相邻节点的子区域组合成三角形，而未知节点则锁定在最终区域中。 其次，使用多粒度区域划分和拉格朗日乘数法来计算最终坐标。 由于在实际应用中节点受多种因素的影响，设计了两种定位方法。 当未知节点位于定位单元内部时，我们使用矢量相似度方法。 此外，我们使用质心算法来计算未知节点的最终坐标。 当未知节点位于定位单元外部时，我们建立一个包含约束条件的拉格朗日方程，以计算第一个坐标。 此外，我们使用泰勒展开公式来校正未知节点的坐标。 此外，这种定位方法已经通过建立实际环境进行了验证。