在研究无线传感器网路节点定位技术的过程中,针对搭建硬件实验平台不易实现的问题,使用OPNET MODELER对节点定位技术进行仿真建模.在分析无线传感器网络特点的基础上,合理选择无线链路的管道阶段,构建接近真实的无线网络环境,给出了仿真模型,精确刻画了质心定位算法在网络节点定位中的具体应用过程.结果表明,通过建立节点、进程、链路、协议模型和模拟网络流量传输,可以获得可靠的网络设计和优化所需要的网络性能数据.

激光大气传输会发生波前畸变，为了探测波前，采用哈特曼夏克(H-S)传感器来获取波前信息，采用算法对成像光斑进行质心定位，进而可以达到波前检测的目的。通过质心法对哈特曼夏克波前传感器得到的光斑图像进行处理，进而确定出其质心的位置和算法所需的时间。采用改进的象限法，通过检测光斑的边缘位置，进而确定出一个能将光斑圈住的矩形的大小和位置。根据几何学关系，针对不同位置的光斑采用不同的方法确定质心，进而可以得到质心的位置。通过与质心法对比仿真，结果显示两种算法的质心位置坐标很接近，算法的速度也很接近。

在无线传感器网络中，确定传感器节点的位置至关重要。通过对传统的质心定位算法进行分析，考虑到接收信号强度直接影响到未知节点的定位精度，提出了一种基于RSSI的改进的质心定位算法。该算法将每个未知节点的通信区域划分为6个部分，通过比较RSSI，找到对未知节点更为精确的估计区域，从而对未知节点作出更为精确的位置估计。仿真结果表明，相比于原始的质心定位算法，改进后的质心定位算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度。

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。

一种改进的加权质心定位算法，杨路，刘慧珍，无线传感网络定位算法中，节点在测量距离时受到外部环境干扰导致RSSI值大幅度波动，影响定位精度。通过对阴影模型的研究发现，节��

基于RSSI的加权质心定位算法的实现 加权质心定位算法

行业分类-设备装置-基于定积分结合环境参数的RSSI加权质心定位方法.zip

网上找了不少资源都,检测下来都多有问题,综合了多个帖子的内容改写了一个java版的定位算法的实现

基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法（MATLAB程序）

网上找了不少定位算法的资源,都不够全面,后来自己结合了网上的一些算法实现,自己写了一个java 的三角质心的算法