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摘要：无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，其定位技术是WSN中的核心问题之一。RSSI（Received Signal Strength Indication）是一种基于无线信号强度的定位方法，被广泛应用于WSN中。本论文对WSN中的RSSI定位算法进行了研究与改进，提出了一种改进的RSSI定位算法，并进行了实验验证。
1. 引言
无线传感器网络具有灵活性高、部署成本低等优点，广泛应用于环境监测、物联网等领域。定位是无线传感器网络中的重要问题，对于许多应用来说是必需的。RSSI是一种简单且成本低廉的定位方法，但其存在着一些问题，例如受到多径效应、信号衰减等因素的影响，定位精度较低。因此，对于RSSI定位算法的研究与改进具有重要意义。
2. 相关工作
许多学者对于RSSI定位算法进行了研究与改进。其中，多跳RSSI算法是一种常用的方法，通过多跳传播路径中的RSSI值进行定位。然而，多跳RSSI算法受到传播路径不稳定、节点密度不均匀等问题的影响，定位精度较低。其他研究者提出了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等方法的改进算法，提高了定位精度，但存在着计算复杂度高等问题。
3. RSSI定位算法的改进
本文提出了一种改进的RSSI定位算法。首先，利用节点之间的RSSI值构建了一个距离矩阵。然后，通过多维尺度缩放算法对距离矩阵进行降维，得到低维度的特征向量。接着，利用支持向量机进行分类，将未知位置的节点分为不同的类别。最后，通过探测器权重的计算，计算出未知位置节点的坐标。
4. 实验与分析
通过在实际环境下的实验，对改进的RSSI定位算法进行了验证。与传统的多跳RSSI算法以及其他改进算法相比，改进的算法在定位精度和计算复杂度方面都取得了明显的优势。实验结果表明，改进的RSSI定位算法在不同的部署密度和节点数量下都能取得较好的定位精度。
5. 结论
本文对无线传感器网络中的RSSI定位算法进行了研究与改进，提出了一种基于降维和支持向量机的改进算法。实验结果表明，改进的算法能够在不同的条件下取得较高的定位精度，并且具有较低的计算复杂度。此算法在无线传感器网络中具有较大的应用潜力。
参考文献：
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