其中A为盲节点与锚节点相距1米时RSSI的绝对值，本实验中测得A≈40，n为无线信号传播指数，一般取2～4，经过多次试验取3．0较为合适。将本模型应用在所测得的RSSI中，并对比实际距离得到如表1和图8所示结果：表1中d为RSSI理论模型所得距离，D为实际测量结果。
在实验室环境下布置了4个锚节点、1个汇聚节点和1个盲节点，4个锚节点分布在4．8x3．6 m2矩形的4个点，盲节点位于矩形区域内，汇聚节点在矩形区域外。
读取如图7所示的各锚节点RSSI值，在Matlab环境下通过对数--常态传播模型将RSSI值转变为距离，最后通过质心算法对盲节点进行定位，计算出盲节点的坐标。在实验中采用10次测量取平均值来减小定位误差，并计算对比盲节点理论坐标与实际坐标的误差，得到如图9所示的定位结果。
通过定位算法计算出的盲节点坐标为(2．483 1，1．018 5)，实际盲节点坐标为(2．4，1．2)，误差为0．199 6 m，基本实现了对盲节点的定位。
5 结论
本文在TinyOS操作系统下实现了基于CC2430模块的RSSI定位，分析了盲节点、锚节点和汇聚节点的工作流程，确定了实验室条件下无线传输模型Shadowing模型参数，最后利用Matlab计算出盲节点坐标。定位结果显示，通过定位算法所得的盲节点坐标与实际坐标误差为0．199 6 m，可满足大多数无线传感器网络对节点定位的要求。
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