文 献 综 述
- 研究背景及意义
无线层析成像定位技术（RTI: Radio Tomographic Image）[1-3]是一种无需目标携带任何电子标签即可对目标定位的无源被动定位技术，该技术利用目标引起的无线射频信号接收信号强度（RSSI: Received Signal Strength Indicator）的变化定位目标。由于RTI系统具有穿透能力强、非入侵、成本低、结构简单、使用广泛和可视化测量等特点，近年来受到学者的广泛关注，已发展成为涉及电磁学、信号处理、测量学、医学等众多科学领域的新兴交叉学科，并在军事、医疗、环保、智能家居[4]等众多科学领域具备广阔的应用前景。
RTI定位系统中传感器节点的坐标在整个定位过程中起到至关重要的作用。现有RTI的研究成果，多假定传感器节点坐标已知，这直接导致RTI定位前耗费大量时间及人力测量传感器节点坐标，严重限制了RTI在车辆感知、反恐救援等需紧急部署快速定位的实际应用，因此如何快速部署RTI系统，成为RTI技术研究中的重要环节。
- 无线传感器节点自定位的基本原理
无线传感器网络节点自定位按照节点的拓扑结构，可以分为二维无线传感器网络节点自定位和三维无线传感器网络节点自定位。
二维无线传感器网络节点自定位原理如下。在无线层析成像定位系统节点部署过程中，根据传感器节点的位置坐标是否已知，将节点分为锚节点和待定位节点，锚节点通过人工测量或自带GPS定位设备等其他方法，可以预先获得精确的位置信息，除锚节点外，其他传感器节点是待定位节点，通过锚节点的位置信息计算自身的位置坐标，RSSI表示节点接收信号的强度大小，已知发射功率,在接收节点测量接收功率,计算传播损耗,使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离，通过待定位节点到锚节点的距离以及锚节点的位置信息，可以反推出待定位节点的位置。
在理想的自由空间内，假设发送端和接收端放置于无遮挡的视距路径上，信号接收节点处的接收功率可用Friis公式［5］计算:
Friis公式从理论上描述了与信号强度衰减相关的各类影响因素及其函数关系，式（1）表明在理想环境中接收信号强度Pr与收发节点间距R的平方成反比例关系。上式中，Pt为发射功率，Gt为发射天线增益，Gr为接收天线增益，Pr为接收功率，为工作波长，R为接收点和发射点的距离，L是与传播无关的系统损耗因子。
实际使用时，采用对数-正态经验分布模型[6]测算距离，该模型表达式为：
测得未知节点与锚节点的距离后，建立距离关系，如1所示。式中，n是路径损耗因子，受环境因素影响，一般根据应用场合选用相应的经验值，A为衰减修正项，忽略其他衰减效应时，其数值为0，为误差修正项，服从以0为均值的正态分布。正式定位要，要对系统进行标定，获得上述参数。
