CN103338510B - 一种基于rssi的无线传感器网络的定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线传感器网络的定位领域，具体涉及一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，包括以下步骤，组建网络，上位机软件对各个参考装置的位置坐标和各个移动装置的配置参数进行设定，参考装置向其余参考装置发送自身RSSI值、ID，当参考装置A作为差分修正参考节点时，计算出参考装置A的参考定位坐标及定位偏移量，移动装置根据接收到的数据，分别得到移动装置的初步定位坐标和差分修正坐标，重复执行r次，得到修正均值坐标，最后利用加权算法，计算出定位坐标。本发明解决了现有技术中定位精度不高、稳定性不高、花销大的问题，大大降低环境干扰因素的影响，符合室内无线定位的发展趋势。

Description

一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络的定位领域，具体涉及一种无线传感器网络的定位方法。

背景技术

无线定位要求硬件成本低、通信开销小，定位精度高。目前，对于无线定位系统的应用和研究，室外的定位系统已经相当成熟，并有广泛的应用，如抢险救灾时的定位，矿井人员定位等。由于室内定位难度较大，有许多干扰因素，且室内定位技术尚不够成熟，缺陷较多，以至于室内定位精度难以和室外定位相比，并且稳定性很差。许多定位算法只能通过增加参考节点来提高定位精度，然后却增大了成本，比如基于TOA的定位算法、基于RSSI的三角形质心定位算法，基于RSSI测距的定位算法等。然而有些算法减小了成本，定位精度勉强能够满足，但稳定性却依旧较差，比如传统的差分修正定位算法，基于RSSI差分修正的加权质心定位算法等。一般的室内无线定位系统中所使用的定位算法就是基于RSSI的三边测量定位算法，该算法步骤为：①各个参考装置向移动装置发送数据包(自身ID、RSSI)；②移动装置将接收到的RSSI按大小顺序排列，选取出最大的三个参考装置进行辅助定位；③利用三边测量法进行定位。但是这样定位误差较大，精度不高，稳定性较差，所以暂无一种定位精度高，误差小，稳定性强，花费低的定位方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，解决现有技术中存在的上述问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，网关组建网络，使多个参考装置和移动装置都进入无线网络覆盖范围，通过上位机对各个参考装置的位置坐标进行设定；

步骤二，通过上位机软件对各个移动装置的配置参数进行设定，所述配置参数包括收集时间、路径消耗；

步骤三，每个参考装置分别向其它参考装置发送自身RSSI值、ID；

步骤四，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，该参考装置根据接收到的RSSI值计算出参考装置A的路径消耗因子n，然后通过三边测量法，计算出参考装置A的参考定位坐标，并根据之前设定的位置坐标，计算出参考装置A的定位偏移量；

步骤五，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，参考装置A向区域内的移动装置M发送自身的ID、定位偏移量和路径损耗因子n，移动装置M根据接收到的数据，通过三边测量法，得到移动装置M的初步定位坐标；

步骤六，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，移动装置M根据之前计算出的参考装置A的定位偏移量和移动装置M的初步定位坐标，得到移动装置M的差分修正坐标；

步骤七，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，重复执行步骤三至步骤六r次，r值不小于3，对得到的r个移动装置M的差分修正坐标求均值，得到移动装置M的修正均值坐标；

步骤八，重复执行步骤四至步骤七，分别计算出当其它各个参考装置分别作为差分修正参考节点时，移动装置M的修正均值坐标；

步骤九，利用加权算法，计算出移动装置M的定位坐标(x,y)。

进一步，步骤四中所述的路径损耗因子n的计算过程是：

$n_{ij}\left(m\right)=\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(j\right)}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(m\right)}}{101og\left(\frac{d(i,m)}{d(i,j)}\right)},(i\≠j\≠m),$

$n_{ij}=\underset{\underset{i\≠j\≠m}{i=1,2,3,4}}{\Σ}\frac{n_{ij}\left(m\right)}{2},$

$n_i=\underset{\underset{i\≠j\≠m}{i=1,2,3,4}}{\Σ}\frac{n_{ij}}{3},$

其中：n_i表示第i个参考装置作为差分修正参考节点时所对应的路径损耗因子，j表示将第j个参考装置作为修正装置，m表示将第m个参考装置作为修正装置，其中i，j，m＝1,2,3,4；且i≠j≠m；d(i，j)表示参考装置i到参考装置j的欧几里德距离；d(i，m)表示参考装置i到参考装置m的欧几里德距离；表示参考装置j测量到的参考装置i的RSSI值的平均值；表示参考装置m测量到的参考装置i的RSSI值的平均值。

进一步，步骤四中所述的三边测量法的处理是：

当以参考装置A作为差分修正参考节点时，

$\left\{\begin{array}{c}{(x_A^{\′}-x_B)}^2+{(y_A^{\′}-y_B)}^2={d_{AB}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_C)}^2+{(y_A^{\′}-y_C)}^2={d_{AC}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_D)}^2+{(y_A^{\′}-y_D)}^2={d_{AD}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_AB,d_AC,d_AD分别表示参考装置A到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_A,y'_A)为参考装置A的参考定位坐标。

进一步，步骤五中所述的三边测量法的处理是：

当以参考装置A作为差分修正参考节点时，

$\left\{\begin{array}{c}{(x_{MA1}^{\′}-x_B)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_B)}^2={d_{MB1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_C)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_C)}^2={d_{MC1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_D)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_D)}^2={d_{MD1}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_MB1,d_MC1,d_MD1分别表示移动装置M点到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_MA1,y'_MA1)为移动装置M的初步定位坐标。

进一步，步骤八中所述的加权算法的处理是：

$\stackrel{\‾}{d_{MA}}=\frac{d_{MA1}+d_{MA2}+\mathrm{...}+d_{MAr}}{r},$

$x=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{x_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

$y=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{y_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

其中：分别表示移动装置M到参考装置A、B、C、D的r个测量距离值的均值，分别表示当以参考装置A、B、C、D作为差分修正参考节点时，移动装置M的修正均值坐标。

进一步，所述参考装置为4个，分别位于定位区域的四个顶点。

进一步，所述网关和参考装置均采用CC2430作为无线收发的主芯片。

进一步，所述移动装置采用具有定位引擎的CC2431芯片。

进一步，所述网关通过232串口与上位机连接。

本发明的有益效果是：提供了一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，解决了现有技术中定位精度不高、稳定性不高的问题；采用的节点数较少，解决了花销大的问题；对路径消耗因子进行修正处理，大大降低环境干扰因素的影响；符合室内无线定位的发展趋势。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，包括以下步骤：

步骤一，网关组建网络，将4个参考装置和若干移动装置都加入无线网络，将4个参考装置分别设置于定位区域的四个顶点，所述网关和参考装置均采用CC2430作为无线收发的主芯片，所述移动装置采用具有定位引擎的CC2431芯片，网关通过232串口与上位机连接，通过上位机软件对各个参考装置的位置坐标进行设定。

步骤二，通过上位机软件对各个移动装置的配置参数进行设定，所述配置参数包括收集时间、路径消耗。

步骤三，各个参考装置分别向其它参考装置发送自身RSSI值、ID；

步骤四，当参考装置A作为差分修正参考节点时，参考装置A根据接收到的RSSI值，计算出自身的路径损耗因子n，计算过程为：

$n_{ij}\left(m\right)=\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(j\right)}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(m\right)}}{10\log \left(\frac{d(i,m)}{d(i,j)}\right)},(i\≠j\≠m),$

$n_{ij}=\underset{\underset{i\≠j\≠m}{i=1,2,3,4}}{\Σ}\frac{n_{ij}\left(m\right)}{2},$

$n_i=\underset{\underset{i\≠j\≠m}{i=1,2,3,4}}{\Σ}\frac{n_{ij}}{3},$

其中：n_i表示第i个参考装置作为差分修正参考节点时所对应的路径损失因子，j表示将第j个参考装置作为修正装置，m表示将第m个参考装置作为辅助修正装置，其中i，j，m＝1,2,3,4；且i≠j≠m；d(i，j)表示参考装置i到参考装置j的欧几里德距离；表示参考装置j测量到的参考装置i的RSSI值的平均值；

然后通过三边测量法，计算出参考装置A的参考定位坐标，计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{(x_A^{\′}-x_B)}^2+{(y_A^{\′}-y_B)}^2={d_{AB}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_C)}^2+{(y_A^{\′}-y_C)}^2={d_{AC}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_D)}^2+{(y_A^{\′}-y_D)}^2={d_{AD}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_AB,d_AC,d_AD分别表示参考装置A到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_A,y'_A)为参考装置A的参考定位坐标；

然后根据之前设定的参考装置A的坐标，得出参考装置A的定位偏移量(Δx_A,Δy_A)，计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_A=x_A^{\′}-x_A\\ {\mathrm{\Δy}}_A=y_A^{\′}-y_A\end{array}\right.,$

其中：(x'_A,y'_A)为参考装置A的参考定位坐标，(x_A,y_A)为参考装置A之前设定的坐标；

步骤五，当参考装置A作为差分修正参考节点时，参考装置A向区域内的移动装置M发送自身ID、定位偏移量、路径损耗因子n，移动装置M根据接收到的数据，通过三边测量法，得到移动装置M的初步定位坐标，计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{(x_{MA1}^{\′}-x_B)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_B)}^2={d_{MB1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_C)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_C)}^2={d_{MC1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_D)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_D)}^2={d_{MD1}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_MB1,d_MC1,d_MD1分别表示移动装置M点到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_MA1,y'_MA1)为移动装置M的初步定位坐标；

步骤六，当参考装置A作为差分修正参考节点时，移动装置M根据之前求出的参考装置A的定位偏移量和移动装置M的初步定位坐标，得到移动装置M的差分修正坐标，计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{MA1}=x_{MA1}^{\′}-{\mathrm{\Δx}}_A\\ y_{MA1}=y_{MA1}^{\′}-{\mathrm{\Δy}}_A\end{array}\right.,$

其中：(x_MA1,y_MA1)为移动装置M的差分修正坐标，(Δx_A,Δy_A)为参考装置A的定位偏移量，(x'_MA1,y'_MA1)为移动装置M的初步定位坐标；

步骤七，当参考装置A作为差分修正参考节点时，重复执行步骤三至步骤六r次，r值不小于3，对得到的r个移动装置M的差分修正坐标求均值，得到移动装置M的修正均值坐标，计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{x_{MA}}=\frac{x_{MA1}+x_{MA2}+\mathrm{...}+x_{MAr}}{r}\\ \stackrel{\‾}{y_{MA}}=\frac{y_{MA1}+y_{MA2}+\mathrm{...}+y_{MAr}}{r}\end{array}\right.,$

其中：(x_MA1,y_MA1)为移动装置M的第1次的差分修正坐标，(x_MAr,y_MAr)为移动装置M的第r次的差分修正坐标，为移动装置M的修正均值坐标；

步骤八，当B、C、D参考装置分别作为差分修正参考节点时，根据步骤四到步骤七的计算，同理计算出移动装置M的修正均值坐标；利用加权算法，计算出移动装置M的定位坐标(x,y)，计算过程为：

$\stackrel{\‾}{d_{M4}}=\frac{d_{MA1}+d_{MA2}+\mathrm{...}+d_{MAr}}{r},$

$x=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{x_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

$y=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{y_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

其中：分别表示移动装置M到参考装置A、B、C、D的r个测量距离值的均值，r值不小于3；分别表示当以参考装置B、C、D作为差分修正参考节点时，移动装置M的修正均值坐标，(x,y)为移动装置M的定位坐标。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，网关组建网络，使多个参考装置和移动装置都进入无线网络覆盖范围，通过上位机对各个参考装置的位置坐标进行设定；

步骤二，通过上位机对各个移动装置的配置参数进行设定，所述配置参数包括收集时间、路径消耗；

步骤三，每个参考装置分别向其它参考装置发送自身RSSI值、ID；

步骤四，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，该参考装置根据接收到的RSSI值计算出参考装置A的路径消耗因子n，然后通过三边测量法，计算出参考装置A的参考定位坐标，并根据之前设定的位置坐标，计算出参考装置A的定位偏移量；计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_A=x_A^{\′}-x_A\\ {\mathrm{\Δy}}_A=y_A^{\′}-y_A\end{array}\right.;$

其中：(Δx_A,Δy_A)为参考装置A的定位偏移量，(x'_A,y'_A)为参考装置A的参考定位坐标，(x_A,y_A)为参考装置A之前设定的坐标；

步骤五，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，参考装置A向区域内的移动装置M发送自身的ID、定位偏移量和路径损耗因子n，移动装置M根据接收到的数据，通过三边测量法，得到移动装置M的初步定位坐标；

步骤六，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，移动装置M根据之前计算的参考装置A的定位偏移量和移动装置M的初步定位坐标，得到移动装置M的差分修正坐标；计算过程为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{MA1}=x_{MA1}^{\′}-{\mathrm{\Δx}}_A\\ y_{MA1}=y_{MA1}^{\′}-{\mathrm{\Δy}}_A\end{array}\right.;$

其中：(x_MA1,y_MA1)为移动装置M的差分修正坐标，(x'_MA1,y'_MA1)为移动装置M的初步定位坐标；

步骤七，当参考装置A作为差分修正参考节点时，A值不小于2，重复执行步骤三至步骤六，r值不小于3，对得到的r个移动装置M的差分修正坐标求均值，得到移动装置M的修正均值坐标；

步骤八，重复执行步骤四至步骤七，当其它各个参考装置分别作为差分修正参考节点时，分别计算出移动装置M的修正均值坐标；

步骤九，利用加权算法，计算出移动装置M的定位坐标(x,y)。

2.根据权利要求1所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，步骤四中所述的路径损耗因子n的计算过程是：

$n_{ij}\left(m\right)=\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(j\right)}-\stackrel{\‾}{{\mathrm{RSSI}}_i\left(m\right)}}{10log\left(\frac{d(i,m)}{d(i,j)}\right)},(i\≠j\≠m),$

$n_{ij}=\underset{i\≠j\≠m}{\underset{i=1,2,3,4}{\Σ}}\frac{n_{ij}\left(m\right)}{2},$

$n_i=\underset{i\≠j\≠m}{\underset{i=1,2,3,4}{\Σ}}\frac{n_{ij}}{3},$

其中：n_i表示第i个参考装置作为差分修正参考节点时所对应的路径损耗因子，j表示将第j个参考装置作为修正装置，m表示将第m个参考装置作为修正装置，其中i，j，m＝1,2,3,4；且i≠j≠m；d(i，j)表示参考装置i到参考装置j的欧几里德距离；d(i，m)表示参考装置i到参考装置m的欧几里德距离；表示参考装置j测量到的参考装置i的RSSI值的平均值；表示参考装置m测量到的参考装置i的RSSI值的平均值。

3.根据权利要求1所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，步骤四中所述的三边测量法的处理是：

当以参考装置A作为差分修正参考节点时，

$\left\{\begin{array}{c}{(x_A^{\′}-x_B)}^2+{(y_A^{\′}-y_B)}^2={d_{AB}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_C)}^2+{(y_A^{\′}-y_C)}^2={d_{AC}}^2\\ {(x_A^{\′}-x_D)}^2+{(y_A^{\′}-y_D)}^2={d_{AD}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_AB,d_AC,d_AD分别表示参考装置A到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_A,y'_A)为参考装置A的参考定位坐标，(x_B,y_B)为参考装置B之前设定的坐标,(x_C,y_C)为参考装置C之前设定的坐标,(x_D,y_D)为参考装置D之前设定的坐标。

4.根据权利要求1所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，步骤五中所述的三边测量法的处理是：

当以参考装置A作为差分修正参考节点时，

$\left\{\begin{array}{c}{(x_{MA1}^{\′}-x_B)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_B)}^2={d_{MB1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_C)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_C)}^2={d_{MC1}}^2\\ {(x_{MA1}^{\′}-x_D)}^2+{(y_{MA1}^{\′}-y_D)}^2={d_{MD1}}^2\end{array}\right.,$

其中：d_MB1,d_MC1,d_MD1分别表示移动装置M点到参考装置B、C、D的测量距离，(x'_MA1,y'_MA1)为移动装置M的初步定位坐标，(x_B,y_B)为参考装置B之前设定的坐标,(x_C,y_C)为参考装置C之前设定的坐标,(x_D,y_D)为参考装置D之前设定的坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，步骤九中所述的加权算法的处理是：

$\stackrel{\‾}{d_{MA}}=\frac{d_{MA1}+d_{MA2}+...+d_{MAr}}{r},$

$x=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{x_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{x_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

$y=\frac{\frac{\stackrel{\‾}{y_{MA}}}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MB}}}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MC}}}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{\stackrel{\‾}{y_{MD}}}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}}{\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MA}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MB}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MC}}}+\frac{1}{\stackrel{\‾}{d_{MD}}}},$

其中：d_MA1,d_MA2,...,d_MAr分别表示移动装置M到参考装置A的r个测量距离值，分别表示移动装置M到参考装置A、B、C、D的r个测量距离值的均值，分别表示当以参考装置A、B、C、D作为差分修正参考节点时，移动装置M的修正均值坐标。

6.根据权利要求1至5任一所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，所述参考装置为4个，分别位于定位区域的四个顶点。

7.根据权利要求1至5任一所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，所述网关和参考装置均采用CC2430作为无线收发的主芯片。

8.根据权利要求1至5任一所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，所述移动装置采用具有定位引擎的CC2431芯片。

9.根据权利要求1至5任一所述的一种基于RSSI的无线传感器网络的定位方法，其特征在于，所述网关通过232串口与上位机连接。