CN111447579B - 基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明采用的技术方案是：一种基于RSSI平均跳距路损的DV‑hop室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：在所选室内区域随机部署有相互通信的信标节点和未知节点，其中信标节点坐标已知；信标节点和未知节点在各自的通信范围内相互传递跳数和RSSI值信息；然后各节点通过网关将RSSI值、跳数等数据传送到上位机；最后通过上位机计算出未知节点的位置。本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种基于RSSI平均跳距路损的DV‑hop室内定位方法，提高了DV‑hop和RSSI测距定位的定位精度。

Description

基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法

技术领域

本发明涉及室内无线网络定位技术领域，具体涉及一种基 于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，室内无线定位技术在生活中 的应用越来越广泛。例如大型商场、地下停车场等室内场景， 这些地方人口相对集中，对人员、物品等位置信息有较高的需 求。目前已知的定位技术，比如全球定位系统(Global Positioning System,GPS)和北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)在室内定位精度上已经无法 满足人们的需求，于是大量学者开展了关于室内无线定位技术 的研究。其中，经典的定位算法有基于测距的定位算法和基于 非测距的定位算法两大类。基于测距的定位方法有到达时间 (Time of Arrival,TOA)、到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)、到达角度(Angle of Arrival,AOA)和信号接 收强度(Received SignalStrengthIndication,RSSI)等。目前使 用RSSI值测距定位的算法较多，该技术主要使用Radio Frequency(RF)信号，根据接收信号强度值计算信号的传播 损耗，按照相应传播损耗模型将传播损耗值转化为距离。这类 方法的具有较好的定位效果，但硬件成本高，能耗大。基于非 测距的定位方法有质心法(Centroid Method)、距离向量法 (Distance vectorhop,DV-hop)、无定型算法(Amorphous)、 近似三角形内点测试法(Approximate Point-in-triangulation Test,APIT)及凸规划法等。

由文献检索得到以下相关文献，这些发明方案虽然能在一 定程度上提高室内定位精度，但是都没有使用DV-hop算法中 的平均跳距的路损值来进行定位，例如：

专利号CN109814066A的专利文献公开了一种基于神经 网络学习的RSSI室内定位方法。该发明主要依靠采集锚节点 与目标节点之间的RSSI值，并将信息输入神经网络，最后使 用极大似然估计求解得到目标节点的坐标。但是该技术方案由 于需要使用到神经网络训练模型，对设备的计算能力有较高的 要求，会额外增加定位成本。

专利号为CN109444812A的专利文献公开了一种引入动 态阈值的RSSI室内定位方法。该发明公开了一种引入动态阈 值的RSSI室内定位方法，根据动态阈值构建邻近地图筛选出 适合待测标签的参考标签，根据参考标签的权重值及其坐标求 解待测标签的位置，完成对整个待测区域内目标的定位。但是 该方发明在定位时没有考虑到当节点较远时，即使有引入动态 阈值，其RSSI值的定位误差仍然较大。

专利号为CN108716918A的专利文献公开了一种基于网 格聚类的RSSI室内定位算法。利用网格聚类算法筛选出包含 “估计标签”最多的网格，将该网格中的“估计标签”选作参 考标签。根据加权质心算法，求取参考标签的质心作为待测标 签坐标的估计值。该发明未考虑到在实际室内的环境条件下 RSSI值，受环境的影响因素较多，其测量值与理论值差距较 大不适宜直接作为测距依据。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种基于 RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，提高了DV-hop 和RSSI测距定位的定位精度。

本发明采用的技术方案是：一种基于RSSI平均跳距路损 的DV-hop室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：

在所选室内区域随机部署有可相互通信的信标节点和未 知节点，其中信标节点坐标已知；信标节点和未知节点在各自 的通信范围内相互传递跳数和RSSI值信息；然后各节点通过 网关将RSSI值、跳数数据传送到上位机；最后通过上位机计 算出未知节点的位置；其中上位机计算未知节点位置的方法包 括以下步骤：

a.计算所有信标节点到各节点的路损值，

b.构造以单个信标节点为中心的平均跳距节点集；计算 平均跳距及其理论路损值；

c.根据所有信标节点到各节点的路损值和理论路损值计 算信标节点和到所有未知节点之间的估计距离和最小跳数，仅 采用最小跳数满足最大跳数阈值条件的数据；

d.更换信标节点重复步骤b和c，直至所有信标节点完成 上述计算；

e.根据未知节点与n(n>3)个信标节点的距离估值，用最小 二乘平差求出未知节点坐标。

上述技术方案中，所述步骤a中定义节点集S＝{I∪Q}，其 中I为所有信标节点集，Q为所有未知节点集；求出所有信标 节点i∈I到节点a∈{S|d_i，a＜R，a≠i}的路损值p_i,a，其中d_i,a为节点i到 节点a之间的距离，R为节点通信半径。

上述技术方案中，所述步骤a中所述计算节点间的路损 值，包括信标节点到其他信标节点之间的路损值，以及信标节 点到未知节点间的路损值；路损值的计算公式如下：

其中，d表示发射点与接收点之间的距离，P_L(d)表示阅读 器收到距离为d(m)时标签的RSSI值，d₀为基准距离通常为 1(m)，P_T为信号发射功率，p_L(d₀)为基准距离RSSI值，η为路 径损耗指数，一般取2～4；x_σ表示均值为0，方差为σ²的高斯 噪声，单位是dB,σ²通常取值4≤σ²≤10。

上述技术方案中，所述步骤b中平均跳距节点集的构造方 法如下：已知信标节点i，计算与其连通的信标节点j到i最小 跳数h_i，j及其距离d_i，j，计算最大跳数阈值h_i，max；以h_i，j≤h_i，max为条件， 构造计算

的节点j′的集合{j′|h_i，j≤h_i，max}；最大跳数阈值h_i，max由通信半径和节点间的距离确定。

上述技术方案中，步骤b中计算平均跳距D_i的计算公式如 下：

其中d_i，j为信标节点i，j之间的直线距离；R为节点之间的 通信半径，h_i，j为信标节点i，j之间的最小跳数，w_i，j即为权重 系数，

为平均跳距；式(2)中

取值为

上述技术方案中，步骤c中若计算信标节点i到某个未知 节点q的最小跳数小于最大跳数阈值，则舍去该未知节点相关 的数据；更换未知节点q，直至完成信标节点i到所有未知节点 估计节点的计算。

上述技术方案中，步骤c中，如果信标节点i覆盖未知节 点q，对某个信标节点i作如下定义：

为信标节点i的平均跳 距，

为平均距离

的路损值，则由式(1)可得无噪时节点i平 均跳距的参考路损值p_i，r为：

假设信标节点i(或未知节点)与覆盖的未知节点q之间的 路损值p_i,q(d_i,q)(简记为p_i,q)已知i，q之间的估计距离为d＝D_i,q， 考虑随机噪声x_σ均值为0，则由式(1)可得D_i,q满足下式：

则由式(6)，(7)可得：

则实际跳数为：

上述技术方案中，步骤c中如果信标节点i不覆盖未知节 点q但连通可达；若i到未知节点q之间存在多个不同传播路径，则D_i,q取所有路径中的累加距离的最小值：取节点i到未知节点q的每条可达路径上的相邻节点间的单跳路损值，若路径 l(l＝1,2,...,L)为i-j₁-j₂-...-j_n-q(其中j₁,j₂,...,j_n为未知节点),则路径l上 每条链路的路损值为：

由式(8)计算每条链路距离，则路径l的估值距离为：

本发明的有益效果表现为针对室内定位困难的问题，提出 了一种基于RSSI平均跳距路损的DV-hop定位方法。本发明 通过改进DV-hop中平均跳距的计算方式，然后结合平均跳距 的路损值，使用RSSI测距原理，成功的将DV-hop和RSSI测 距的定位方法相结合，在不同程度上提高了DV-hop和RSSI 测距定位的定位精度。

附图说明

图1为该发明在地下车库的应用方案图

图2为RSSI值随距离信号衰减波动图

图3是未知节点测距示意图

图4未知节点与信标节点拓扑图

图5是本发明的算法流程图

图6为相对定位误差与信标节点比例的关系图

图7为相对定位误差与通信半径的关系图

图8为相对定位误差与节点总数的关系图

图9为相对定位误差与信噪比的关系图

图10为相对定位误差与路径损耗指数的关系图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说 明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。

示例的室内定位应用方案如图1所示(如：地下停车场 等)，图中上位机与网关之间既可以为无线通信，也可以为有 线通信。节点间相互通信后，通过无线方式将RSSI值、最小 跳数等数据传送到网关，最后转送到上位机，然后在上位机上 通过以下方法计算出未知节点的位置。约定对于信标节点i来 说，最大的理想跳数为h_i，max。所述最大的理想跳数h_i，max用于限制 本方法中出现的跳数值上限，大于最大理想跳数的值将被去 除。其中上位机计算未知节点位置的方法包括以下步骤：

步骤1)计算节点间的路损值：定义节点集S＝{I∪Q}，其中 I为所有信标节点集，Q为所有未知节点集。求出所有信标节 点i∈I到节点a∈{S′|d_i，a＜R，a≠i}的路损值p_i，a，其中d_i，a为节点i到节 点a之间的距离，R为节点通信半径。所述计算节点间的路损 值，包括信标节点到其他信标节点之间的路损值，以及信标节 点到未知节点间的路损值。路损值的计算公式如下：

其中，d表示发射点与接收点之间的距离，P_L(d)表示阅读 器收到距离为d(m)时标签的RSSI值，d₀为基准距离通常为 1(m)，P_T为信号发射功率，p_L(d₀)为基准距离RSSI值，η为路 径损耗指数，一般取2～4。x_σ表示均值为0，方差为σ²的高斯噪 声，单位是dB，σ²通常取值4≤σ²≤10。

步骤2)构造以信标节点i为中心的平均跳距节点集；计 算平均跳距

然后求出信号传播

时的理论路损值p_i，r。

所述构造以信标节点i为中心的平均跳距节点集。其中平 均跳距节点集的构造方法如下：已知信标节点i，计算与其连 通的信标节点j到i最小跳数h_i，j及其距离d_i，j，计算最大跳数阈值h_i，max。以h_i，j≤h_i，max为条件，构造计算

的节点j′的集合{j＇|h_i，j≤h_i，max}。 通常最大跳数阈值h_i，max由通信半径和节点间的距离确定。

上述技术方案中，步骤2)所述计算平均跳距。

的计算 公式如下：

其中d_i，j为信标节点i，j之间的直线距离。R为节点之间的 通信半径，h_i，j为信标节点i，j之间的最小跳数，最后得到的w_i，j即为权重系数，

为平均跳距。式(2)中

取值为

其 作用在于避免出现式(2)分母为0的情况发生。

步骤3)根据信标节点i的p_i，a、p_i，r计算出信标节点i和未知 节点q之间的估计距离D_i，q，并计算i到q的最小跳数h_i，q。若 h_i，q＞h_i，max，则舍去该组数据；更换未知节点q，直至完成i到所有 未知节点D_i，q的计算，否则回到步骤3)。其中i为信标节点，q为 未知节点，h_i，max为最大跳数阈值。出现h_i，q＞h_i，max则表示该未知节 点q到信标节点i之间传播路径曲折，不利于提高定位精度。

步骤4)更换信标节点i。

步骤5)直至所有信标节点完成上述计算，否则回到步骤 2)。

步骤6)定位计算：根据未知节点q与n(n≥3)个信标节点 的距离估值D_i,q，用最小二乘平差求出未知节点坐标。

图2中包括线性插值拟合折线和对数拟合曲线。由于RSSI 值易受环境因素的影响，且该影响并不随着距离改变而变化， 所以线性插值拟合折线会出现波动起伏；另外该折线反映了距 离越远，RSSI值越小这一整体趋势。对原始数据使用最小二 乘法进行对数拟合得到对数拟合曲线，该曲线验证了RSSI值 与距离之间的对数关系。由于RSSI值是反映实际距离的信号 强度数值，所以误差较小的RSSI值可以使距离的计算更精确。 由于较小的信号强度不易被检测，会导致相对误差增大。因此， 不使用RSSI较小的值计算距离可以提高定位精度，所以在本 发明中只取单跳的路损值作为测距依据。

以图3为例说明本发明采用的平均跳距节点集构造法，并 由此方法计算平均跳距。已知信标节点:i,j₁,j₂,j₃,j₄,j₅,j₆，未知节 点q₁,q₂,q₃，节点通信半径：R。其中j₆为距离i最远的信标节点 (距离2R)。则利用式(5)得出最大跳数阈值为：h_i,max＝2R/R＝2.00。

其中d_i,j为信标节点i，j之间的实际距离，信标节点i与j连 通，R为节点通信半径，h_i,max保留两位小数。

从图3中我们可以得到以下信息：

1)j₁,j₃在通信半径内，i到j₁,j₃的最小跳数为1跳。

2)i到j₂的最小跳数为1跳，由于j₂不在i及其有关节点的 可达半径R内，则j₂不参与i的平均跳距计算。

3)j₄在i的通信半径R外，但在j₃的通信半径内(j₃可与i节 点通信)，因此j₄最小跳数为2。

4)j₅,j₆都在i的通信半径外，j₅到i的最小跳数为2，j₆到i 的最小跳数为3，大于所设定阈值2.00，舍去j₆。

综合上述信息求平均跳距得：

以图4为例求解未知节点坐标，设未知节点q与n(n≥3)个 信标节点连通，如图4所示，若n个信标节点的坐标分别为 (x₁,y₁),(x₂,y₂)...(x_n,y_n)，由下面式(12)或(15)估算未知节点q到n个信 标节点之间的距离分别为d_1,q,d_2,q...,d_n,q，用最小二乘平差求出未 知节点q的坐标(x_q,y_q)。

节点间的距离估计，分为两种情况。

(1)信标节点i覆盖未知节点q

对某个信标节点i作如下定义：

为信标节点i的平均跳 距，

为平均距离

的路损值，则由式(1)可得无噪时节点i平 均跳距的参考路损值p_i,r为：

假设信标节点i(这里的i也可为未知节点)与覆盖的未知 节点q之间的路损值p_i,q(d_i,q)(简记为p_i,q)已知i，q之间的估计 距离为d＝D_i,q，考虑随机噪声x_σ均值为0，则由式(1)可得D_i,q应 满足下式：

则由式(6)，(7)可得：

则实际跳数为：

(2)信标节点i不覆盖未知节点q但连通可达

若i到未知节点q之间存在多个不同传播路径，则D_i,q取所 有路径中的累加距离的最小值。具体方法如下：取节点i到未 知节点q的每条可达路径上的相邻节点间的单跳路损值，若路 径l(l＝1,2,...,L)为i-j₁-j₂-...-j_n-q(其中j₁,j₂,...,j_n为未知节点),则路径l上每条链路的路损值为：

由式(8)计算每条 链路距离，则路径l的估值距离为：

求解过程如下：

1)设待定位节点坐标为(x_q，y_q)，误差值为V_i，可列出误差 方程如下：

2)令(X₀，Y₀)，

为待定位坐标的近似值与修正值。现设 定X₀＝x₁，Y₀＝y₁。利用泰勒级数将(12)线性化得到：

其中：

3)方程(13)可以写作：

V＝Ax+L (14)

其中：

4)根据最小二乘平差求解未知数。如：当v＝0时有最小 平方差时，求解方程(14)得：X＝-(A^TA)^-1(A^TL)

5)

未知节点的坐标(x_q，y_q)为

图5是算法结构图，其核心在于以节点i为中心通过构造 平均跳距节点集来计算平均跳距，并使用平均跳距计算其理想 路损值，通过折合实际路损值为非整数跳数，并去除不满足最 大跳数阈值条件的跳数；使用剩下的跳数，计算未知节点到信 标节点之间的距离，最后使用最小二乘平差来估算未知节点坐 标。

本具体实施例采用MATLAB2017b编程对算法进行结果 仿真。仿真室内区域大小为100m*100m。信号发射源发射功 率为40mW，信噪比为10dB，取RSSI噪声为x_σ～N(0,4)，假设信标节点和未知节点通信半径都为R。试验次数为50次，试 验结果取其平均值。

若平均误差定义为：

其中，(x_i,y_i)表示节点i的实际位置坐标，(x_i,y_i)表示节点i测 量位置。节点i的位置估计绝对误差为

则 定义定位精度评价指标为相对定位误差：

本实验仿真分为两组进行，第一组与经典的DV-hop算法 和RSSI值测距定位算法进行对比，第二组与BRDV-hop算法 和Hybrid DV-hop算法进行对比。每组算法分别从节点通信半 径、信标节点与未知节点比例、节点总数三个方面进行对比分 析，每次改变其中的单一变量。

选取空旷地区的路径损耗指数η＝2.0，信噪比为10dB，进 行下面三组实验：

1)未知节点总数加上信标节点总数为100个，节点通信 半径R＝30m，信标节点与节点总数比例在5％～45％范围内改 变。

图6反映了随着信标节点比例不断升高的过程中，5种定 位算法的相对定位误差逐渐减小这一整体趋势。当信标节点比 例在5％～10％之间变化时，5种对比算法的相对定位误差都高 于30％，缺乏实际的定位意义。当信标节点比例在10％～40％ 之间变化时，5种算法定位精度提高明显，其中ADLDV-hop 算法相对于DV-hop、RSSI值测距定位、BRDV-hop和 HCRDV-hop算法，其相对定位误差上分别减小了约10％、8％、 7％、5％。结果表明在信标节点与节点总数比例在5％～45％范 围内改变时ADLDV-hop算法的定位精度优于其它4种算法。 另外从图中可以看出当信标节点比例高于40％时，信标节点比 例增加所引起的定位精度提高趋于饱和，此时依靠增加信标节 点比例来降低定位误差的性价比较低。

2)未知节点加上信标节点总数为100个，其中信标节点 20个，未知节点80个，改变节点通信半径R。

从图7中可以看出，当信标节点总数和节点比例一定时， 增加节点通信半径，ADLDV-hop算法相对于DV-hop、RSSI 值测距定位、BRDV-hop和HCRDV-hop算法，其相对定位误 差上分别最大减小提高了17.2％、13.3％、8.2％和7.6％。随着 通信半径在10～40m的范围内增大，DV-hop、RSSI测距定位、BRDV-hop算法的相对定位误差下降趋势缓慢，而HCRDV-hop 和ADLDV-hop算法的相对定位误差下降较为显著；通信半径 从10m增至40m时，ADLDV-hop算法的相对定位误差减小了 6.6％，优于BRDV-hop和HRCDV-hop算法的相对定位误差减 小值3.8％和3.2％。结果表明，在满足一定信噪比的情况下， ADLDV-hop算法在通信半径增大时有利于提高定位精度。

3)保持信标节点与未知节点比例为2:8，且节点的通信半 径为R＝20m，节点总数在60～180范围内变化。

在图8中，通信半径R＝20m的情况下，增加节点总数时保 持信标节点比例不变，从图7中可以看出：ADLDV-hop算法 相对于DV-hop、RSSI值测距定位、BRDV-hop和HCRDV-hop算法，其相对定位误差分别最大减小了11.2％、10.6％、6.2％ 和4.1％。从图中还可以看出，随着节点总数的增加，5种算法 相对定位误差均逐渐减小。当节点数量增加到3倍时，ADLDV-hop算法的相对定位误差从28.0％下降到18.6％， BRDV-hop算法的相对定位误差从32.0％下降到24.4％， HRCDV-hop算法的相对定位误差从32.0％下降到22.5％。结果 表明：依赖节点数量增加来提高定位精度需要付出较大代价， 性价比不高。

不同信噪比和不同路径损耗指数对ADLDV-hop算法相对 定位误差的影响如下：

(1)保持节点总数为100，信标节点与未知节点比例为2∶8，路径损耗指数η＝2.0。对不同信噪比情况下的相对定位误 差进行分析仿真实验，结果如图8所示。

从图9中可以看出，在信噪比(SNR)为5dB时， ADLDV-hop算法相对定位误差为30.4％，随着信噪比的增大， 相对定位误差逐渐减小，当信噪比为30dB时相对定位误差减小到5.1％。由此表明：信噪比增加，有利于ADLDV-hop算法 定位精度的提升。

(2)保持节点总数为200，信标节点与未知节点比例为 2：8，信噪比为10dB。选取不同的路径损耗指数η，对三种改 进算法进行仿真实验，结果如图9所示。

从图10中可以看出，在路径损耗指数η取值范围内，随 着路径损耗指数在2～4之间逐渐增加，三种算法相对定位误差 都逐渐增加。但ADLDV-hop算法相较于BRDV-hop和HCRDV-hop算法具有更高的定位精度。结果表明，路径损耗 指数越高，ADLDV-hop算法定位精度下降，但在相同条件下 的定位精度优于BRDV-hop和HCRDV-hop算法。

由结果分析可知，在室内区域(100×100m²)的环境下，使用本 发明可以有效定位出未知节点的基本位置。并且在同等条件 下，优于其他室内定位方法。验证了本发明方案适用于大型室 内空间的定位应用场景

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员 公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：

在所选室内区域随机部署有可相互通信的信标节点和未知节点，其中信标节点坐标已知；信标节点和未知节点在各自的通信范围内相互传递跳数和RSSI值信息；然后各节点通过网关将RSSI值、跳数数据传送到上位机；最后通过上位机计算出未知节点的位置；其中上位机计算未知节点位置的方法包括以下步骤：

a.计算所有信标节点到各节点的路损值，

b.构造以单个信标节点为中心的平均跳距节点集；计算平均跳距及其理论路损值；

c.根据所有信标节点到各节点的路损值和理论路损值计算信标节点和到所有未知节点之间的估计距离和最小跳数，仅采用最小跳数满足最大跳数阈值条件的数据；若信标节点到某个未知节点的最小跳数小于最大跳数阈值，则舍去该未知节点相关的数据；更换未知节点，直至完成信标节点到所有未知节点估计节点的计算；

d.更换信标节点重复步骤b和c，直至所有信标节点完成上述计算；

e.根据未知节点与n个信标节点的距离估值，用最小二乘平差求出未知节点坐标，其中n>3；

步骤b中计算平均跳距

的计算公式如下：

其中d_i,j为信标节点i，j之间的距离；R为节点通信半径，h_i,j为信标节点i，j之间的最小跳数，w_i,j即为权重系数，

为平均跳距；式(2)中

取值为

2.根据权利要求1所述的基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，其特征在于步骤a中定义节点集S＝{I∪Q}，其中I为所有信标节点集，Q为所有未知节点集；求出所有信标节点i∈I到节点a∈{S|d_i,a＜R,a≠i}的路损值p_i,a，其中d_i,a为节点i到节点a之间的距离，R为节点通信半径。

3.根据权利要求2所述的基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，其特征在于所述步骤b中平均跳距节点集的构造方法如下：已知信标节点i，计算与其连通的信标节点j到i最小跳数h_i,j及其距离d_i,j，计算最大跳数阈值h_i,max；以h_i,j≤h_i,max为条件，构造计算信标节点i的平均跳距

的节点j′的集合{j′|h_i,j≤h_i,max}；最大跳数阈值h_i,max由通信半径和节点间的距离确定。

4.根据权利要求3所述的基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，其特征在于步骤c中，如果信标节点i覆盖未知节点q，对某个信标节点i作如下定义：

为信标节点i的平均跳距，

为平均距离

的路损值，则由式(1)可得无噪时节点i平均跳距的参考路损值p_i,r为：

假设信标节点i与覆盖的未知节点q之间的路损值p_i,q(d_i,q)，简记为p_i,q；已知i，q之间的估计距离为d＝D_i,q，考虑随机噪声x_σ均值为0，则D_i,q满足下式：

则由式(6)，(7)可得：

则实际跳数为：

其中，d表示发射点与接收点之间的距离，P_L(d)表示阅读器收到距离为d(m)时标签的RSSI值，d₀为基准距离通常为1(m)，P_T为信号发射功率，p_L(d₀)为基准距离RSSI值，η为路径损耗指数，一般取2～4；x_σ表示均值为0，方差为σ²的高斯噪声，单位是dB,σ²通常取值4≤σ²≤10。

5.根据权利要求4所述的基于RSSI平均跳距路损的DV-hop室内定位方法，其特征在于步骤c中如果信标节点i不覆盖未知节点q但连通可达；若节点i到未知节点q之间存在多个不同传播路径，则D_i,q取所有路径中的累加距离的最小值：取节点i到未知节点q的每条可达路径上的相邻节点间的单跳路损值，若路径l为i-j₁-j₂-...-j_n-q，其中j₁,j₂,...,j_n为未知节点，则路径l上每条链路的路损值为：

由式(8)计算每条链路距离，则路径l的估值距离为：

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