0
K如下图所示
fe_average266211
图42普通定位绘图
e_average_perce
t02662
f
三边测量定位进行三边测量定位，得到定位结果。KP_calculate_real
P_calculate_real
813094378851116186108481
K如下图所示
fe_average161744
图43三边测量定位绘图
e_average_perce
t01617
f加权质心定位进行加权质心定位，得到定位结果。KP_calculate_real
P_calculate_real
6808554079994122265931
K如下图所示
f图混合算法定位绘图计算均方误差与相对误差值为：e_average
08564
e_average_perce
t
f00086
43实验分析
根据仿真可得下表，普通RSSI算法、三边定位算法、加权质心定位算法的均方误差、
误差比率数值如下表所示。算法名称
表1误差分析均方误差
误差比率
普通RSSI算法
266211
02662
三边定位算法
161744
01617
加权质心算法
08564
00086
根据以上3种算法的误差分析与比较，显然得到改进后的动态校准混合算法定位精度
比其它两种较高，经比较可得出在一样的条件下加权质心定位算法精度相对高于普通定位算
法、三边定位算法。这在一定程度上是因为动态校准可以在计算过程中去掉权值计算过程中
所引进的误差，在一定程度上提高定位精度。
f五、结论
无线传感器网络中节点定位问题一直是研究领域的热点问题之一。在为了提高传统传感器网络质心定位算法定位精度较低的缺点，所以提出一种新型算法。这种算法计算相对简单，未知节点定位误差率与较传统质心算法比较中也得到了明显提高，其中部分未知节点可以实现精确定位，一定程度上解决了无线传感器节点的定位问题。本文在对基于质心定位算法研究中，并将如何提高定位精度作为起始点，通过对比分析不同定位算法的优缺点，研究出一种新的混合算法，在一定程度上提高质心定位算法的精度，最后通过MATLAB平台进行仿真测试，验证算法的可行性。
无线传感器网络节点定位是实现无线传感器网络众多应用的前提，其定位精度是无线传感器网络的关键性能指标之一；网络覆盖决定了无线传感器网络可提供的服务围，也影响了性能成本和网络的具体应用。在很大程度上，这是在网络设计中必须考虑的问题。
f致谢
岁月如歌，光阴似箭，四年的大学生涯就进入尾声。在即将离开学校、踏上工作岗位的时刻，我唯愿将满怀的激动化作感激。在此，首先要感谢刀学龙老师。本文是在刀学龙老师的热情关心和指导下完成的，他渊博的知识和严谨的治学作风使我受益匪浅，对顺利完成本课题起到了极大的作用。在此向他表示我最衷心的感谢！
本次设计在选题及研究过程中得到r