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首先通过A，B，C用三边测量法求出D点的测量坐标，与D点的实际坐标相比较，得出偏移量(△x，△y)。用同样的办法通过A，B，C对M点进行定位，得出M点的测量坐标。在这里，可以将差分参考点D的偏移量近似作为未知节点M的偏移量。M点的测量坐标加上差分参考点D的偏移量，得出M的定位坐标(x，y)。如式(7)所示：


2 改进的差分修正算法与实现
传统的差分修正算法中，差分修正参考点的选取存在一些不合理的因素。该算法要取得较好的定位效果必须有一个信标节点在未知节点附近。在实际应用场合，这一条件通常难以满足：在信标节点密度有限的情况下，未知节点处于信标节点附近不是一个大概率事件。如图2所示，未知节点距离各个信标节点的距离都不是很接近，在定位区域内无法选出最优参考点，那么此时采用最近的参考点对未知节点校正，就会产生很大的误差。

本文提出改进的差分修正算法，利用各信标节点分别作为参考点进行差分修正，从一定程度上可以避免此类问题的出现。
2．1 改进的差分修正定位算法模型
首先，根据接收到的RSSI的大小，确定距离未知节点M最近的三个信标节点。以这三个信标节点确定一个三角形，求出这个三角形的质心。距离该质心最近的信标节点作为定位计算的第四个信标节点，此四点所围成的区域，便是未知节点所在的最小区域。
然后，以A，B，C，D为信标节点对未知节点M进行定位。首先以A点作为差分修正参考点，B，C，D作为信标节点，利用式(7)得出M以A为差分修正点的定位坐标(xma，yma)。然后分别以B，C，D作为差分修正参考点对M(X，Y)进行定位，得到差分修正坐标(xmb，ymb)，(xmc，ymc)，(xmd，ymd)。
在传统的差分修正算法中，没有充分利用其他信标节点对节点位置影响力的大小，影响了定位精度。改进的差分修正算法，通过加权因子来体现信标节点对节点位置坐标决定权的大小。根据差分参考点到未知节点的距离对差分修正坐标进行加权修正，计算出M的坐标。

式中：dA，dB，dC，dD为信标节点到未知节点的距离。因子体现了距离未知节点越近的信标节点作为参考点时，对未知节点坐标位置的影响力越大。通过这种内在关系的反映来达到提高定位精度的目的。

关键词： 定位 算法 改进 修正 差分 传感器 网络 无线