基于RSSI极大似然估计定位算法的分析与实现

通过分析极大似然估计法进行求解方程未知节点位置可知,代入最后一个方程锚节点(参照锚节点)的测距误差会对极大似然估计法定位误差产生较大影响,并实现了基于RSSI的极大似然估计定位算法实测实验.实验结果表明,参照锚节点不带测距误差与参照锚节点带测距误差相比,前者的定位误差小,在30m×30m方形定位区域内前者较后者平均定位误差值减小0.4~1.0m.     

基于测距的地面网络化弹药节点自定位算法

分析了极大似然估计算法中测距误差对定位误差的影响,提出了基于LMS（最小均方差）的自适应滤波原理的测距误差修正的自定位算法. 利用极大似然估计法初步估计节点位置,并得到定位误差信息,建立测距误差矩阵并更新网络中的滤波参数,完成对网络中测距误差的抑制,从而优化节点定信息. 实验仿真表明,优化处理使定位精度得到提高. 结果表明算法适用于锚节点密度较小的、低信噪比的网络化弹药系统.     

基于RSSI极大似然估计定位算法的改进与实现

针对基于RSSI(接收信号强度指示)的极大似然估计算法会出现消去二次项时坐标信息丢失,定位误差较大的问题,提出了一种改进的基于RSSI极大似然估计的定位算法.该算法先用卡尔曼滤波算法对采集到的RSSI进行数据处理,然后利用在极大似然估计算法中使用基于泰勒级数展开的最小二乘法对未知节点求解定位.仿真实验结果表明,该算法改善了原算法定位的稳定性,有效减小了定位误差,提高了定位精度.     

一种基于链路质量差值的无线传感器网络定位方法

针对基于测距的定位方法误差较大的缺陷,提出一种基于链路质量差值的节点定位方法.通过邻居信标节点的交互,获取相应的路径损耗因子,并根据信标节点和待定位节点间的不同链路质量值之差,利用极大似然估计实现低复杂度高精度定位.仿真结果表明,该方法同RSSI和DV-HOP等定位方法相比,具有较高的定位精度和定位成功率.     

基于系统识别的RSSI定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,分析了基于接收信号强度(RSSI)的定位算法,对无线电传播路径损耗理论模型进行了分析.采用系统辨识加权最小二乘法在线修正了信号衰减理论模型,使算法具有了普遍适用性.提出三边定位法与质心法结合的定位算法和极大似然估计法得到未知节点的估计位置.仿真结果表明,该算法减少了测距误差,随着节点的增加定位精度提高.     

无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络中,节点的自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的自身定位算法,该方法通过RSSI测距技术测量节点间点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后用几何方法和最大似然估计法进行定位.仿真显示该算法在平均测距误差为10%,锚节点比为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

基于EC-TDOA和ZigBee技术的室内超声波定位系统

目的研究室内定位方法机理,解决室内目标高精度定位的问题.方法设计了一种基于测距的室内定位系统,该系统采用测量射频信号和超声波信号到达时间差的方法测距并引入校正因子减小测距误差,通过极大似然估计定位方法计算目标位置,运用ZigBee制作节点模块组成网络实现对室内目标的定位.结果在测距实验中,EC-TDOA测距结果的误差小于0.02 cm,满足测距精度要求.在定位实验中,最大定位误差和平均定位误差分别为4.3 cm和1.64 cm,而定位误差在2.5 cm以内的比例达到90%.定位频率为20 Hz,满足实时定位的要求.结论系统在室内环境中实现对超声波信号覆盖范围内移动节点的定位,通过测距校正有效提高定位精度.系统具有较强的容错性和自适应性..     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于天牛须搜索优化的室内定位算法

室内定位技术受到广泛的关注,基于接受信号强度指示(RSSI)的测距技术目前在节点定位中得到广泛应用.在基于RSSI测距的基础上,提出将天牛须搜索优化(BAS)算法应用到室内定位中.首先通过RSSI测距获得未知节点与锚节点之间的距离,在计算距离时对数据进行了预处理,从而提高测距的精度.然后引入BAS算法计算出未知节点的位置坐标.通过与粒子群定位算法(PSO)和遗传定位算法(GA)对比试验结果,验证了BAS定位算法对室内定位效率的提高更加明显.     

煤矿井下基于RSSI校正测距的WSN节点定位算法

针对煤矿井下人员及设备定位监控严重不足的情况,提出了基于RSSI校正测距的WSN节点定位技术。模拟井下环境,使用协议分析仪Packed Sniffer嗅探节点接收RSSI值,以确定环境参数;采用高斯理论模型过滤RSSI值,利用对数-正态分布理论模型计算距离;最后应用改进的三边质心定位算法求得未知节点坐标。RSSI校正测距定位与CC2431定位引擎定位的误差对比表明,文中所提算法的定位性能较好。该研究为井下无线传感器网络定位系统的设计提供了参考依据。     

基于量子遗传算法的WSN三维定位方法

为了减小测距误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,本文提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的三维定位方法。该算法调整参数少,简单易实现。首先通过RSSI测量未知节点和锚节点之间的距离;然后使用新的量子旋转门及旋转角度解决多维空间的局部最优问题;最后根据量子遗传算法的快速收敛性和平衡的全局与局部搜索能力进行寻优,提高无线传感器网络的定位精度、仿真结果表明:算法的定位精度、稳定性及抗干扰能力相较于最大似然法有了明显的提高。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术

研究了无线传感器节点定位问题,在三边测量法定位基础上提出了一种基于RSSI的灵活的节点定位机制(FTL).其基本思想是采用三个普通信标节点,利用节点间的协作形成未知节点存在的有效误差区域,通过一跳及两跳邻居节点辅助完成定位.仿真显示该机制比现有的基于RSSI的三个普通信标节点分布式定位算法对未知节点与信标节点相对位置要求降低,在平均测距误差为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

无迹卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

传统的基于距离的无线传感器网络节点定位技术,由于测距过程产生较大的误差,从而使定位精度不高.文中在基于接收信号强度(RSSI)测距、三边测量法初始定位的基础上,提出以接收信号强度为观测量,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到节点精确定位中.通过仿真验证使用该方法后,相比以距离为观测量的UKF定位方法,节点的定位精度有一定的提高,并进一步定量的分析比较了两种实现模型下节点定位算法的误差概率分布.在此算法的基础上,通过权衡平均定位误差与算法运算复杂度之间的关系,给出最佳定位锚节点数量,并模拟具体环境,验证了文中节点定位算法的实用性.     

RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.     

一种基于ZigBee技术的室内定位系统设计方法

在介绍常用的室内定位技术的基础上,提出了一种基于ZigBee的无线定位系统的设计方法。主要对基于RSSI测距的极大似然定位与三角质心定位法进行了研究,阐述了ZigBee无线定位系统的硬件设计,并借助IAR嵌入式开发软件完成了定位系统下位机的软件设计。     

基于RSSI修正的相似度推荐定位算法

针对RSSI测距容易受到环境干扰,提出一种基于RSSI修正的相似度推荐定位算法.该算法对RSSI测距数据进行残差修正,以减小RSSI误差对定位精度的影响,并利用样本点与未知定位区域的相似度来确定未知节点的坐标,降低了计算复杂度.仿真结果表明算法有效可行,可较好地改善节点定位精度.     

基于RSSI测距的井下人员区域定位算法

在煤矿井下人员定位系统中,常用的是基于无线传感器网络的定位方法,其中最适合实际应用的是基于接收信号强度指示(RSSI)的定位方法.为了进一步提高定位精度,针对煤矿井下特殊的巷道结构和复杂的电波传播环境,首先提出信标节点均匀间隔交叉分布模型.然后根据已知信标节点精确位置求得定位区域内RSSI测距误差的权值,通过引入比例调整因子、距离修正因子和差分平均因子,对目标节点的测距误差进行修正,获得区域内信标节点与目标节点之间较精确的距离量,最后利用加权质心定位算法对目标节点进行定位.仿真结果表明,该算法能够有效的提高目标节点的定位精度,尤其在沿巷道走向的水平方向上比其竖直方向的精度更高,该方法更适合煤矿井下特定的线型结构环境.     

基于有源RFID的室内移动机器人定位系统

针对有源射频识别(RFID)技术在室内定位的特点,使用有源射频模块,基于Visual C++6.0平台,开发了一种室内移动机器人定位系统。选用接收信号强度指示值最大的4个标签作为定位标签,提出了一种增加移动误差的改进极大似然估计定位算法,实现了室内移动机器人位置的测量。实验表明:应用改进极大似然估计定位算法的定位系统可较好地实现机器人稳定工作;平均定位偏差降低32%,达到0.332 14 m;定位精度明显提高,可满足室内移动机器人的定位要求。     

WSN中存在测距误差的无锚点分布式自定位方法

无线传感器网络中,采用RSSI方法进行自定位时,测距误差会影响定位精度。提出了一种分布式的无锚点定位方法,在对测距误差进行正确估计的基础上,求得各节点的相对位置。首先将测距误差定义为一个目标函数,使用最速下降法来分布式地求解全局非线性优化问题,以使这个目标函数最小化,然后利用节点间的估计距离与实际测量距离的偏差值来修正节点的估计坐标。仿真实验对各种影响参数进行了评估,结果证明:在无锚节点且距离测量值存在误差的情况下,满足一定的节点连通度时,能够提高节点定位精度。     

基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法

为了解决基于信号强度衰减模型的定位算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法(LRPD).通过实际测量发现,接收端信号强度RSSI呈现波动态势,仅依靠信号强度的平均值不能较好地描述接收信号,因此考虑使用信号强度出现的频率来估计目标节点在可能位置出现的概率.LRPD算法根据每一个参考节点接收到的RSSI的分布,确定目标节点在离参考节点不同距离位置处出现的概率,然后综合考虑各参考节点的影响,实现最终位置的确定.在真实环境中,使用Intel无线网卡和Samsung平板电脑实现了LRPD算法定位.实验结果表明:针对边长为12 m的正三角形实验场景,所提算法误差约为1.43 m;与传统的质心定位方法和三边定位法相比,LRPD算法的定位精度更高.