一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法

为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.     

一种基于RSSI带路径损耗和噪声的室内定位算法

在无线领域,对目标定位跟踪算法的研究成为热点,目前已有多种目标定位跟踪算法被提出。基于接收信号强度指示(received dignal strength indicator,RSSI)的定位算法由于其有利于节点小型化、能够穿越障碍物等优点被广泛应用。但是基于RSSI定位算法容易受环境的影响。本文提出一种基于三边定位技术和RSSI融合的带路径损耗和噪声的改进型RSSI目标定位跟踪算法。通过系统仿真,得到了仿真误差在0.373 2 m的平均误差值。     

无线传感网中定位算法研究

为了利用无线传感器网络对物体实现更加精确的定位, 通过对接收信号强度指示（RSSI: Received Signal Strength Indicator）定位算法进行仿真与性能分析, 确定了算法的误差来源,讨论了未知节点的邻居锚节点密度对定位精度的影响。根据仿真和数据分析选取合适邻居节点的个数, 进而采用了更加精细的算法即利用RSSI平均值选取最优值剔除失真数据, 以提高定位的精确度。实验结果表明, 在相同的环境下改进算法使定位误差由0~5 m减少到0~1 m, 平均误差由1 m左右减少到0.1 m左右, 提高了定位精度。     

无线传感器网络中基于RSSI差值的改进定位算法

无线传感器网络(WSN)的许多应用都需要知道节点的位置,在某些环境下还需要获得节点的相对位置.本文以WSN的特点为基础,首先介绍了接收信号强度的理论知识,进而提出一种优化的基于测距的定位算法:在应用中的多用户情况下,节点采用多跳方式进行通信,在信标节点冗余的情况下,针对不同信标节点位置范围,建立定位误差最小的相应信标节点库,继而对不同位置范围的待测节点优化选取其定位采用的信标节点,最后将由未知节点接收到的信号强度得到的多用户间的距离进行差值,优化求解非线性方程组,提高算法性能.仿真结果表明,本文中的RSSI WSN差值定位算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.     

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.     

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.     

基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法

针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法.新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计.试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确.     

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.     

基于改进高斯滤波与加权环境参数自适应估计的定位方法

基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.     

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.     

基于RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

一种基于接收信号强度指示的改进型定位算法

针对无线传感器网络在道路监控、管道传输等一维环境中出现的因经验模型基站移动或环境发生改变时需要重新建立数据库的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的一维经验模型定位算法(1-DEMRSSI).该算法基于一维线性定位的思想,利用信号强度比值来确定未知节点的位置,所以只需要建立一次信号强度比值数据库.仿真结果表明,1-DEMRSSI 算法比 RSSI 算法的运算量小,且一次定位时间可缩短10%左右,定位精度提高 14.2%～66.4%,其在一维线性应用领域表现出了良好的灵活性和实用性.     

无线传感器网络中伪节点规划定位算法

基于接收信号强度指示,提出一种无线传感器网络节点定位的伪节点规划算法FNP(Fake node and programming).算法假设网络中有部分已知位置的锚节点,并将RSSI值转化为未知节点与锚节点间的距离.在区域内插入若干伪节点,利用0-1规划选出满足可通信节点间的距离约束的伪节点,得出未知节点的位置.该算法设计简单,节点间只需广播一次,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差.     

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RSSI的WSN节点室内定位分析

基于实验的基础,对基于接收信号强度（received signal strength indication,RSSI）的无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）节点室内定位的几种不同情况进行分析.根据室内无线传播模型和实际测量数据得到RSSI室内传播模型;比较在不同位置的未知节点定位精度的不同;针对三点定位结果不理想的问题,采用粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法对定位结果进行优化;比较不同数量的源节点对于节点定位精度的影响.当信标节点数量比较多时,通过筛选一些可靠的信标节点来提高定位精度.     

一种基于RSSI校正的加权质心定位算法

节点自定位技术一直是无线传感器网络中的关键技术,而基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术则是目前的研究热点。在对传统的加权三角形质心定位算法分析的基础上,提出了一种改进的定位算法。在测距阶段,将信标节点之间的距离和信号强度同时作为参考来校正RSSI值;在定位阶段,对传统加权三角形质心定位算法的权值进行修正。通过仿真证明改进算法比传统算法的定位精度有明显提高。     

基于Voronoi图的无线传感器网络节点定位改进算法

在基于Voronoi图的定位算法中,因使用了接收到锚节点的接收信号强度(RSSI)而影响定位精确性.本文对Voronoi图定位算法进行改进,修正了RSSI的大小顺序,充分利用了收到的锚节点信息,实现了减少Voronoi区域交集为空的可能性,增加了定位精确性,使该算法可以适用于非视距、anchor节点稀少的环境.     

使用移动锚节点的传感器网络节点定位算法

提出一种利用移动锚节点、基于小生境粒子群的定位算法NPLA.普通待定位节点使用基于小生境思想的粒子群算法(PSO),根据接收到锚节点信号的信号强度(RSSI)值进行最优的自身位置估计.算法支持锚节点可按预定或随机路径移动,且可同时作为收集数据和管理网络的汇聚节点.所提算法具有分布式计算、实现简单及硬件需求低等特点,适合在大规模无线传感网中应用.仿真表明NPLA定位精度较以往算法有明显提高.     

基于信标节点RSSI自校正的WSN三维定位

针对目前无线传感器网络(WSN)三维定位算法中存在的定位精度低、依赖基础设施等同题,在对四边测量法和接收信号强度指示( RSSI)测距模型分析的基础上,提出一种信标节点自校正三维定位算法.该算法将信标节点充当盲节点,得到其RSSI值测量误差和网络定位误差,并在计算中采用加权平均的思想.仿真结果表明:该算法能够提高三维定...     

基于测距和自学习粒子群算法的WSN节点定位

针对WSN中现有节点定位方法具有的定位精度不高的缺点,提出了一种基于RSSI测距和改进量子粒子群算法的节点定位方法。首先,描述了基于RSSI接收信号强度指示的节点定位原理,在此基础上,采用最小二乘法估算节点位置进行节点粗定位。然后,定义了一种基于改进量子粒子群算法的节点定位算法进行节点终定位,为了提高算法的全局收敛能力,在每个粒子中放置学习自动机,使得粒子具有自学习能力,在量子可行空间中自适应地选择对应的动作。最后,通过仿真实验对所提方法进行验证。实验结果表明:文中方法能较为精确地进行节点定位,与其他方法相比,具有测距误差和定位误差小的优点,具有一定的优越性。