一种基于EKF的WSN目标跟踪改进算法

在目标跟踪领域,无线传感器网络有着广泛的应用。针对EKF算法非线性目标跟踪中存在的问题,在EKF算法的基础上引入RSSI测距加权质心算法,从而提出了一种新的非线性目标跟踪算法,将节点的观测值与RSSI测距加权质心算法对目标的定位值有效的结合运用于EKF算法中,有效地提高了目标跟踪的精度,减小了跟踪误差。通过算法仿真可知,与几种定位算法及非线性滤波算法相比,改进算法在各方面均取得了良好的效果,并且具有较高的实时性。     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果     

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.     

基于RSSI的加权质心定位算法的实现

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度.加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的.     

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.     

基于RSSI均值的等边三角形定位算法

为了提高无线传感网络的定位精度,从提高测量精度、改善信标节点分布的角度提出了一种基于RSSI均值的等边三角形定位算法.该算法引入信号强度指示(RSSI)敏感区和非敏感区概念,采用高斯模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,解决了RSSI易受干扰的问题.采用等边三角形分布模型处理信标节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在信标节点的非敏感区内,从而在定位算法上使测量精度得到提高.研究表明,高斯模型可以很好地筛选出RSSI较优值;等边三角形分布模型可以提高RSSI的采集优度.这种定位算法计算简单,定位过程中节点间无通讯开销,无需硬件扩展.     

SOAMST目标跟踪算法的改进应用研究

基于视觉图像的飞行器目标跟踪中,一般要面临目标严重遮挡和目标大尺度形变等问题。为了实现这种情况下的准确目标定位和目标跟踪,提出采用融合卡尔曼滤波器的改进SOAMST算法:一方面利用卡尔曼滤波的递推与估计能力来解决目标运动过程中目标被遮挡的问题;另一方面使用基于大津阈值的改进SOAMST算法来处理运动目标的大尺度形变以实现目标的准确定位。实验结果表明,该算法能够处理运动目标的严重遮挡,实现对运动目标进行准确的定位和跟踪。     

基于RSSI的WSN抗干扰定位算法

针对RSSI受外界因素影响较大,测距和定位精度很难得到保证的问题,从方差级干扰与均值级干扰两个层面对RSSI进行修正.首先在RSSI采集阶段提出一种基于离差的高斯模型(D-Gaussian)对方差级干扰进行过滤,以提高RSSI信号的可用性;其次在测距阶段,引入一种EWMA动态窗口机制并将其命名为R-EWMA,对均值级干扰进行处理.实验结果表明,研究工作有效地缓解了在传统定位算法中硬件成本与定位精度之间的矛盾,对RSSI的处理可以从根本上减少基于RSSI定位算法误差     

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.     

RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information, PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。     

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.     

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.     

基于位置连续性的室内定位算法

为了减小RSSI波动和多径干扰对定位精度和稳定性的影响,提出了一种基于位置连续性的室内指纹定位改进算法.依据用户位置具有连续性的特点,应用室内布局结构来缩减指纹搜索空间,去除位置歧义点,在此基础上,采用基于改进的贝叶斯方法进一步提高定位计算的精度和稳定性.分析与实验表明,该算法能有效降低RSSI波动对定位的影响,提高精度,同时也降低了实时定位的计算开销.     

简易WSN定位算法及其实现

为实现高效、低功耗的区域定位,综合主流的WSN(Wireless Sensor Network)定位技术,提出RSSI(Received Signal Strength Indication)修正的质心定位实用算法,并搭建了无线传感网络,制定了高效的通信定位协议.根据通信协议,上位机发送指令试探性寻址盲节点,盲节点应答并通过其相邻的参考节点的感知进行反馈,最终上位机基于RSSI的运算进行盲节点的坐标定位.实验结果表明,RSSI修正的质心定位算法可高效地对节点进行定位,降低盲节点功耗,具备现实应用的价值.     

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.     

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。     

传感器网络中一种基于RSSI的圆环重叠定位机制

针对传感器网络的节点定位问题提出一种使用3个普通信标节点定位全网的基于RSSI的圆环重叠(ROBRSSI)定位机制.通过误差转换、未知节点与其二跳邻居间协作设计,有效抑制已有研究中RSSI测量误差的影响,降低未知节点与信标节点间相对位置要求,实现未知节点的有效定位.基于ROBRSSI定位机制,研究了传感器网络中新加入节点的定位.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于自适应压缩跟踪算法的视觉目标跟踪

针对压缩跟踪算法在目标发生遮挡、快速移动、有相似目标情况存在跟踪漂移的问题,提出了基于卡尔曼滤波的自适应学习压缩跟踪算法.该算法首先利用压缩跟踪算法对目标进行定位,然后根据跟踪结果的置信图对分类器参数自适应更新,当判定目标严重遮挡时,利用卡尔曼滤波进行预测估计.实验结果表明,该算法相比目前先进的算法有更好的跟踪精度和鲁棒性,且算法平均跟踪速度39帧/s,能够满足实时性的要求.