基于RSSI的室内定位算法研究

无线传感网络是无线通信技术、传感器技术和微处理技术相集成的产物.随着信息技术的不断发展,WSN已经成为我们日常生活不可或缺的一部分.定位技术作为无线传感网络研究的热点,也受到了各领域的极大关注.本文通过对传统的室内定位算法的研究,综合考虑影响定位精度的因素,提出了改进的定位算法,并进行了仿真验证.     

RSSI修正的WSN定位算法

为了解决DV-Hop 算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI修正的WSN定位算法 RMDV-Hop (RSSI Modified DV-Hop)。该算法限制最大传播跳数,并对跳数为1的锚节点利用RSSI值修正其跳数值,取RSSI值较大的前N个锚节点作为参考锚节点,利用参考锚节点的平均每跳距离误差进行加权处理未知节点的平均每跳距离,最后用总体最小二乘法计算未知节点的坐标位置,实现RMDV-Hop定位算法的全面改进,以提高定位精度。仿真结果验证,改进算法的定位精度和稳定性都比原始算法有了明显的提高。     

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的室内定位改进算法

【目的】为提高室内环境的定位精度,提出一种改进的基于RSSI(接受信号强度显示)的室内定位算法。【方法】首先根据室内的实际布局情况对场所进行区域分割,然后采用等边三角形布局信标节点,接着用高斯模型对数据进行预处理,最后使用改进的加权三边测量法定位未知节点的最终坐标。【结果】改进的算法具有定位误差小、精度高的特点。【结论】该算法适用于室内精确定位,有利于无线传感器网络的发展。     

RSSI的室内人员卡尔曼滤波定位算法

RSSI定位技术的室内定位算法中,由于室内环境的复杂性及人员的随机性等因素可能会带有噪声影响,所以需要加以抑制。本次设计的室内定位算法首先根据室内特殊环境设计出定位算法流程图,建立算法模型并用卡尔曼滤波算法来抑制环境中噪声因素所引起的误差,然后结合改进的RSSI算法实现室内移动人员的定位,使得定位的结果更接近于真实值。重点研究将卡尔曼滤波算法与改进的RSSI算法相结合估算出更精确的室内人员位置信息。通过实验表明,结合卡尔曼滤波改进的室内人员定位算法的定位精确度有明显的提升,误差相比于文献9所提出的定位算法有所降低。     

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WLS定位算法

结合信道模型与实际测试得出的距离越远误差越大的特点,提出一种加权最小二乘估计（WLS）算法用于未知节点的坐标定位.在定位过程中首先通过加权计算获得信道衰落因子;然后利用WLS算法得到未知节点的坐标,并推导了测距和定位的误差公式.仿真实验表明WLS算法的硬件复杂度与最小二乘（LS）算法相同,而定位精度有较大提升,并验证了...     

基于RSSI的无线传感器网络定位算法研究

 Ecolocation是一种基于RSSI的定位技术,算法中基于约束表的构造存在不完善之处.针对定位算法存在的误差问题从2个方面进行如下改进：首先规范构造约束表的数据源,统一采用RSSI值;其次统一序列排序比较对象,以未知节点的源数据为共同的比较基准.给出了改进算法的实现流程,并对算法的性能进行了仿真研究.仿真结果表明,改进算法的时间略有增加,而定位精度得到明显提高,随着锚节点数的增加,定位误差明显减小.     

山体滑坡监测的RSSI定位改进算法

针对现有山体滑坡监测技术自动化程度低、系统成本高、实施难度大等问题,将RSSI定位技术用于山体滑坡监测,提供无需任何一次检测仪表的山体滑坡监测新方法。提出的RSSI定位改进算法引入加权调整因子,通过动态获取路径损耗模型参数和实时计算WSN节点间通信距离,可降低外部环境变化对定位精度的影响,从而提高山体滑坡定位精度。使用MATLAB对改进算法进行的模拟测试结果表明,与传统RSSI固定路径损耗模型定位算法相比,平均误差显著下降。     

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.     

基于RSSI的多维定标迭代定位算法

定位是无线传感器网络的重要问题.针对基于经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出了RSSI-GA算法,在多维标度技术中直接根据无线信号强度值组成相异性矩阵,从分析个体间的相异性和各节点的距离的几何约束关系入手,建立以未知节点位置为参数的优化数学模型,使用遗传算法求解此模型从而直接计算出节点坐标.仿真结果表明,本算法大大降低计算开销,能有效提高定位精度.     

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RSSI的无线传感器网络改进定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,分析了基于RSSI测距定位的ERSS算法,研究了RSSI值的预处理方法,修正了质心法中的加权因子,避免了权值选取的不合理性,从而实现了对ERSS算法的改进.仿真实验表明,采用这种改进定位算法可提高距离计算的精度,获得较为精确的定位.     

基于RSSI值的定位算法分析与改进

本文在对比测距方法的基础上了,介绍了RSSI测距的原理,分析了APIT算法在平面直道类型区域定位中的不足,并提出IAPIT算法。采用直道分布模型处理参考节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在某两个参考节点区间内,从而在定位算法上使定位算法简单,易实现。研究表明IAPIT算法复杂度低,定位精度有很强的伸缩性,定位过程中对节点连通度要求低。     

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.     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点的采集数据的有效性.在基于RSSI的定位算法中,Euclidean算法由于通信开销小,但是定位精确性较低,对Euclidean算法进行了改进,改进算法无需增加额外开销,提高了定位精确性.