基于RSSI的改进四边测距机器人定位算法

基于接收信号指示强度的测距特性和三边测距定位原理,提出了应用于机器人定位的改进四边测距定位算法,引入加权质心定位算法的思想,通过距离因子控制各个锚节点对定位精度的影响,并将锚节点之间的距离和信号强度作为修正RSSI的参考值。仿真结果表明,该算法不仅可靠性高,有效避免了信息淹没现象,而且在不增加通信成本的基础上提高了机器人的定位精度。     

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%.     

基于RSSI测距的井下人员定位算法改进

针对矿井下基于RSSI算法的定位系统容易受到其他节点信号干扰,以及在井下测量节点距离时,因受到井下环境影响出现的测距误差,进而影响三边定位算法的精确度和稳定性。论文利用接收到的已知节点角度信息,把在井下定位分割成各个定位小区来过滤其他节点的信号干扰,以解决因信号干扰造成的定位小区混乱。在确定定位小区之后,利用对重叠区域进行标记缩小定位范围,对标记最多次区域采用质心算法,以此来提高定位精确度和稳定性。仿真表明:该方法在井下人员定位过程中精确度高、稳定性强,比传统传统RSSI定位算法在井下更为优越。     

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算法的室内定位系统研究

针对现有室内定位系统结构复杂、误差大、无法及时获取位置信息等问题,提出了一套基于C/S架构的RSSI定位算法的室内定位系统。该系统由射频识别节点、RFID接收上位机以及监测程序组成。射频识别节点和RFID接收上位机均采用NORDIC提供的解决方案,监测程序使用Java语言编写。通过实地实验获取的测试数据显示该室内定位系统的精准度高,实时性强,具有一定的实用价值。     

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.     

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     

ZigBee系统中基于RSSI算法的定位方法研究与实现

在分析无线定位技术在无线传感器网络中的应用现状以及目前常用定位算法的基础上,研究如何基于RSSI算法的主要思想并结合三边测量算法对移动节点实现定位.并基于ZigBee系统芯片CC2530组建了无线传感器网络,完成了软硬件设计与实现,最后通过实验验证了该研究的有效性和可行性.     

基于RSSI和反馈机制的无线传感器网络定位优化算法

在基于无线传感器网络的定位计算中,DV-Hop类算法得到了广泛的应用,如何有效提升定位精度并保持其稳定性是其面临的核心问题之一。平均每跳距离的可获得性和性能的动态变化使得DV-Hop类算法直接应用到不同设置的网络环境中面临巨大挑战。为此提出了一种普适性反馈机制,引入位置调整因子和基于RSSI的跳距优化算法,在未知节点与信标节点之间建立位置信息的反馈链路,通过多种网络模型的仿真计算结果表明,在资源变化的网络计算环境中,所提出的定位算法能够显著地提高定位精度,且具有更强的稳定性。     

基于多次约束匹配的室内定位算法

传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不足,在EWKNN算法的基础上提出了基于多次约束匹配的室内定位算法。考虑了行人前后位置的关联性,用上一步预测的位置对当前步的Wi Fi匹配进行多次约束,剔除匹配到的较远的参考点。实验表明,相比于传统的EWKNN算法,研究结果具有较高的定位精度。     

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。     

基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop算法

针对DV-Hop定位算法在实际环境中的定位精度较低、通信量较大等问题,在DV-Hop定位算法的基础上提出了一种基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop定位算法.该算法利用以信标节点为簇头的分簇策略后,信标节点只发送校正值给其邻居节点,无需泛洪广播,且未知节点只需被动接收,无需交互通信,从而降低网络通信总量;簇内节点利用RSSI测距方案计算其与最近信标节点的距离,相比DV-Hop定位算法以校正值代替一跳通信范围内的所有节点距离更加精确,从而提高节点定位精度.     

基于三角定位算法的WiFi室内定位系统设计

【目的】改善室内定位系统的质量,提高室内定位的准确率和效率。【方法】利用无线WiFi信号自身的特点,在Android平台的基础上设计一种基于三角定位算法的WiFi室内定位系统。【结果】实验测试结果表明该WiFi室内定位系统能准确地进行室内定位。【结论】基于三角定位算法的WiFi室内定位系统定位准确率高,具有很高的商业使用价值。     

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Zigbee 通信的室内定位系统

为解决常规的模型存在比较明显的误差, 定位时通常不能实现预期定位的问题, 设计了一类室内定位系统。该系统很大程度上结合了标准化的RSSI(Received Signal Strength Indicator)测距模型, 并应用了高精度的3 边定位算法。实验表明, 该系统能在很大程度上解决定位误差问题, 误差减小15%, 得到可靠的定位结果。     

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.     

基于惯性导航的消防室内定位技术研究

面对城市高层建筑火灾,消防室内定位的需求日益凸显。首先讲述了消防室内定位现状,详细介绍惯性导航定位技术腰部方案和脚部方案的原理,并针对目前主流的消防室内定位技术进行对比论证,最后提出了惯性导航消防室内定位技术创新改进方案。     

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.