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。     

煤矿井下基于虚拟Radio-map及Markov链的定位算法

为了在煤矿井下获得更高的定位精度,提出一种基于虚拟Radio-map及Markov链的定位方法。结合井下复杂环境,采用信道衰减模型及线性插值法实现了动态衰减因子,建立虚拟Radio-map的同时降低了工作量;考虑到每处采样点接收信号强度分布先验假设和统计特征,在线阶段采用基于贝叶斯准则框架的加权核函数算法,为每个样本数据赋予一个以自身为"核心"的函数,构建的概率密度分布避免了确定模型带来的误差,从而提高了定位精度;为进一步优化定位结果,考虑先验概率对贝叶斯后验概率的影响,提出了基于高斯模型的Markov链定位算法,抑制了运动目标位置的大幅度跳变,使目标定位更加精确。实验表明,所提算法可以通过较低数据采集工作量达到一定的定位精度,满足井下目标定位需求。     

基于室内办公环境的WSN信道衰落模型的分析

针对室内环境下无线传感器网络信道衰落的不确定性,提出一个基于室内环境的信道衰落模型。根据无线信道衰落模型的理论研究和无线传感器网络信道衰落测试系统在室、内外实验数据的分析,得到信道衰落模型的各个参数,确定无线传感器网络室内信道衰落模型。实验证明此衰落模型在实际网络的节点部署和节点定位中的作用优于其他无线信道衰落模型。     

基于有源射频识别信号强度的室内移动机器人测距方法

为采用几何法进行室内移动机器人定位,提出了基于有源射频识别(RFID)信号强度测距方法.分析了无线信号传播的特点和无线信号强度指示(RSSI)测距的原理,建立对数-常态分布传播损耗模型.采用有源RFID的HR-6020C读写器和WS-HT06电子标签构建实验系统,其中读写器作为基站固定于一点,电子标签作为移动节点时刻发送信号.通过实验得到距离与RSSI值关系曲线,利用有源RFID系统对理论模型中的参考点信号强度和比例因子进行标定,并分析了测距精度.影响测距精度的因素主要包括标签的位置、数量和实验环境等.根据确定的传播损耗理论模型进行了测距实验.结果表明,在3 m范围内测距最大偏差为41.68 cm.这为基于RFID的室内场馆移动机器人定位提供了依据,可以满足机器人的定位精度要求.     

基于RSSI的无线传感器网络环境参数分析与修正方案

定位技术是无线传感器网络数据采集的基础服务,而定位精度的高低在很大程度上取决于距离测量的精度.基于RSSI(接收信号强度)测距技术无须添加任何硬件设施、用较少的通信开销和较低的实现复杂度,十分适应于能量受限的无线传感器网络.通过对RSSI测距模型进行分析,并提出一种针对室内环境的参数修正方案.通过自行研发的传感器节点Ubicell上进行验证分析,实验表明,采用环境参数修正方案后,明显提高了测距的精度.     

移动轨迹链式射频指纹图训练

射频指纹图的离线训练工作强度大是限制室内节点定位的主要因素,提出了移动轨迹链式射频指纹图的离线训练方法。通过实际实验,得出了基于测距的定位方法和插值训练方法存在较大的误差。并与Radar系统的进行比较后,得出通过移动轨迹链式射频指纹训练不论是平均定位精度或是单次定位误差概率上都具有优势。同时离线训练强度是Radar系统的0.25%,有利于进行射频指纹图的快速构造和室内节点的定位。     

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 跳数连续的 DV-HOP 改进算法

针对经典DV-HOP(distance vector-hop)算法中节点间跳数信息对定位精度有较大影响这一问题,提出了一种基于接收信号强度指示(receive signal strength indicator,RSSI)的改进算法.该定位算法引入了连续跳数的定义,首先利用RSSI测距模型把直接邻居节点接收到的RSSI值转换为两节点之间的距离,再根据连续跳数的定义计算出两节点间的连续跳数.在相同的仿真网络环境里,与经典的DV-HOP算法相比,归一化定位误差降低了30％ ～ 45％;与其他改进定位算法相比,归一化定位误差也有不同程度的降低.仿真结果表明该改进算法大幅度地提高了定位精度.     

矿井有限空间WIFI信号测评系统研究

针对矿井有限空间WIFI信号覆盖和工程验收困难,传统分段测评方法存在数据不兼容、测试效率低等问题,设计一种由嵌入式WIFI模块和无线网卡组成的矿井有限空间WIFI信号专用测评系统,嵌入式WIFI模块用于完成信号覆盖测试和干扰测试,无线网卡用于完成WIFI网络性能测试;在便携式终端使用CSharp语言编程对测试数据进行处理、存储、图形化显示,并结合矿井无线通信标准生成评估报告.研究结果表明:该系统能准确、客观、高效地反映矿井有限空间WIFI信号质量.     

基于传感器网络的无线层析成像方法

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标. 由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度（RSS）剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均方误差解;采用数据预处理方法消除不同链路阴影衰落的不平衡. 实验结果表明,当用16个节点覆盖4.8 m×4.8 m大小的区域时,该算法对单个目标的平均定位误差仅为0.095 m.