基于自适应基准值改进的RSSI加权质心定位算法

提出一种根据设定接收的信号强度指示基准值改进的加权质心算法. 先通过锚节点向周围发散自身坐标等相关数据包, 然后假设某一参考节点为未知节点, 测得与周围锚节点传播过程中的信号强度损耗值, 判断最小的接收信号强度指示值, 优化样本集合, 将修正的信号指示值参数作为相应新表节点的权重, 并求得定位误差. MATLAB仿真结果表明, 该算法相比于传统算法的定位精度更高, 定位误差波动更小, 且有较强的机动性和可适应性.     

基于冗余数据分离的重建图像增强算法

分离出无线电层析成像方法中对称链路中的冗余信息后转换为噪声信息,通过降低重建图像中的噪声来实现图像增强。分析RSSI变化量与阴影衰落的线性模型后,利用对称信息对系统矩阵降低维度,将投影矩阵分解为A组正链路和B组逆链路冗余投影值两部分。由于两组投影值双向差的线性反投影析出了噪声信息Nab和Nba,所以用A组和B组数据的线性组合能抑制原重建图像的噪声达到增强图像的目的。选用JN5139芯片构成Zigbee无线传感网节点,采用16个节点围成23.04 m2正方形实验环境,分别采集了1人和2人站在区域内的测量数据。实验数据成像结果表明,A组和B组数据均能完整地重建图像,两组投影值双向差析出的是噪声信息,当选用α=40,β=5时,A组和B组数据的线性组合重建图像能清楚地确定人的站立位置。该算法不仅能通过对系统矩阵降低维度来加快运算速度,而且还能通过A组和B组数据的线性组合来增强重建图像。     

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的无线传感器网络ARQ差错控制策略

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)中采用前向纠错差错控制策略(FEC)无法克服丢包的问题,且在传输长数据时能效较低;传统的自动重发请求差错控制策略(ARQ)主要考虑的指标是带宽延迟乘积,能量效率不是其重要的性能指标。本文提出了一种基于接收信号强度(received signal strength indicator, RSSI)动态调整重传次数和重传时隙的ARQ差错控制策略。发送节点在接收数据请求时从数据请求帧中提取当前信道的RSSI值,当RSSI值大于阈值时采用较小的重传次数和重传时隙,当RSSI值小于阈值时增大重传次数和随机选择一个大的重传时隙,从而避免发送节点陷于忙等,提高了接收节点正确接收数据包的概率。实验结果表明,该方案能有效降低丢包率,且具有较高的能量效率。     

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。     

无线传感器网络协同定位算法

针对无线传感器网络中基于RSS的定位算法存在的不足,提出一种协同定位算法。该算法包含2个方面：一是引入参考信标节点,以增加节点定位的容错性;二是采用狄克逊(Dixon)检验法剔除异常RSS值,同时引入RSS标准差阈值和学习模型,减小基于RSS的测距误差,有效提高定位精度。通过仿真实验对算法性能进行了评估,结果表明,该算法定位精度得到了有效提高,健壮性和稳定性较好。     

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。     

一种基于传感器的认知无线网络攻击检测和定位方法

针对认知无线网络(cognitive radio network,CRN)中模仿主用户攻击、多面攻击、恶意干扰等常见的安全问题,提出了一种基于传感器的CRN攻击检测和定位方法,它可同时检测多种方式的无线攻击,并对攻击者进行定位,为进一步惩戒其攻击行为做准备.该机制采用多个传感器联合检测接收信号强度(received signal strength,RSS),挖掘无线传输本身的空间去相关性,并且可有效处理CRN中可能的功率调整.基于通用软件无线电平台和频谱仪的实验结果均表明,该机制不仅能精确地同时检测电子欺骗、多面攻击和干扰攻击,而且能以较小误差锁定攻击者,其平均定位误差约为0.9m.     

基于超宽带技术的室内无线定位的研究

本文介绍了超宽带定位技术的特点和优点,在分析了无线定位基本算法和室内信道特点的基础上,研究了超宽带用于室内定位的几种技术,以及室内定位与跟踪的相关算法,进一步选出适合在室内定位的算法,以提高定位的精度并减少非视距和多径传播的影响。     

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.