基于网格的密度峰值聚类算法的RFID定位

针对单一的一种聚类算法在处理实际定位问题时难以满足其精度需求的问题,提出一种基于网格的密度峰值聚类算法并将其应用于处理RFID定位系统中的空间数据信息,以实现对目标标签的定位。该算法结合了网格聚类算法和密度峰值聚类算法各自的特点,在保留了网格聚类算法处理大规模空间数据集的能力的同时,通过密度峰值聚类算法对网格聚类算法处理复杂聚类信息的能力进行提升,使得在处理基于RFID的室内定位问题时获得的定位效果满足实际需求。通过对3种算法的实验结果进行对比分析,可以看出算法能够提高基于RFID室内定位系统的定位精度,使得定位误差在0.128 m上下波动,具有很好的稳定性。

高郁闭林分星-地结合定位方法与试验

在部分林区存在卫星信号弱或无信号的问题,这导致了卫星定位应用难以进行,为此笔者提出了一种将地面定位技术与卫星定位技术结合的应用方法。为证明地面定位技术在林区是否具有应用可行性,在高郁闭林分开展了地面无线定位信号强度随距离变化的规律以及树木遮挡对信号强度影响规律的试验。结果表明:无线信号在林区环境下与理想环境下的传播规律有相似性,可利用该规律修正理想传播模型。从理论角度证明了地面无线定位技术在高郁闭林分的适用性,可用于传播模型的建立和定位算法的研究。

信息驱动的海洋传感网目标定位最优部署策略

针对海洋传感网(OSNs)最小化目标定位误差的最优部署策略进行研究,推导得到接收信号强度指示值(RSSI)的费雪信息矩阵,并基于此得到目标函数.由于受到非高斯噪声的影响,原信息矩阵无法得到其闭环表达式.为此,利用一种蒙特卡罗(MC)策略,基于粒子化的思想得到信息矩阵的闭环表达式.随后推导出该函数的一种可行解,进而得到一种OSNs的最优部署策略.当目标节点初始位置未知时,该部署策略无法实施,进一步提出一种目标节点定位方法(TLM),将原定位问题转化为广义信赖域子问题用二分法进行求解.该方法避免了在非高斯噪声情况下利用最大似然算法因高度非凸性及计算复杂性而导致定位困难的问题,为最优部署策略提供了有效的目标初始位置.仿真实验结果证明所提出最优部署策略及定位方法的有效性.