基于可规律性移动锚节点和接收信号强度指示器的改进DV-Hop定位算法及其性能分析

针对DV-Hop定位算法进行了缺陷分析,提出了一种基于可规律性移动锚节点(RMAN)和RSSI测距技术辅助定位的算法RRDV-Hop。采用OMNET++作为仿真平台,分别从算法的平均定位精度、开销、硬件成本和稳定性等方面对两种定位算法的仿真结果进行了对比和分析。实验结果表明,在相同网络条件下,与DV-Hop算法相比,RRDV-Hop算法近似实现了锚节点的均匀分布,能够在随机分布的网络中提高平均定位精度和保持更好的算法稳定性;同时减少了锚节点个数,从而降低了网络的硬件成本。因此,RRDV-Hop算法更能适应随机分布的无线传感器网络。

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低接收信号强度指示(RSSI)测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与粒群算法(PSO)权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。

基于接收信号强度指示的AP簇测距方法

对移动目标的高精度测距是室内定位的关键。室内环境中无线接入点(Access Point, AP)采集的移动目标设备的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)受阴影衰落波动严重。受到RSSI采集频率和目标机动能力的限制,AP采集到的RSSI样本量少,导致基于RSSI测距精度差。为提高基于RSSI对移动目标测距的精度,本文提出了基于RSSI的AP簇测距(AP Cluster Ranging, APCR)方法。该方法通过对多个AP进行位置约束组成AP簇采集移动目标设备的RSSI,在相同采集频率下可获得更多的RSSI样本。利用RSSI波动特点,使用最大值选取和Dixon检验相结合的方式从AP簇采集的RSSI样本中筛选出高质量的RSSI样本,以提高对移动目标的测距精度。仿真和实验结果表明,与传统RSSI处理方法相比,本方法在室内环境简单或复杂时都具有更高的测距精度,在少量RSSI采集次数下同样能保持较高精度,更能满足对移动目标测距的需求。

基于接收信号强度(RSSI)的室内二次定位方法

提出一种用于室内定位的基于接收信号强度(RSSI)的二次定位方法。首先利用全网中已有节点的信息,建立已知节点的初始路径传播损耗指数,采用统计中值滤波来减少RSSI的粗大误差和干扰,然后利用RSSI初次定位的位置结果对传播损耗指数进行再次修正,最后进行二次定位解算,显著提高了未知节点的定位精度。通过仿真和搭建实验平台验证了该算法的有效性。

基于卡尔曼滤波的接收信号强度指示差值定位算法

针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识,只能通过对信号被动监测,即接收与处理信号来估计信号源位置的要求,该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法,并利用卡尔曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比,根据距离之比构造定位方程矩阵,进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明:所提算法比经典RSSI定位算法性能更优,降低了环境因素对定位精度的影响,并且能更好地满足参数较少的定位服务需求,可以有效地应用于频谱监测系统中。同时,卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度,达到预期的定位效果。

基于接收信号强度指示的蓝牙信号源定位

利用接收信号强度指示(RSSI--Received Signal Strength Indicator)定位因为其借助的设备较少,实现方法简单而被广泛应用;在简述利用接收信号强度指示(RSSI)定位原理的基础上,以生活实际中经常用到的蓝牙为例研究两个蓝牙设备之间的距离与接收信号强度指示之间的关系;并在三种具体环境中建立了相应的关系曲线图,虽然并没有给出具体的解析表达式,但仍然能在一定程度上反应设备间距离与RSSI的关系,并为进一步的研究打下了坚实的基础;得出了在空旷环境比室内以及楼道环境下信号传播效果要好,而且三种环境下信号强度都随着距离的增加而减小,在有障碍物的情况下比没有障碍物衰减更大。

基于改进接收信号强度指示的室内定位算法

为了提高室内环境节点定位精度,针对传统定位算法的不足,提出一种改进接收信号强度指示的室内定位算法。首先通过神经网络对各锚节点接收信号强度的权值进行拟合,得到路径损耗模型的参数值,然后利用最大似然法对未知节点进行定位,最后采用仿真实验测试其性能。结果表明,相对其它室内定位算法,本文算法提高了室内定位的精度,降低了平均定位误差,可以满足室内定位的实时性要求。

基于接收信号强度指示加权融合的定位算法

基于接收信号强度指示的无线传感器网络定位问题,提出一种改进Kalman滤波方法,消除测距过程中的非视距误差,得到标签与节点间的估计距离.然后,分析标签与节点的距离、定位单元质量和标签所处的位置三方面对定位精度的影响,提出一种改进三边定位算法,并根据滤波后的估计距离计算得到的多个定位坐标进行加权融合.最后,通过Matlab仿真验证所提算法的有效性.

基于接收信号强度指示的改进质心定位算法

传统质心定位算法虽然简单易行、成本低,但仅为粗略的定位估计方法,定位精度亟需改善。针对该问题,通过优选信标节点,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)数据的改进质心定位算法,有效克服了传统质心定位算法"通信半径越大,定位精度反而下降"的缺点。通过MATLAB仿真验证算法的有效性和可靠性。

一种基于接收信号强度的源节点定位算法

提出一种基于接收信号强度的源节点定位算法,无需事先已知源节点的发射功率以及环境中的路径损耗指数。该算法首先对接收信号强度的路径损耗模型进行两次差分,消去与源节点发射功率相关的模型参数和路径损耗指数,然后利用最小二乘准则来估计源节点的位置。通过仿真数据评估该算法的定位精度,并与其他源节点定位算法进行比较。

应用于无线传感网的接收信号强度指示器的设计

采用SMIC 0.18μm CMOS工艺设计了应用于无线传感网(WSN)的接收信号强度指示器(RSSI),其核心电路是采用跨导放大器构成的限幅器、半波整流器和相应的偏置电路。其工作在电流模形式下,对工艺角和温度具有良好的补偿特性。芯片测试结果表明:在电源电压为1.8V时,RSSI的直流功耗为4.14mW,2MHz输入信号频率下的检测范围为-58～-7dBm(以50Ω阻抗作参考),对应的输出指示直流电压为0.48～1.45V,检测斜率约为18.2mV/dB,非线性误差小于±0.7dB。芯片面积为0.654mm×0.430mm。

基于信号强度的无线局域网定位技术

针对室内无线局域网环境及室内定位的需求,提出了基于信号强度的经验与估计相融合的无线定位方法。通过实验验证,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,是一种可行的无线局域网定位技术。

基于容积卡尔曼滤波的RSSI/IMU组合室内定位系统研究

在物联网时代,跟踪定位室内环境中物体至关重要。针对接收信号强度指示(RSSI)定位方差大和惯性测量单元(IMU)定位存在累积误差的问题,研究并实现了一种使用容积卡尔曼滤波算法对RSSI定位和IMU定位进行数据融合的方法。以ZigBee开发板为RSSI的硬件载体,采用质心定位法将RSSI转换为坐标信息;待测目标搭载MPU9250提供IMU数据,并进行室内跟踪定位实验;使用容积卡尔曼滤波算法对实验数据进行改进,并与原坐标信息数据进行对比。结果显示,使用了容积卡尔曼滤波算法后的改进数据相比原数据在精确度上提高了20.8%。该定位系统具有一定的实用价值。

RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。

基于RSSI的井下人员定位算法改进

在无线传感器网络中,针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)在煤矿井下长距离巷道内信号衰减快、测距精度偏差大等问题,提出了一种基于RSSI的高斯滤波加权质心定位算法。采用高斯滤波对采集的RSSI值进行修正,一定程度上减轻环境造成的影响。将RSSI测距算法与改进加权质心算法相结合,得出待测节点坐标位置。仿真试验表明,该改进算法与原有定位算法相比,定位误差明显降低,可基本满足煤矿井下人员的安全生产和定位需求。

基于RSSI差分似然估计的WSN节点定位算法

为了克服接收信号强度测量误差对无线传感器网络(WSN)节点自身定位精度的影响,在对极大似然估计定位算法和接收信号强度指示(RSSI)模型分析的基础上,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将测距差分修正和极大似然估计相结合提出了一种测距差分修正极大似然估计定位算法。算法通过RSSI进行测距,无需增加额外硬件开销,容易实现,定位精度可达2.5 m以下,适合于处理能力和能量有限的WSN节点定位。

基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络关键技术之一,介绍了节点定位技术的基本原理,提出了一种新的基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法。该算法在第一阶段对节点初始位置进行初步估计,第二阶段对节点初始位置进行求精。仿真结果表明,在锚节点比例较低的情况下,该算法仍然可以实现较高的定位精度,并且与dv-distance定位算法比较,表明该算法在相同条件下精度更高。

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测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。