基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由算法

结合战场地形环境和战术MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)业务特点,将链路质量预测引入路由中,提出了一种基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由(Logarithmic Loss Geographic Routing,LLGR)算法,并通过试验对LLGR算法的性能指标进行了对比分析,结果表明:该路由算法能较好地满足战术MANET的需求。

一种改进的基于对数路径损耗模型的WiFi定位方法

使用对数路径损耗模型进行室内定位是WiFi传播模型法中的一种典型方法。在利用该模型时可以不考虑无线接入点位置的误差,并将模型中的随机噪声项忽略来降低算法的复杂度。但在实际应用中,这样处理后的模型将无法准确地反映真实的实验场景,从而对定位的结果造成影响。因此,顾及无线接入点位置和随机噪声项的改进WiFi距离交会定位算法,将提高WiFi距离模型室内定位的精度。

对数距离路径损耗下的协作分集

考虑对数路径损耗模型下采用非再生信道的协作分集技术提高信道容量问题。计算机仿真表明,在衰落条件下采用协作分集可以有效地提高信道容量。

对数路径改进模型室内定位算法

随着定位技术的发展,室内定位已经成为一个很重要的研究热点。针对对数路径算法,通过对对数路径损耗模型的改进,即将环境中的噪声转化可以用数学描述的模型因子,来提高对数路径损耗模型对于RSS衰减描述的准确度,进而提高室内定位的精度。

基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

ZigBee室内定位技术近年来发展迅速,但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差,会引起较大定位误差,影响定位精度。本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法。首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化,然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数,包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值,从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型;再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正,以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差。实验结果表明,该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%,可以改善因环境变化产生的定位误差问题。

一种接收信号强度的室内定位稳健估计方法

随着人们在室内活动的范围和时间逐渐增加,对室内定位的需求也日益增加,本文介绍了目前主要的室内定位技术,并对基于测距的几种常用的室内定位方法原理进行说明,提出一种接收信号强度的室内定位的稳健估计方法。以接收信号强度的室内无线定位对数路径损耗测距模型为切入点,通过实验测定和曲线拟合的方法获取接收信号强度的测距模型参数,并分别采用经典最小二乘法和本文提出的稳健估计方法进行室内定位求解,试验结果表明本文方法室内定位解算精度更高、鲁棒性更好。

基于RFID室内定位算法的研究

在基于RFID的室内定位系统中,普遍存在定位系统定位精度低的问题,环境因素对室内环境下的无线通信有很大的干扰。为解决该问题,提出融合对数路径损耗模型的landmarc室内定位算法进行室内定位。通过实验获取定位区域内接收信号强度指示(RSSI)的对数路径损耗模型,分别对不同环境下RSSI的对数路径损耗模型进行仿真,再融合到landmarc室内定位算法中去,在对数路径损耗模型下通过阅读器接收信号强度的大小确定节点之间的距离,实现物体的定位。实验结果表明,融合了RSSI对数路径损耗模型的landmarc室内定位算法在定位精度上有很大的提高。

一种基于RFID的定位方法

针对现有的RFID定位方法只适合室内小范围定位,大范围定位成本非常高,无较大可行性,且技术过于复杂的问题,提出了一种新RFID定位方法,即使用一个阅读器天线布置在定位区域的中心位置,然后按一定角速度转动。根据读回的接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)与转动的角度之间的数据,使用小波阈值去噪处理,再使用最大值法求得角度;最后根据RSSI与距离的关系求得距离,从而实现定位。由于实验条件所限,所以先采用对数路径损耗模型建立起研究对象的模型,依据该模型进行仿真实验,结果表明,该方法可以满足室内、室外大范围的,精度要求不是很高的定位需求。

面向车间布局的自适应LANDMARC算法

在车间定位中,运用基于有源射频识别校验的动态定位(LANDMARC)算法时,由于车间障碍物引起的多径效应和边界处参考标签数量不足,算法无法正确选择参考标签中的最近邻,对此,提出一种面向车间布局的自适应LANDMARC算法。首先引入对数距离路径损耗模型处理RFID读写器接收信号强度指示(RSSI),再通过对比法筛选出参考标签有效值以及插值法在边界插入虚拟标签。对比传统LANDMARC算法,将定位平均误差从0.39 m降低到0.16 m,证明了自适应LANDMARC算法的有效性。

利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度(RSSI)的室内定位方法精度不高,采用更细粒度的物理层信道状态信息(CSI)可以区分不同路径,提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上,通过改进对数距离路径损耗模型,得到CSI与传输距离的关系,并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离,最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明,相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法,所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%,有效提高了定位精度。

WiFi快速漫游与Mesh网络技术在综采工作面的应用研究

针对目前对WiFi通信在综采工作面特定环境下的应用研究较少的问题,结合无线信号空间传播理论分析了WiFi信号在综采工作面的传播特性,分析结果表明:在综采工作面,WiFi信号的传播受到较大影响,尤其是信号覆盖范围明显减小;在综采工作面WiFi无线信号传播符合对数距离路径损耗模型。根据综采工作面的空间布局特点,采用快速漫游和Mesh网络技术构建了无死区、全覆盖的综采工作面WiFi通信网络优选技术方案。测试结果表明,该方案可解决采煤机机载视频通信难题,实现了WiFi网络快速漫游功能,可有效保证移动终端的应用效果,整个网络的平均通信吞吐量约为35 Mbit/s,最低通信吞吐量约为7Mbit/s,能够满足大多数综采工作面的通信需求。

基于RSSI的半参数估计在距离拟合模型中的应用

无线信号在传播过程中会有很大损耗,信号损耗程度和传播距离之间具有一定的关系,室内定位算法中基于RSSI的测距定位方法便是利用这一原理对目标进行定位。定位时普遍采用基于RSSI的距离拟合模型是对数距离路径损耗模型,在采用该模型前,需要利用已知数据对模型中的未知参数进行解算,最常用的解算方法是基于最小二乘法的参数解算,但考虑到实验环境的复杂性和可能存在系统误差,因此,该项研究利用半参数模型对损耗模型参数进行解算。研究结果表明:半参数模型的解算精度优于最小二乘法。

基于RSSI值的稳健估计不同权函数抗差能力分析

基于RSSI测距的室内定位是利用信号损耗程度和传播距离实现的,通常采用对数距离路径损耗模型,为了减小求解出的距离误差,采用稳健估计进行处理,得到的结果更加准确,但是选择不同的权函数时,稳健估计达到的效果也不同。采用RSSI值进行抗差能力研究,对比不同权函数的效果得到以下结论,当数据中不含粗差时,稳健估计的方法和最小二乘的估计方法效果相差不大;当数据中含有粗差时,稳健估计的方法更能达到去除粗差的效果,同时稳健估计中的Huber权函数能更好地剔除粗差,误差更小。

基于稳健估计的射频参数求解及抗差能力探测

由于环境的影响使射频数据中存在粗差,这将对求解射频中对数距离路径损耗模型中的未知参数有一定的影响,使得定位时求出的距离产生偏差。针对这一问题,该项目使用稳健估计法对射频数据进行预处理,并且将稳健估计处理结果与最小二乘估计结果进行对比。结果表明:当粗差存在时,稳健估计法计算精度优于最小二乘估计,且该方法能够有效抵抗由于粗差的存在而导致对数距离路径损耗模型的崩溃。若将稳健估计方法应用于求解对数距离路径损耗模型中未知参数,将有益于射频的室内定位。

IEEE802.11n的室内覆盖规划研究

为弥补蜂窝网室内覆盖不足,本文讨论了基于IEEE802.11n的无线局域网室内规划方法。该方法结合无线局域网室内覆盖的实测参数和对数距离路径损耗模型,采用覆盖优先的规划原则,提出一种适用于对称室内布局的覆盖接入点或天线位置的部署规划算法。试验表明,以该方法进行规划的仿真结果和实测结果基本一致,且能保证大部分区域的信号强度大于-75dbm。该方法不仅实现了无线局域网室内无缝覆盖,而且避免了大量的现场测量工作。