一种基于航迹推算与接收信号强度指示相结合的移动传感器网络节点定位方法

航迹推算不需要外部传感器信息,并具有定位精度高的优点,因此广泛应用在移动机器人的定位领域,但在移动无线传感器网络节点定位中,航迹推算难以避免误差的累积,且需要设定初始坐标。现提出一种基于航迹推算与接收信号的强度指示法(RSSI)相结合的移动传感器网络节点定位方法,该方法将二者的优缺点互补,具有不需要信标节点、计算量小、对硬件要求低等特点,且可以解决误差累积的问题。利用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该方法明显地提高了定位精度,可以有效地应用在移动无线传感器网络中。

一种用于室内人员定位的RSSI定位算法

采用基于比较接收信号强度(RSSI)的测距技术,利用中值策略从锚节点多组测量值中选取最合适的RSSI值用于定位计算。针对算法用于室内人员定位的具体需求,采用室内环境下的无线信号传播模型,提出目标节点空间补偿模型,解决了因目标节点与锚节点处于不同平面导致定位误差较大的问题。最后验证改进算法的定位性能有较大提高。

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

节点定位技术是无线传感器网络(WSNs)的基础技术,具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法,但前者定位误差大,后者对每个信标节点进行加权定位,这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素(如路径衰减因子等)。基于此,提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法,以提高初次定位的精度。进而,可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。

基于RSSI误差分析的无线传感器网络定位研究

提出了一种新的无线传感器网络定位算法,该定位算法主要用来有效处理无线传感器网络在实际应用地理环境中遇到的一些问题,使得算法更适应于实际应用环境。研究分析了在实际应用环境中,导致RSSI测距产生误差的两大因素,基于此提出了RSSI信号理论模型在线修正方法及使用三个网络节点来实现定位的方案,以减小RSSI误差对定位精度的影响。仿真实验结果表明,算法是有效可行的。

面向室内定位的WIFI探针数据预处理研究

为验证依据多探针同时感知到的同一WIFI终端的RSSI值辨识WIFI终端是否在指定区域内的可行性,本文围绕多探针数据集的构造将将WIFI终端数据预处理流程划分为探针探测数据集解析、探针探测数据时间帧编号、面向室内人员定位的探针数据构造等三个阶段,并设计了相关预处理任务的流程并进行了实现。实验结果表明,以预处理后的数据为输入,基于BP神经网络的判别器可以以很高的准确率判别WIFI终端是否在指定的区域内,依据多探针同时感知到的同一WIFI终端的RSSI值辨识WIFI终端是否在指定区域内是可行的。