质心引导的最大似然定位算法的模拟

目的:单光子发射计算机断层成像系统(SPECT)的一个关键问题是:根据光电倍增管(PMT)的输出信号反推出探测器晶体上γ射线击中晶体内的作用位置,从而获取精确的投影数据。本文在系统分析用于SPECT事件定位的质心算法和最大似然算法的基础上,模拟并实现了质心导引的最大似然定位算法。方法:首先用质心法计算出事件发生的位置,并对其进行非线性校正;然后在质心法经过校正后确定的事件击中位置的可能的范围内,用最大似然法进行γ光子作用位置的精确估计。结果:质心引导的最大似然法估算的γ光子作用位置,可以和原始位置精确地吻合,定位误差能控制在0.2mm以内;运算时间较普通最大似然法降低30倍以上。结论:质心算法的应用,大大缩小了搜寻范围,可以降低一般最大似然法对计算机硬件和存储空间的要求,加快运算速度。综合来讲,质心引导的最大似然定位算法可用于探测器的设计。

基于RSSI的改进加权质心定位修正算法

针对现有无线传感器网络中RSSI定位算法易受外部环境影响、定位精度低的问题,提出一种基于RSSI的改进加权质心定位修正算法.该算法先根据RSSI测距值,利用极大似然法对未知节点位置进行初步估计,根据估计坐标值计算未知节点与RSSI信标节点间的近似距离,剔除误差较大的测量组,然后根据"能与未知节点通信的三个信标节点构成的三角形三边相等时定位误差最小"这一理论,得出权值公式,利用加权质心定位算法,结合TDOA信标节点计算未知节点的坐标并修正.仿真结果表明,该算法较传统的RSSI定位算法可有效减小定位误差,提高定位精度.

基于无线信号K-M模型的三维室内定位算法研究

针对无线信号在室内环境中易受到干扰、波动较大等问题,提出一种改进粒子群优化RBF神经网络的无线信号K-M传播测距模型。利用RBF的非线性特性模拟室内传播的复杂性,以信号接入节点(AP)发射功率、路径损耗因子、未知节点(RP)接收信号强度值RSS等构建模型,预测输出AP与RP之间的距离d。以d为半径,AP为球心,建立多个球体方程,采用极大似然(MLE)采样方程组与RSS-d加权质心混合定位算法,粗略估算未知节点位置信息,再利用加权质心法来进一步提高RP的定位精度。通过MATLAB实验仿真表明,与常见的优化算法对比,该模型预测距离误差更小,平均距离误差为1.3 m;RP的三轴坐标平均误差分别为x轴1.55 m、y轴1.48 m、z轴0.98 m,表明该模型提高了定位精度。

基于系统识别的RSSI定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,分析了基于接收信号强度(RSSI)的定位算法,对无线电传播路径损耗理论模型进行了分析。采用系统辨识加权最小二乘法在线修正了信号衰减理论模型,使算法具有了普遍适用性。提出三边定位法与质心法结合的定位算法和极大似然估计法得到未知节点的估计位置。仿真结果表明,该算法减少了测距误差,随着节点的增加定位精度提高。