为降低基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差,提出基于RSSI测距修正和集员法的节点定位算法(improved RSSI ranging and set membership based localization,I-RSSI-SM-L),通过修正RSSI测距,利用集...为降低基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差,提出基于RSSI测距修正和集员法的节点定位算法(improved RSSI ranging and set membership based localization,I-RSSI-SM-L),通过修正RSSI测距,利用集员法估计节点位置,提高定位精度。在测距阶段,估算模型参数,通过测距误差校正测距值,建立置信区间;在定位阶段,通过集员法获取未知节点的位置的粗略范围,通过网格扫描法收缩范围,直至一点,此点位置就是未知节点的位置。实验结果表明,I-RSSI-SM-L算法降低了测距误差,抑制了定位的均方定位误差。展开更多
文摘为降低基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差,提出基于RSSI测距修正和集员法的节点定位算法(improved RSSI ranging and set membership based localization,I-RSSI-SM-L),通过修正RSSI测距,利用集员法估计节点位置,提高定位精度。在测距阶段,估算模型参数,通过测距误差校正测距值,建立置信区间;在定位阶段,通过集员法获取未知节点的位置的粗略范围,通过网格扫描法收缩范围,直至一点,此点位置就是未知节点的位置。实验结果表明,I-RSSI-SM-L算法降低了测距误差,抑制了定位的均方定位误差。
