RSSI改进算法下多目标文本数据关联特征定位研究

为了提高文本数据的准确挖掘能力,提出基于RSSI改进算法下的多目标文本数据关联特征定位方法.构建多目标文本数据的关联结构分布模型,采用模糊关联规则匹配方法进行多目标文本数据的特征匹配和语义相关性检测,提取多目标文本数据的语义模糊性定位信息,采用RSSI改进算法进行多目标文本数据关联特征寻优,采用相关性检测技术进行多目标文本数据的集成滤波,结合模糊聚类方法进行多目标文本数据特征分类处理,根据分类结果实现RSSI改进算法下多目标文本数据关联特征定位和挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行多目标文本数据关联特征定位的准确性较高,特征匹配能力较强,提高了文本数据挖掘的准确率.

无线传感器网络中基于RSSI的室内节点定位改进算法

针对无线传感器网络中基于RSSI的室内定位精度不高的问题,提出一种基于动态路径衰落常数和距离误差修正的改进RSSI算法。实验结果表明改进后的算法使定位点的误差得到了减小,有效地提高了定位的准确度。

基于TinyOS平台的RSSI改进定位系统设计与实现

RSSI改进定位算法是无线传感网络节点定位中一种有效的定位算法,可以提高定位精度。文中以Cross-bow公司提供的iris节点及MIB520接口板为硬件平台,以TinyOS操作系统支持的NesC语言为软件操作平台,设计了RSSI改进定位系统。分别在室内和室外两种环境下对已有的RSSI改进算法进行实验验证,证明了系统的有效性。

基于矿山信息模型的井下人员定位系统优化

建立多信息集成的矿山三维信息模型,将该模型应用于金属矿山井下人员定位系统优化;以关键地点作为信息集成节点,提出空间点骨架模型概念,集成矿山生产管理信息,基于RSSI设计与之对应的改进定位算法,充分利用井下信息进行设备和人员定位,提高定位精度。选取某铁矿地下某中段进行测算,根据误差分布来验证模型及算法的有效性,并获得置信半径与误差分布规律,取8m误差的置信半径优化定位系统布置,保证精度的基础上实现节省成本,优化系统。

基于ZigBee的井下定位系统研究与设计

为了准确实时监控井下的内部环境空气状态变化情况,精确地实时定位井下全体工作人员的井下撤退移动位置,以及在井下遇到危险后合理地准确规划井下撤退移动路径,研究人员设计了基于ZigBee的井下全体工作人员的全自动化撤退定位系统。该传输系统主要使用ZigBee无线技术,实现冗余的无线化和网络化方便地进行传输数据。ZigBee井下定位系统的组成部分主要有井下定位检测站、身份信息标志显示卡、集中器和井下监控系统主机等,以便于实现井下工作人员实时所在位置的井下信息实时采集,并通过井下集中器直接向上层定位机进行传输,为及时预防井下事故、排除安全隐患、抢险救灾等井下工作人员活动提供方便。该文主要对RSSI算法进行改进,提高了人员定位的速度和精确度。