一种改进的RSSI测距定位算法

针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位模型易受环境影响导致测距误差较大的问题,提出了采用天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络拟合测距模型,克服了对数衰减模型易受环境干扰、参数取经验值等问题。首先,利用卡尔曼滤波对RSSI值进行校正,将校正后的数据输入BAS-BP网络拟合出测距模型并通过测距模型输出距离值;然后,利用极大似然估计法求解未知节点的坐标。实验结果表明,与BP模型和粒子群优化的BP模型相比,改进方法收敛速度快,定位精度提高更加明显。

基于MC112传感器和RSSI测距的智能矿灯系统设计

为了保障矿井下工作人员安全,提出一种基于井下可燃气体感知和定位的新型智能矿灯系统。其中,以STC15W408AS单片机作为主控芯片,采用MC112型催化燃烧式传感器实现井下瓦斯浓度的采集与预警,使用RSSI测距定位算法实现井下人员的定位,利用无线发射和电力载波通信实现井下与后台系统的通信,通过RFCC1101芯片进行433 MHz信息的无线传输。系统测试表明,所设计的新型智能矿灯能耗为27 520 mAh,小于所采用的锂电池电量总和30 000 mAh,满足设计需求;系统各个功能完善,可实现井下瓦斯浓度实时监测与人员区域定位,同时具备瓦斯浓度报警和井下人员呼救功能,具有一定的实用性,为井下工作人员的生命安全提供了保障。

基于RSSI测距的交点质心定位算法研究与室内应用修正

目前的传感器网络节点定位的技术主要有基于测距的定位技术和无需测距的定位技术。本文重点研究了基于RSSI测距的交点质心定位算法。主要研究工作包括RSSI测距模型与模型参数优化方法的分析与研究、交点质心定位算法的实现、交点质心算法在室内环境应用的修正等。应用结果表明,修正后的定位算法可在一定程度提高定位精度。

基于RSSI的预滤波定位算法研究

针对接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)稳定性差导致目标定位误差大的问题,提出了一种基于RSSI预滤波的序贯车辆定位跟踪技术。通过对RSSI进行预滤波,结合运动模型估计出的轨迹信息,进行目标的精确定位。仿真结果表明,与传统算法相比,所提方法极大地提升了复杂无限电磁环境下的车辆定位跟踪精度,为未来车联网提供一种极具潜力的车辆定位解决方案。

基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法

针对现有水下无线传感器网络定位算法定位精度不足且无法适应水下多变的网络拓扑的问题,提出一种基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法。首先通过RSSI测距定位和DV-Hop算法获取未知节点的大致分布情况,其次以未知节点定位覆盖率作为目标函数,采用经过自适应惯性权重和柯西-t扰动策略优化的改进秃鹰搜索算法迭代求解信标节点移动的最优位置,最后信标节点移动到最优位置再对未知节点进行重新定位。仿真结果表明,与对比算法相比,移动信标节点定位算法能有效提高未知节点定位精度,在网络拓扑变化时也能保持较高的定位精度且定位效果稳定。

基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法

节点定位是无线传感器关键技术之一。针对固定多锚节点方法定位精度低的缺陷,为了提高无线传感器的定位精度,提出一种基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法(SFOA-SVM)。首先采用单移动锚节点在无线传感器网络中移动,构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其他定位算法,SFOA-SVM提高了无线传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。

基于ZIGBEE的自适应动态区域误差因子算法

为了进一步完善ZigBee定位技术,减少多径效应对室内定位的影响,在接收信号强度指示算法(RSSI)的基础上,提出了一种自适应动态区域误差因子算法,通过将最小二乘法与自适应动态区域误差因子相结合的方法,来计算盲节点的位置坐标,以达到提高定位精度的效果。Matlab中的仿真结果证明,在节点处于静态和动态两种情况下,该算法在定位精度上都有显著的提升。