基于自适应动态测距的室内定位算法

针对基于信号接收强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的无线传感器网络室内定位易受到复杂环境的影响、不稳定等问题,提出一种自适应的动态测距室内定位算法(selfadaptively dynamic ranging,SADR),采用节点RSSI建立动态测距模型,实时更新模型中环境参数,利用改进的代价参考粒子滤波进行测距,运用最小二乘法计算目标位置。仿真和实验结果表明,算法适应复杂环境,提高了定位精度,满足无线传感器网室内定位需求。

异构车联网中基于Markov决策的最优网络选择

在基于V2V和V2X的异构车联网系统中,车辆需要在各网络之间选择最优网络,针对网络选择技术普遍不能满足网络和车辆状态的随机无记忆性以及网络选择后状态的转移性,提出了基于VMDP的最优决策算法.该算法建立了VMDP状态空间以及状态转移概率矩阵,并且利用VIA求得最优网络选择策略.与其他算法进行性能对比,仿真结果表明该算法不仅能有效地实现车辆的最优网络选择,而且在通信链路质量和切换次数等性能上优于对比算法10%~30%,有效地提高了车辆通信性能.