基于RSSI的优化加权质心定位算法研究

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。质心定位算法是指节点依靠无线传感器网络的连通性进行定位,定位误差较大。为了提高定位精度,鉴于质心定位算法受环境影响较小,基于RSSI的定位技术使用方便的特点,文中提出了基于RSSI的一种优化加权质心定位算法。通过RSSI测距,结合优化后的加权质心定位算法,确定节点位置。仿真结果表明,该算法降低了定位的平均误差,可以提高定位精度。     

基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法

节点自身定位是无线传感器网络目标定位的基础。无线传感器网络节点定位算法包括基于距离和距离无关两类。其中基于RSSI的定位算法由于实现简单而被广泛使用,但RSSI方法的测距误差较大,从而影响了节点定位精度。提出了一种基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法。该算法通过RSSI测距,计算近似质心的位置,以此为参考点进行距离修正,然后确定节点的位置。仿真结果表明该算法可以提高节点定位精度。     

一种基于RSSI的区域重叠质心室内定位算法

为提高基于无线传感网络的室内定位精度,分析基于测距和非测距室内定位算法的优缺点,以常规RSSI算法和质心定位算法为基础,提出了一种基于RSSI的区域重叠质心定位算法.算法通过建立信号传输模型,在未知节点接收信标节点位置信息的重叠区域运用质心算法进行定位.仿真结果表明,与普通质心算法相比,该算法定位效果更加精确.     

基于改进RSSI测距的LSSVR三维WSN定位算法

针对基于RSSI测距的定位算法定位误差较大的问题,通过加入多组已知节点之间的距离和接收功率作为参考,提出了一种改进的RSSI测距算法,并将改进的RSSI测距作为最小二乘支持向量回归机LSSVR的输入向量,获得基于改进RSSI测距的LSSVR三维定位算法模型。MATLAB仿真结果表明,在节点随机分布的三维环境中,基于改进RSSI测距的LSSVR定位算法的定位误差比传统LSSVR定位算法减小了13.6%~21.2%,另外,可以通过增加已知节点数量等方法,进一步提高目标定位的准确性。     

无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

从硬件设计入手,介绍了自主设计的以片上系统（SOC）STM32W108为核心的WSN节点,在此基础上采用了一种基于RSSI的加权质心定位算法实现了节点的自定位。该算法将RSSI测距和质心定位算法相结合,用测得的RSSI值作为质心定位的加权因子,合理体现了不同锚节点对定位未知节点的约束力。通过测试证明,该定位方法在较少的通信开销情况下具有较高的定位精度,且易于实现。     

无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

从硬件设计入手,介绍了自主设计的以片上系统(SOC)STM32W108为核心的WSN节点,在此基础上采用了一种基于RSSI的加权质心定位算法实现了节点的自定位。该算法将RSSI测距和质心定位算法相结合,用测得的RSSI值作为质心定位的加权因子,合理体现了不同锚节点对定位未知节点的约束力。通过测试证明,该定位方法在较少的通信开销情况下具有较高的定位精度,且易于实现。     

基于RSSI高斯滤波的LSSVR无线传感网络定位算法

为了降低基于接收信号强度指示(RSSI)测距误差对节点定位的影响,解决RSSI测距定位误差较大的问题,提出基于RSSI高斯滤波的最小二乘支持向量回归机LSSVR定位算法(LSSVR-GF-RSSI)。LSSVR-GF-RSSI算法先利用高斯函数滤除误差较大的RSSI值,筛选出较准确的RSSI值,再依据这些值计算未知节点离锚节点间的距离。将这些距离作为LSSVR的输入,建立基于RSSI测距的LSSVR定位算法模型,最终,估计未知节点的位置。仿真结果表明,提出的LSSVR-GF-RSSI算法能够有效地降低均方定位误差,比传统的基于RSSI的LSSVR定位算法减少了约12%~20%。     

基于无线传感网络的灾区伤员定位算法

自然灾害发生后,需要对灾区伤员快速定位抢救,这就对定位技术的精确度提出了很高的要求。无线传感器网络中节点定位技术是重要技术之一,在多种定位技术中RSSI测距的定位技术便捷、精确度高,因此广泛使用。传统的三边定位算法受外界因素干扰大,导致测量结果不准确。因此文章将RSSI测距技术和质心定位算法相结合设计了一个灾后伤员定位系统。该系统利用无线传感器网络进行定位请求,RSSI测距技术对未知节点进行测距,最后基于质心定位技术编写算法。该算法经过仿真实验精度完全符合要求。     

基于修正RSSI值的加权质心定位算法

针对利用接收信号强度指示（RSSI）进行节点定位时,RSSI值易受到环境因素的影响导致定位误差。为减小定位误差,在修正加权质心定位算法的基础上,使用卡尔曼滤波对连续采集到的RSSI值进行最优化处理,实现实时状态的预测和估计,使测距结果尽可能接近实际距离,为后续的定位提供更准确的数据。仿真结果显示,相比于之前的算法,改进算法减小了定位误差,提高了定位准确度。     

基于RSSI的井下人员定位算法改进

在无线传感器网络中，针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)在煤矿井下长距离巷道内信号衰减快、测距精度偏差大等问题，提出了一种基于RSSI的高斯滤波加权质心定位算法。采用高斯滤波对采集的RSSI值进行修正，一定程度上减轻环境造成的影响。将RSSI测距算法与改进加权质心算法相结合，得出待测节点坐标位置。仿真试验表明，该改进算法与原有定位算法相比，定位误差明显降低，可基本满足煤矿井下人员的安全生产和定位需求。