基于最小二乘法的RSSI 测距环境参数修正方案

节点定位是无线传感器网络中的重要应用之一。为了抑制RSSI测距技术的误差对无线传感器节点定位精度的影响,通过对RSSI测距模型进行分析,提出了一种基于最小二乘法的RSSI测距环境参数修正方案。该方法使用最小二乘法拟合方法对环境参数进行修正,以消除各种干扰对测量数据的影响,以提高RSSI测距的精度,为高精确定位打下基础。实验和仿真结果表明,采用环境参数修正方案后,明显提高了测距的精度。     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

基于RSSI测距修正的无线传感器网络四边形加权质心定位

针对无线传感器网络节点使用RSSI测距容易受外部环境影响以及考虑到实际应用中部分锚节点受环境影响出现本身精度差甚至无法定位的问题,提出了基于RSSI测距修正的四边形加权质心定位方法。首先采用高斯滤波器去除波动大的RSSI值,并使用中值加权方法对滤波后的RSSI值进行计算,得到最优的RSSI值;其次为了降低单个锚节点的权重使用四边形加权定位方法。最后对提出的方法进行仿真,实验结果表明本文提高了定位精度,且性能稳定。     

基于无线传感器网络的井下定位系统研究

针对目前矿井环境中所存在的通信监控技术的不足,本文探讨了基于RSSI定位算法的无线传感器网络定位系统,并对RSSI测距环境参数进行了最小二乘法的修正,大大提高了定位精度,同时建立了一个无线传感器网络的仿真实验平台。     

无线传感器网络中的节点自适应周期定位

无线传感器网络节点自定位算法是无线传感器网络系统的重要组成部分,是无线传感器网络中所有应用得以实现的基础。基于最小二乘估计的自适应周期定位算法采用周期定位机制控制网络中节点定位,使用基于接收信号强度指示的测距技术获取节点间距离,启动定位周期,直至定位周期终止,完成定位。未知节点采用极大似然估计得到初解,使用最小二乘估计获得自身位置坐标的最终解。仿真实验表明,基于最小二乘估计的自适应周期定位算法能显著提高网络中未知节点的定位率,有效抑制测距误差的传播,提高了节点定位精度。     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

WSNS中基于箱线图的误差自校正定位算法

针对基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络(WSNs)节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题,提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法.该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值,利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位.仿真和实验结果表明,该算法可以有效抑制异常RSSI值,显著提高节点定位的准确性和稳定性,而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图.     

基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中存在定位精度不足的问题,提出了一种基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法。在RSSI测距方面,首先通过信标节点的自校正定位求得误差校正系数,将该误差校正系数运用到求未知节点到信标节点的距离当中。在定位计算方面,该算法运用最小二乘法估计简单和拟牛顿法收敛速度快的特点,将最小二乘法计算出来的初值,用拟牛顿法对未知节点坐标进行迭代求精。通过仿真实验表明,本文提出的定位算法定位精度高,与传统的最小二乘法相比提高了近36%的精度。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

无线Zigbee传感网RSSI定位技术研究

基于Zigbee通信技术的无线传感网是最具应用前景的一种网络模式,定位信息对网络数据有重要的辅助作用。文中提出了一种基于接收信号强度指示（ RSSI）值的无线Zigbee传感网测距定位技术,从理论上提出了基于RSSI的节点测距定位处理算法,并从实践上提出了CC2530测距定位模块实现方式。最后通过在实验室环境的实际距离与RSSI值的测试,得到了RSSI值与无线通信距离之间的实验结果,通过最小二乘法进行曲线拟合,得到了RSSI测距的实测公式。     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

改进的RSSI测距和定位算法

分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。     

基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种分群粒子群优化（GPSO）算法修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法（GPSO-DVHop）。提出一种节点距离修正值策略,减少未知节点与锚节点间距离的估计误差,采用GPSO算法修正DV-Hop的节点定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能仿真分析。相对于对比传感器定位方法,GPSO-DVHop提高了传感器节点定位精度,仿真结果验证了GPSO-DVHop的有效性。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

基于负约束条件下最大似然估计的无线传感网络定位算法

针对基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的无线传感网络定位算法精度不高的问题,提出一种负约束条件下的似然估计定位算法。当未知节点在参考节点的通信范围之外时,引入负约束条件来提高定位精度。主要工作可分为三部分:第一,根据RSSI值测量参考节点与未知节点之间的距离。第二,根据参考节点与未知节点通信关系建立正约束和负约束条件下的似然估计函数。第三,利用粒子群优化算法找到未知节点的最佳位置。仿真结果表明,引入负约束条件可以提高定位精度,且优于传统的定位算法。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一。由于DV-Hop定位算法中误差来源主要是未知节点与锚节点间距离的估计误差,为了减小该误差,引入理想锚节点间距,排除锚节点计算出的单跳平均距离中的误差较大的部分,修正全网平均单跳距离,再对使用最小二乘法计算得到的未知节点坐标进行修正。仿真结果表明,该算法能有效提高节点定位精度,且算法对锚节点数目和节点通信半径要求较低,能有效节约网络的能耗和成本。