基于RSSI和LQI的动态距离估计算法

本文提出了一种基于RSSI和LQI的动态距离估计算法.其思想就是通过对无线电传播路径损耗模型以及大量实测数据的分析,用分段线性逼近的方法得到RSSI、LQI这2者与传播距离的衰落曲线.在距离估计时,分别对这2条衰落曲线计算出估计距离,并动态地进行优化处理得到最终的距离估计值.算法在基于ZigBee的硬件平台上进行,证明了该算法较普通的基于RSSI的测距方法有了明显的进步,提高了距离估计的精度,并且适合在通信开销小、硬件要求低的节点上应用,有利于提高基于RSSI测距的定位算法的精度.     

无线传感器网络RSSI自校正定位

无线传感器网络的许多应用都和节点的位置紧密相关,节点自定位成为当前研究的一个热点。针对信号强度受环境影响较大,提出了接收信号强度自校正定位算法。该算法利用信标节点实际测量信号确定无线信号传播损耗模型,采用组合3边测量获得节点坐标估计值集合,再用加权质心方法确定节点的最终坐标。仿真结果表明,该算法较传统的基于接收信号强度定位方法定位精度有了明显的改进。     

SENMA网络加权质心定位算法

移动代理传感器网络(SENMA)由移动代理节点负责数据处理、接入、转发、传输和路由等工作,更加节能。通过分析指出SENMA网络进行节点定位最适于采用基于距离定位算法,依据网络特点基于接收信号强度指示(RSSI)测距技术较为可行。依据信道RSSI特点,提出了一种加权质心定位算法,并利用Matlab编程进行了仿真验证,证明了其性能优于极大似然估计定位算法,更为适用于SENMA网络。     

基于RFID的教室考勤系统设计研究

针对传统的课堂点名方式效率低下及门禁刷卡考勤不能实时掌握到课人数的现状,提出一种基于超高频无源RFID的教室考勤系统：通过RFID标签的惟一标识特性判断持卡人是否出勤;采用基于接收信号强度RSSI的定位算法,计算出持卡人的座位,并通过查重算法排除一人持多卡的现象。实现了对课堂到课情况的实时高效点名和考勤手段的信息化。     

基于RFID的二维室内定位算法的实现

为了克服全球定位系统（GPS）对室内定位的盲点,在RFID一维定位的理论基础上推导出二维的室内定位算法,只需在室内摆放4个参考标签及两个远距RFID读取器即可实现二维定位,大大降低了系统的硬件成本。另外,基于RFID技术设计了一套嵌入式室内定位系统,通过该系统对二维定位方法进行实验验证,得到远距RFID读取器的不同二维坐标下的实验数据。为了减小RSSI值受电波的影响引起定位的不稳定,算法中通过增加读取参考标签RSSI值的次数的方法进行改善。通过对数据的分析可得,该算法可以实现准确及稳定的二维室内定位。     

一种基于RSSI的几何位置定位新算法

RSSI(接收信号强度指示)测距技术在室内应用环境中,由于多径、绕射、障碍物等因素,无线电传播路径损耗在定位过程中产生的距离误差影响了定位求精的功效,为提高定位精度,通过引入圆的几何力量线--根轴的概念,采用RSSI室内信道模型,提出了一种改进的三边定位算法:根轴定位算法.该算法无需增加额外的硬件开销,容易实现.计算机仿真结果表明,在25 m以内的环境中定位误差可小于3 cm,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点.     

无线传感器网络中改进的DV-Hop算法

针对传统DV-Hop算法中定位精度低的问题,该算法从三个方面进行改进,（1）设置距离发射端标准一跳时节点所接收的接收信号强度指示（RSSI）值,利用节点接收信号的RSSI值与设置的RSSI值之间的比来修正跳数。（2）将未知节点的平均跳距分两段考虑,使未知节点到锚节点的估计距离更精确。（3）构造校正向量,对未知节点的估计坐标进行校正。仿真实验表明改进算法的定位精度明显高于传统DV-Hop算法和文献[6]基于RSSI比值修正的算法,稳定性也有一定的提升。     

改进的狭长空间中加权质心定位算法

针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%.     

DR/RSSI组合室内定位系统设计与实现

针对缺少全球定位系统情况下的室内定位需求,提出了一种航位推算/接收信号强度指示组合的室内定位算法。基于搭载多传感器的智能移动终端,采用方位传感器监测航向,通过监测Z轴加速度判定步数,利用接收信号强度指示的绝对定位在线更新步长和修正航位推算产生的积累误差,充分发挥了两种定位方法的优势。对采用航位推算/接收信号强度指示组合算法的室内定位系统在安卓平台上进行了实现及有效性验证。     

滑坡监测的无线传感器网络定位系统设计

为解决目前滑坡监测系统普遍存在的工程造价高、自动化程度低、施工不便等问题,研究设计了一种无线远程滑坡监测系统。该系统使用ZigBee无线电定位技术取代各种滑坡传感器来获取滑坡地表位移信息,通过通用无线分组服务(GPRS)进行数据远程传输,可实现滑坡状况的远程自动监测。在改进现有接收信号场强指示(RSSI)定位算法基础上,进行了系统架构和软硬件的研究设计,并利用OPNET及Matlab对系统方案进行了模拟实验,在10m×15m测试区域内,该系统平均定位误差为1.39m,误差波动小于0.5m。研究与实验结果表明：所研发的系统在监测现场无需任何一次检测仪表,显著降低了滑坡监测系统成本,具有工程造价低、施工难度小和自动化程度高的特点。