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1.
针对无线传感器网络环境下的定位问题,提出了一种基于核岭回归(Kernel ridge regression,KRR)的定位算法。核岭回归算法是在岭回归算法的基础上加入了核函数,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取所有位置指纹数据间的非线性关系,训练出非线性回归定位模型;在线阶段采集目标点的接收信号强度指示(Received signal strength indicator,RSSI)值,利用非线性定位模型估计目标点的物理位置。仿真分析了影响算法性能的各个因素,并在室内典型办公环境下进行了定位实验。实验结果表明,该算法在不同因素的影响下,相比传统加权K近邻算法(Weight K-nearest neighbor,WKNN)算法能达到更好的定位精度,在位置网格间距1.8 m时,WKNN算法平均定位误差为2.53 m,而该算法误差为1.58 m。  相似文献   
2.
针对传统的基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的三角定位算法产生的定位误差大和定位结果波动性大的问题,提出一种基于三点定位与加权坐标的三角定位算法。该算法对RSSI数据进行卡尔曼滤波操作,降低RSSI数据的波动性;将滤波后数据经过基于RSSI选取的三点定位算法,获取粗定位坐标;将获取的三个粗定位坐标基于加权坐标的三角定位算法得到待定位点坐标。实验结果表明,在RSSI-距离衰减模型拟合度为96%的条件下,提出的算法的最大误差为1.602 m,平均误差为0.880 m。  相似文献   
3.
Although simple to implement, the traditional trilateration technique is generally associated with significant location estimation errors because of highly nonlinear relationship between Received Signal Strength Indicator (RSSI) and distance. In case of agricultural farmland, there is always noise uncertainty in the RSSI measurements because of signal propagation issues such as NLOS, multipath propagation, and reflection. In the context of such environmental dynamicity, the localization algorithm must be efficient in terms of Localization Accuracy and Execution Speed to provide real‐time performance. The Generalized Regression Neural Network (GRNN) is a noniterative highly parallel neural architecture with the capability to get trained quickly using very few training samples. This paper introduces a range free GRNN localization algorithm as an alternative to the traditional range‐based trilateration technique for a large scale wheat farmland. This paper also presents the modified Optimal Fitted Parametric Exponential Decay Model (OFPEDM)‐based signal path loss model to deal with the issue of environmental dynamicity. The evaluation of localization performance of the trilateration and the proposed GRNN‐based approaches is carried out with the help of Wireless Sensor Network (WSN) using three path loss models, namely, Log Normal Shadow Fading (LNSM), Original OFPEDM, and proposed Modified OFPEDM. For all these implementations, the proposed GRNN algorithm demonstrates superior localization performance (localization accuracy of the order of few centimeters) over traditional trilateration irrespective of nonlinear system dynamics, path loss model, and environmental dynamicity. The execution speed of the proposed algorithm is of the order of few milliseconds.  相似文献   
4.
This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large‐scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi‐Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.  相似文献   
5.
为了使监控中心对AGV(Automated Guided Vehicle)的运行进行更精确的定位监控,设计了一种基于ZigBee的室内无线定位系统。首先完成了无线定位系统的硬件设计。然后考虑功耗成本精确度等方面,文章采用基于RSSI(Received Signal Strength Indication,接收的信号强度指示)的三边定位算法实现定位。同时为了更好的提高定位的精确度,采取了差分修正算法。最后进行了测试。测试结果表明,本设计可以实现监控中心对AGV的实时定位,并且系统的功耗较小成本较低精度也较高。  相似文献   
6.
针对城市燃气管道泄漏问题,提出了一种基于RSSI算法的城市燃气管道泄漏检测与定位技术。该技术可以分析和计算管道泄漏时ZigBee 节点之间接收信号的强度,并最终获得泄漏的位置。首先利用泄漏目标点到各接受点之间的RSSI 信号强度值确立算法模型,其次通过模型得出泄漏点到各接收点之间的距离,最后通过最小二乘法获得泄漏点的近似坐标。仿真结果显示,提出的算法具有较高的定位精度和广泛的应用前景。  相似文献   
7.
针对基于接收信号强度指数(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的多目标定位问题,结合点估计与椭圆估计算法,提出一种新的分布式多边融合定位(Distributed Multi-lateral Fusion Localization,DMFL)算法.首先,通过多边定位算法进行粗定位,估计目标的大致位置.其次,基于区间分析理论在线获取泰勒展式高阶余项的边界,并通过集员递归算法求解多目标定位问题.最后,通过实验和仿真验证该算法的定位性能.结果表明,在相同的节点布置条件下,与最新的RSSI定位算法相比,该算法的定位精度更高,最大误差小于0.3 m,并可提供保证包含目标真实位置的最优区域.  相似文献   
8.
为提高煤矿井下人员定位的精确性,确保井下人员的快速定位,以实现井下快速救援和日常监督,本文根据无线接入点的关联性,通过接收信号强度值(RSSI)计算参考节点和定位节点的距离,提出基于改进RSSI加权质心算法的井下人员定位技术,消除了传统改进RSSI定位算法中人为因素对路径损耗确定的干扰。根据实际巷道环境进行了基于RSSI加权质心算法和改进RSSI加权质心算法的人员信息定位技术的模拟仿真,结果证明了改进RSSI加权质心算法能够增加井下人员定位的精准可靠性,更加适用于井下定位系统。  相似文献   
9.
分析了无线传感器网络节点定位过程中的安全性问题,针对接收信号强度指示(RSSI)测距技术,提出了一种结合梯度下降法和离群检测技术的安全定位算法.仿真和实验结果表明:使用该算法的无线传感器节点在存在攻击的环境下依然能够正常定位,当平均测距误差为0.7m时,定位误差为1m.  相似文献   
10.
为了减少传统DV-Hop定位算法对未知节点定位时产生的较大误差,提出了一种基于节点RSSI值与临界RSSI比例跳数修正和跳距重估的DV-HOP算法。首先,采取节点RSSI值与临界RSSI比例来修正跳数,得到修正后的跳数;然后利用修正后的跳数求解跳距均衡系数对平均跳距进行穷尽三角组合加权修正,得到修正后的跳距;最后,将修正后跳距与通信半径进行比较,偏差最大和最小的跳距不参与计算,再求剩余跳距值的均值得到平均每跳距离。仿真结果表明:在相同的网络环境下,与经典的DV-Hop算法相比,文中算法仅需要节点通信芯片具有RSSI指示功能,并不需要其它额外的硬件,有效降低了定位误差;与其他DV-Hop修正算法相比,该算法同样也具有降低定位误差的优势。  相似文献   
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