基于RSSI的WSN定位算法的研究

为了加强对基于RSSI的WSN定位算法的研究,采用基本的RSSI算法和自由传播模型,建立RSSI分析系统,实现WSN节点的RSSI值的捕获、节点RSSI值的分类存储、RSSI的实时查看、对存储的节点RSSI元数据的处理和分析、绘制不同节点RSSI值和距离的统计分布图.系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法,将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析,改进待测参数,从而将定位精度提高12％.     

一种基于CC2431的改进DV—Hop算法RDV—Hop

DV-Hop是节点定位的一种常用算法,文中利用CC2431提供的RSSI对DV-Hop进行改进,提出了一种基于RSSI的RDV-Hop(RSSI used in DV-Hop)算法.重点对DV-Hop算法的第一和第二阶段进行改进,在第一阶段,提出防止广播信息的循环,减少不可定位节点;第二阶段,引入RSSI辅助定位,改善平均每跳距离的计算.仿真表明RDV-Hop算法在一定程度上能够提高网络连通性,改善节点覆盖率,减小定位误差提高定位精度.     

基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法

针对目前对高精度室内定位算法的需求,提出一种基于接收信号强度识别（RSSI）和惯性导航的融合室内定位算法。基于无线传感网中ZigBee节点的RSSI值,采用位置指纹识别算法,对网络中的未知节点进行定位。结合惯性传感单元（IMU）提供的惯性数据,对RSSI定位结果进行融合修正。利用Kalman滤波器,采用状态方程描述待定位节点位置坐标的动态变化规律,从而实现一种以无线传感网络定位为主、IMU为辅的融合定位方法。仿真结果表明,提出的融合定位算法既能改善单独使用RSSI定位受环境干扰较大的问题,又能避免单独使用惯性导航带来的累积误差,极大地提高了定位精度。     

RSSI理论下无线传感器网络节点定位算法探究

节点定位作为无线传感器网络的一个基础性问题,同时随着微处理技术、网络通信技术、嵌入式计算技术以及传感技术的快速发展和日臻完善,具有超强感知能力、通信和计算能力的无线传感器网络节点的定位技术开始越来越多地受到人们的关注.本文在这一背景下提出了一种基于接收信号强度指示的无线传感器网络节点的自身定位算法即RSSI算法.全文从RSSI算法的介绍谈起,然后对RSSI算法的误差进行了细致的分析,最后就改进的RSSI算法作了详细的说明.     

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正RSSI测距值的加权定位算法。测距阶段将信标节点之间的距离和信号强度信息同时考虑在内进行RSSI值校正,权值选择阶段采用了修正传统权重的计算方法,权值取距离倒数之和。通过仿真证明,本文提出的算法相对于传统的加权质心定位算法有明显改进,获得较好的定位精度。     

无线传感网节点自适应优化定位研究

文中提出了一种有效的基于RSSI的无线传感网节点自适应定位优化算法.该算法用对具体环境条件下RSSI测距的自适应校正及误差修正来提高测距精度,基于小世界网络理论遴选侯选锚节点,结合MDS-MAP算法进行定位.与同类算法相比,该算法能适应不同的应用环境,且定位稳定性和精确性均显著提高.     

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。     

基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.基于RSSI的定位技术是现阶段研究的热点,为解决RSSI测量方法定位误差较大的问题,提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法,该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差.仿真表明该算法比基于RSSI的三边测量法定位算法的定位精度有较大提高.     

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%。     

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。     

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.     

3D-RABLC：一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法

提出一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法(3D-RABLC)。通过大量节点实验,获得节点间一跳RSSI值与距离的关系、LQI与分组错误率的关系,依此划分LQI置信度,对测得的RSSI值进行过滤,建立三维多跳求精模型或弥补求精方法对置信度低的RSSI值进行修正。节点实验表明,该算法大大降低了RSSI测距误差,比已有三维定位算法具有更好的定位精度。     

基于 RSSI 的无线传感器网络节点定位算法研究

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。基于RSSI（Receive Signal Strength Indicator）的测距技术因其低成本和低复杂度的优点而被广泛用于无线传感器网络的定位技术中。介绍了RSSI信号传输模型,在介绍无线传感器网络定位基本原理的基础上,分析了影响定位精度的因素。综述了近几年提出的无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法及其改进算法,现有基于RSSI定位算法的改进算法主要从测距精度改进、定位精度改进或误差修正改进等方面进行。最后,指出了基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法的不足,并进行展望。     

一种改进型栅格划分的概率定位算法

基于接收信号强度指示(RSSI,Received Signal Strength Indicator)的定位算法,由于无线信号受到多径衰减、障碍物、噪声等因素的影响,定位误差值一直较大.通过对基于RSSI定位算法的分析,在矩形栅格划分概率定位算法的基础之上,提出一种改进型算法——三角形栅格划分概率定位算法.实验结果显示,节点定位误差进一步减小,进一步提高了节点定位精度.     

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测距和距离几何约束的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络的基础问题之一,基于RSSI测距技术被广泛应用到节点定位中。由于RSSI测距受到环境影响而产生测距误差,进而影响节点定位的精度。本文利用距离几何约束来减小RSSI测距误差,并结合三角形质心定位算法。仿真结果表明该算法比基于RSSI三角质心定位算法的定位精度有较大提高。     

基于RSSI无线传感器网络空间定位算法

RSSI测距技术在实际应用环境中,由于多径、绕射、障碍物等因素,无线电传播路径损耗使得定位过程中产生距离误差.通过对三维空间定位过程中产生距离误差区域进行分析,提出了基于RSSI新的空间定位算法ERSS,该定位算法计算简单,定位过程中节点间不增加通信开销,无需硬件扩展.仿真实验表明该算法较普通的基于RSSI的测距方法定位精度和响应时间有了明显的改进,适合在通信开销小、硬件要求低的传感器网络节点上应用.     

基于TinyOS平台的RSSI改进定位系统设计与实现

RSSI改进定位算法是无线传感网络节点定位中一种有效的定位算法,可以提高定位精度。文中以Crossbow公司提供的iris节点及MIB520接口板为硬件平台,以TinyOS操作系统支持的NesC语言为软件操作平台,设计了RSSI改进定位系统。分别在室内和室外两种环境下对已有的RSSI改进算法进行实验验证,证明了系统的有效性。     

基于自适应分簇的改进RSSI定位算法

针对RSSI定位中RSSI值容易受外界环境干扰的数据源精度问题,提出一种自适应分簇策略,从锚节点中优选节点形成一个工作簇为定位算法提供可靠观测数据;针对传统的RSSI最小二乘定位算法的不足,提出一种改进的加权最小二乘法.实验结果表明,此算法的准确率和定位精度都有较大提高,具有良好的定位效果.