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针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心定位算法,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。 相似文献
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在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差,
为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得
到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅
助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心
算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升
87. 14%和 35. 51%。 相似文献
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基于RSSI测距的加权概率定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传感网络中每条链路衰减因子的不同,提出了一种基于RSSI测距的加权概率定位算法。该算法先将可能存在的未知节点区域划分成栅格,运用高斯噪声模拟路径衰减指数误差以构建信号传播概率模型,根据信号强度确定信标节点的权值。然后由概率模型和相应的权值赋予栅格不同的置信度,将置信度最大栅格的位置作为未知节点的坐标。最后根据网络的连通信息消除翻转歧义。实验表明,在相同的条件下,与MLS算法相比,该算法更接近真实环境,具有更高的定位精度。 相似文献
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由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。 相似文献
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基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。采用传统的无线信号传输损耗模型的RSSI定位方法的精度不能够满足许多用途。为了提高定位精度,提出了一种分段线性拟合传输损耗模型,比较表明在复杂的环境下该模型对实际传播损耗曲线的逼近效果更好。文中利用该模型对节点进行RSSI定位,并且对该模型的定位效果进行了仿真,结果显示其较之传统模型可以明显提高在复杂环境下的定位精度。 相似文献
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随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用.通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)定位技术和质心算法进行深入的研究,提出了极大似然与加权质心混合定位算法:首先通过极大似然估计法对待定位节点进行粗略估计,然后利用加权质心算法对待定位节点坐标估计求精,进一步提高定位精度.仿真实验结果表明,该算法能够在定位精度方面有较大的提高. 相似文献
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近年来,利用WiFi信道状态信息的无线信号在室内定位、跌倒检测、身份识别等场景都发挥了重要应用价值。然而,复杂环境下多径效应的影响使得指纹定位的精度仍有待提高。针对这一问题,本文在降噪时提出了一种基于密度的自适应聚类算法,并在定位阶段联合动态加权K邻近算法进行匹配。首先,使用Hampel算法去除幅值信息的离群点;然后,将改进的DBSCAN算法自动调节参数对数据聚类;最后,用动态加权K邻近算法进行指纹库与实时定位点的匹配。仿真实验表明:在约5×10m2的定位区域内,DBSCAN算法的平均定位精度达到1.579m,其中定位精度在2m内的占比相对于传统指纹法提高了42.9%。 相似文献