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基于接收信号强度(RSSI)定位技术,通过优化质心定位算法和权值因子来提高煤矿井下移动目标的定位精度。该方法将接收到的RSSI值进行高斯混合滤波,利用最大期望算法(EM算法)对数据进行聚类分析,然后根据赤池信息量准则(AIC)选取AIC值最小的分布模型作为算法计算模型,最后将加权质心算法引入幂值求得定位坐标;用CC2530传感器节点作为通信节点进行实验验证。实验证明,优化后的加权质心算法的定位误差较小。 相似文献
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为进一步提高井下定位精度,本文提出一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的煤矿井下定位算法。该算法利用广义回归神经网络(GRNN)建立井下定位模型,通过粒子群优化算法(PSO)寻找广义回归神经网络最优的平滑因子,降低人为调整的影响,提高定位精度。将信标节点接收到的信号强度(RSSI)值输入训练好的神经网络,神经网络的输出就是待测节点的坐标。仿真实验表明,PSOGRNN模型相比未经优化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相比BP模型,算法复杂度更低,效率更高,满足井下自适应定位要求。 相似文献
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针对煤矿井下线型无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出了基于RSSI(接收信号强度指示)的对角差分修正定位算法。该算法在对线型无线传感器网络节点定位的横向和纵向误差进行分析的基础上,首先利用差分原理对测量距离进行修正,并使用极大似然估计法进行初步定位;然后应用信标节点构建煤矿井下巷道模型,在该模型下对移动节点进行横向修正。仿真结果表明,该算法较传统的极大似然估计算法具有较高的定位精度和稳定性,适用于煤矿井下线型无线传感器网络节点定位。 相似文献
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针对无线传感器网络井下定位与跟踪系统中移动节点在参考节点数目小于3的情况下无法定位的问题,提出了基于Zigbee技术的井下GIS辅助定位算法,依据Zigbee网络的测量数据通过对GIS中图层、图元的操作来完成移动节点在信标节点不足情况下的定位跟踪和无信标节点情况下的区域估计.实验结果表明,该定位算法平均纵向定位误差小于2.5 m,横向误差小于1/2巷道宽度,在3~8 m宽的巷道内点位误差为2.5~5.0 m,跟踪延迟少于1 s,具有较好的定位与跟踪性能,有效地扩大了井下定位网络的覆盖范围. 相似文献
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基于ZigBee的低功耗井下人员快速定位系统的研究与设计 总被引:1,自引:1,他引:0
设计了基于ZigBee协议的低功耗井下定位系统总体方案。该方案主要从硬件设计低功耗、软件设计低功耗角度考虑,选取了一种低功耗SOC(片上系统)芯片CC2530作为核心控制芯片进行节点的设计;软件方面采用TI领先的低功耗Z-Stack协议栈,优化软件控制的各个环节;在定位算法上经过对已有的算法比较的基础上采用按需定位算法,该算法只是对需要定位的移动用户节点进行坐标计算,实现按需性、即时性,避免全部节点参与运算,这样可以较大程度的降低网络能耗.提高定位速度。 相似文献