基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位算法

针对接收信号强度指示（RSSI）测距定位精度和鲁棒性差的问题,提出了一种基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位（RF-RSSI-FTO）算法.采用秩滤波方法对RSSI值进行去干扰滤波处理,可提高测距精度及鲁棒性;引入裴波那契树优化算法对定位坐标进行全局和局部搜索寻优处理,可减小定位误差.仿真结果表明,RF-RSSI-FTO算法能有效改善测距精度和鲁棒性,增强全局和局部搜索能力,提高定位精度.     

基于煤矿井下WSN的RSSI加权质心定位算法研究

针对井下传统无线网络RSSI加权质心定位算法精度不高的问题,首先提出了一种基于接收信号强度值作为加权因子的加权质心定位算法。算法以动态获取未知节点当前区域的路径衰减系数为基础,通过挑选出未知节点当前活动区域最优参考节点,计算出彼此之间的距离,确定当前未知节点的最优通信半径范围。算法中还选取参考节点和未知节点之间的信号强度RSSI值作为加权因子,一定程度上又减少了传统上通过计算得到节点间距离作为加权因子算法带来的误差。仿真结果表明,改进的定位算法更加适合煤矿井下未知节点具有移动性的特点,在相同测试条件下,比传统加权质心算法精度有了很大的提升。     

基于改进加权质心和UKF的移动目标定位算法

为了解决传统算法对于移动目标定位误差较大的问题,提出了一种基于接受信号强度指示(RSSI)的改进加权质心定位算法,并结合一种改进的UKF算法对RSSI进行有效滤波。针对传统质心定位算法只能静态设置权重的缺陷,提出利用定位误差对距离进行修正,有效提高了算法的定位精度。对于标准UKF算法,在采样过程中采用改进最小偏度策略,引入调节因子,保证了预测方差矩阵的半正定性,并且在滤波更新过程中采用衰减记忆滤波方法,有效抑制了滤波发散,提高了滤波精度。仿真实验结果证明了本文算法的正确性和有效性。     

基于改进APIT的移动机器人动态定位

针对室内无线传感器网络通信传输不稳定和定位精度较差的情况,提出了一种移动机器人自主动态定位系统,通过实时选择邻近信标节点,确定节点坐标构成的边界,绘制局部网格空间,实现机器人动态定位.利用接收信号强度指标实现测距,然后采用基于测距的改进近似三角形内点测试（APIT）算法完成定位,再使用卡尔曼算法修正定位误差.该方法适用于室内网络传输不稳定的实际情况,采用卡尔曼滤波器获得最优数据.实验结果表明,该移动机器人自主动态定位方法比基于网格的极大似然方法具有更好的精度和适应性.     

无线传感器网络RSSI定位算法的研究与改进

为了克服接收信号强度指示(RSSI)测量误差对无线传感器网络节点自身定位精度的影响,提出一种改进的RSSI测距定位算法.该算法考虑到参考节点间的几何位置,可获得最优参考节点.将同一参考节点采集到的RSSI值通过中位数法进行数据处理,获得RSSI权值,对RSSI值进行修正.最后利用加权质心算法,得到未知节点的位置.仿真结果表明,该算法能有效过滤过大的节点定位误差,提高精确,使误差相比原始算法降低60%左右.     

基于改进动态RSSI算法的WIFI室内定位研究

针对室内WIFI定位中RSSI信号接受过程中已有的均值滤波法、卡尔曼滤波法无法实现实时剔除和修正奇异值的缺点,提出了一种改进的动态RSSI信号处理方法.为了提高动态RSSI信号处理的精确度,该算法采用基于平均每跳距离和测量距离误差的改进最小二乘法来修正奇异值,并在不增加硬件的基础上采用加权滤波法再次处理修正后的RSSI值.仿真实验结果表明,本算法具有较高的计算精度,与均值滤波法、卡尔曼滤波法相比,本文算法在平均测距误差以及通信半径对误差的影响方面都有较大的提高.     

基于RSSI修正的近似三角形加权质心定位算法

节点的自身定位技术是无线传感器网络研究的核心技术,具有广泛的应用前景.针对基于RSSI测距技术的节点定位算法存在测量误差相对较大的缺陷,提出一种基于RSSI修正的近似三角形加权质心定位算法.该算法针对RSSI测距易受环境干扰,对测距数据进行高斯拟合和求均值,并以此作为节点的RSSI测量值.在此基础上,利用排序算法对测距结果进行排序,优选信标节点做三角形内点测试,最后采用加权质心定位算法来确定未知节点的坐标.仿真结果表明,改进算法改善了节点的定位精度.     

一种改进的无线传感器网络APIT定位算法

分析了APIT定位算法在定位精度和定位覆盖率方面存在的问题及其原因,针对这些问题,提出一种基于信号传输时间的定位改进算法（简称为TAPIT）。在TAPIT算法中,采用测量节点间信号传输所需的时间替代节点间的距离,利用面积测试法进行三角形内点测试,减少了测试的误差,提高了算法的定位精度;通过引入TROA算法以及利用部分已定位的节点参与定位计算,帮助部分无法使用APIT定位算法进行定位的节点完成定位,从而提高了算法的定位覆盖率。仿真实验表明,与APIT定位算法相比较,TAPIT定位算法在定位精度和定位覆盖率上都有明显的提高。     

基于RSSI的煤矿巷道高精度定位算法研究

无线精确定位被广泛应用于矿山物联网技术领域,针对煤矿巷道定位算法普遍存在定位精度不高、误差大、易受环境干扰、被定位目标抖动和漂移等问题,提出一种基于高斯滤波的分段实时计算动态路径损耗因子α和环境参量ε_σ的接收信号强度指标(RSSI)高精度巷道定位算法.实验中采用加权最小二乘法和最小二乘法曲线拟合方法,实时动态计算路径损耗因子和环境参量来构建符合煤矿井下特殊环境的信号传输模型;在位置坐标求解阶段引入距离误差修正参数Δμ,采用标准最小均方差迭代估计出未知节点的位置坐标.以锚节点不同布置方案对算法进行实地测距验证.结果表明:提出的算法定位平均精度为1.6m,最坏情况是2.8m,横向平均误差为1.2m,纵向平均误差为0.8m;相比固定路径损耗因子的RSSI算法提高了定位精度,降低了误差率.     

一种动态调整RSSI室内定位测距参数的改进算法

基于RSSI(接收信号强度)室内定位算法,其测距信号模型主要采用Shadowing模型,设计一种动态调整RSSI室内定位测距参数的改进算法,减小测算误差,从而提高基于RSSI室内定位的精度。     

一种提高无线传感器网络节点定位精度的算法

提出一种提高传感器节点定位精度的算法,利用信号强度接收法测量节点间距离并以信标节点互为参考点修正该距离。MATLAB仿真结果表明,新算法与传统算法相比,其节点定位精度可提高10%～20%。     

基于RSSI的四边测距改进加权质心定位算法

该文根据接收信号强度指示的测距特性,改进四边测距,并提出一种改进的加权质心定位算法。首先引入统计中值加权的方法,有效地降低了采集RSSI信号时的测量误差。然后运用Euclidean节点定位算法,改进四边测距算法。为进一步提高精度,对WSN定位技术中关于未知节点近似位置的算法做了修正,并对加权质心定位算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位精度更加精确。相比之前的许多加权质心定位算法,仿真结果表明,改进的质心定位算法在定位精度方面有很大的提高,鲁棒性也较高。     

基于RSSI测距分析

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

基于RSSI辅助的精确测距混合定位算法

针对传统的超宽带（UWB）室内定位方法中,UWB信号极易被遮挡,满足不了3个以上有效测距信息,导致无法精确定位的问题,提出了一种基于接收信号强度（RSSI）辅助的精确测距混合定位算法。该算法通过对数正态模型,将无线网络（wireless LAN,WLAN）中测量的RSSI转换为距离信息,通过构建距离差的代价函数,结合单个UWB基站的精确测距,利用搜索方法,实现了在多个RSSI测量值辅助下,一个UWB测距基站便可完成精确定位。该算法与三边测量定位中的最小二乘估计算法和最大似然估计算法对比,定位精度在任意网络环境下均优于最小二乘估计算法,且在定位精度相似的情况下,计算量远少于最大似然估计算法。     

基于卡尔曼平滑的AWKNN室内定位方法

基于接收信号强度指示的WIFI室内定位方案存在采集信息跳变现象,进而影响定位精度的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的改进自适应加权K最近邻（AWKNN）定位方法。对比分析多种平滑RSSI算法可行性,验证基于卡尔曼滤波对RSSI值进行平滑处理的优势,结合AWKNN算法并采用均方差计算匹配度,通过实时监控相匹配的无线接入点个数后自动调整均方差分母大小,以此实现定位误差的有效控制。实验结果表明,该基于卡尔曼的AWKNN算法在稳定性和定位精度方面较传统WIFI指纹算法有较大幅度提高。     

基于锚节点间距离的改进RSSI测距方法

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

基于RSSI动态路径损耗的定位算法

传统接收信号强度指示定位算法具有成本低、使用方便等优点,但是由于环境的变化,使得路径损耗指数变化,导致定位精度大大降低。该文提出一种基于接收信号强度指示动态路径损耗的定位算法,首先,计算出环境损耗指数,并将每个值与对应的信号强度损耗值记录在数据库中;其次,通过接收到的信号强度指示选取路径损耗指数,利用三边定位测量算法,通过最小二乘法来计算获得待定位标签的坐标位置;最后,在MATLAB平台验证算法的有效性并进行实验。