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周鹏程 《数字社区&智能家居》2011,(6)
无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。 相似文献
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针对RSSI定位算法中部分参与定位的锚节点与待定位节点之间链路质量较差而引起的定位性能较低的问题.提出了一种基于PRR的锚节点选择策略,通过设置PRR值来筛选锚节点以提高RSSI定位算法性能,从而提高物流配送中对配送物品所在位置的定位精度和配送路径的选择,优化配送路径.仿真结果表明,算法提高了可定位节点比例和定位精度. 相似文献
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传统质心定位算法虽然简单易行、成本低,但仅为粗略的定位估计方法,定位精度亟需改善.针对该问题,通过优选信标节点,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)数据的改进质心定位算法,有效克服了传统质心定位算法"通信半径越大,定位精度反而下降"的缺点.通过MATLAB仿真验证算法的有效性和可靠性. 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高. 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(11)
针对无线传感器网络中传感器节点接收信号强度的误差影响,在利用信号强度的比值作为加权因子的基础上提出一种基于优化信号强度、精度的加权质心定位算法。首先对信号强度(RSSI)值进行了修正:为每个RSSI值求得一个加权系数,用加权后的信号强度值进行运算;然后用修正后的信号强度的比值的倒数之和作为此算法的权重因子。实验结果表明,算法的定位准确度比传统质心算法提高了61.5%~87.3%,比RR-WCL算法提高了32.7%~46.4%。 相似文献
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针对加权质心定位算法中,需要的固定锚节点数目较多导致定位成本较高,且定位误差较大等问题,将无人机作为移动锚节点,提出了一种基于信号强度比值并结合指数函数作为权值的加权质心定位算法(ERR-WCL).该算法采用无人机沿着既定的航迹在室内空间中飞行,在规定的航迹点上广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)确定权值,从而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明,该算法有效地降低了定位误差,同时结合无人机,解决了定位成本高,使用不灵活,受到空间约束的问题. 相似文献
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针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%. 相似文献
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采用无线传感器网络技术对井下人员和车辆进行准确定位是矿井作业安全保障的重要技术手段,但因井下巷道的空间半封闭特征和无线信号在巷道内传输的多径衰落等原因,使得传统平面和三维定位算法不能完全适用于井下巷道中的移动节点定位。针对这一问题,提出了一种改进的基于RSSI加权质心定位算法,该算法在巷道内节点分布模型的基础上,充分考虑巷道内无线传感器网络节点的异构性和移动性,将异构节点最大通信半径引入到权值的分配上,修正了权值。仿真实验表明,与普通的加权质心算法相比,提高了定位精度,且更适用于井下巷道、公路与铁路隧道。 相似文献
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为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法.首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正.仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位. 相似文献
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提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。 相似文献
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基于WiFi的四边测距修正加权质心定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现阶段无线信号传播过程易受周围环境干扰、运动载体定位算法精度低的问题,提出一种基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法.该算法首先运用近高斯拟合算法和卡尔曼滤波剔除RSSI数据中的突变数据和差异较大的数据,选出最优的RSSI值;然后根据无线信号传播路径损耗模型,运用RSSI值对移动终端和AP的距离进行模型计算;最后采用改进加权因子的加权质心定位算法并结合四边测距法对待定位点坐标进行计算.仿真实验表明:基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法相对提高了定位的精度. 相似文献