基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法

为提高室内定位系统中基于接收信号强度指示(RSSI)的定位精度,提出一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法。在对RSSI信号进行高斯滤波预处理后,利用三角形质心算法计算未知节点的初始坐标,对该初始坐标进行贝叶斯滤波处理,得到更加准确的坐标。实验结果表明,该算法能降低定位误差,定位精度可达98%。     

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法。该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位。实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果。该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求。     

基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法

为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示（RSSI）和链路质量指示（LQI）在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况,采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度,接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位,进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

多方位分组式WiFi室内定位算法

WiFi信号的多径传播受到室内环境很强的制约性,障碍物的遮挡和阻隔造成部分接入点(AP)的信号传输发生折射和衍射使得信号强度减弱,基于接收信号强度指示(RSSI)测距时易产生和真实距离很大的测量误差.与其他的室内定位技术相比,RSSI测距的WiFi室内定位技术在定位精度、功耗和成本方面具有很大的优势.本文提出一种新的定...     

基于RSSI修正加权质心的定位算法

研究了适用于室外空间的修正加权质心定位算法,该算法对接收信号强度指示测距原理进行分析,可在未知路径衰落指数的情况下,将距离关系转化为接收功率关系,通过高斯滤波处理得到RSSI测量距离,将其倒数作为修正加权质心定位的加权因子;加权质心算法讨论了调整修正系数对算法定位精度的影响,通过比较分析得出室外环境时理想的修正系数.通过仿真实验表明,改进后算法动态调整系数为4时,定位精度最高为0.5190m,可以满足实际定位需求.     

一种基于优化RSSI精度的加权质心定位算法

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%。     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于不同发射功率的室内定位算法优化

在无线传感网络室内定位中,节点的发射功率不同会降低基于对数-正态模型的定位算法的定位精度。针对这一问题,基于真实室内环境下RSSI值的变化,提出了一种基于不同发射功率的室内定位优化算法。该算法通过确定最小动态区域,对RSSI测距方法进行优化,降低不同发射功率带来影响。仿真和实验结果证明,提出的新算法在参与定位的信标节点发射功率不一致的情况下,达到了信标节点发射功率一致情况下的定位精度。     

基于RSSI的自适应分段曲线拟合室内定位算法

针对室内环境因素对定位结果影响较大的情况,提出了一种基于接收信号强度指示（ RSSI）的自适应分段曲线拟合定位算法来提高室内定位的精度。在对原始RSSI数据预先进行高斯滤波处理的基础上,针对环境参数利用自适应分段曲线拟合的方法建立信号传播模型,最后采用最小二乘法计算出未知节点的坐标。实验结果表明：提出的算法定位精度更高,定位结果更稳定可靠,能够适应不同的室内环境。     

一种基于无线传感器网络的加权阈值质心定位算法

接收信号强度指示(RSSI)是一种根据信号的损耗和距离的关系的测距定位方法,但是由于噪声、传播模型和障碍物的影响,信号的衰减关系是不一致的,距离越远精确度越低。提出一种距离倒数的加权阈值的算法,将距离较远不在阈值范围内的点舍去,对保留下的点加权精细定位。实验仿真结果验证了该算法有效性地提高了定位精度,降低了定位误差率。     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

基于粒子群算法的传感器网络室内定位系统优化

通过接收信号强度指示(RSSI)和欧氏距离的非线性函数映射关系来进行弱移动目标的距离估计.以最大似然估计(MLE)法为基础,结合电磁波在自由空间中的传播特性,重新构建基于粒子群优化(PSO)定位算法的适应度函数来提高无线定位精度.并提出了一种惯性权重优化的自适应学习机制来优化全局搜索能力和局部搜索精度,提升定位算法的容错能力.测试结果表明:本室内定位算法具有抗干扰强、鲁棒性好和无线定位精度高等优点.     

一种基于RSSI校正的三角形质心定位算法

节点自定位一直是无线传感器网络中的关键,基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术是目前的研究热点,但由于多径、绕射、非视距的影响,产生的距离误差较大.提出了基于RSSI校正的三角形质心定位算法,该算法简单,不增加通信开销,无需硬件扩展.仿真实验表明:该算法较其他算法大大提高精度,适合通信开销小、硬件要求低的无线传感器网络节点.     

基于区间分析的WSNs定位算法

为了降低接收信号强度指示(RSSI)的测量误差对节点定位精度的影响并提高算法的鲁棒性,提出一种新的基于区间分析的无线传感器网络(WSNs)定位算法.该算法在测距阶段运用自助抽样法消除RSSI的测量误差并构建测距的置信区间;在定位阶段,结合B-box定位法和集员辨识求出未知节点位置坐标的可行解集,通过网格扫描得到未知节点的估算位置.该算法通过仿真分析验证了可行性,并与传统的定位算法进行了误差比较,实验结果表明:该算法具有更高的定位精度且鲁棒性更好.     

基于矿井三维WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心算法

针对无线传感器网络(WSNs)的矿井灾害无线监测信息系统,提出一种基于矿井三维建模WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心定位算法.根据矿井巷道的几何结构特征,将矿井建模成规则的拱型模型.介绍了一种矿井巷道固定节点无缝覆盖部署模型,并运用几何学求出了满足多重覆盖要求时的节点部署间距.在此基础上,提出了一种基于RSSI比值的加权质心定位算法,利用节点RSSI值求出加权系数,再对质心坐标进行加权处理.仿真实验表明:改进的质心算法有效地减少了定位误差,定位精度优于原算法.     

基于MS5534C的差分气压测高在室内定位中的应用

采用基于MEMS技术的数字压力传感器MS5534C和AVR单片机设计并实现了气压测高模块,单片机和传感器MS5534C之间通过三线同步串行接口实现通信.结合CAPS系统中差分气压测高方法,运用于基于移动通信网的接收信号强度指示( RSSI)室内定位系统中,提高用户测点绝对高度的测量精度,并通过单片机的控制在LCD上显示...     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

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.