基于高斯修正测距模型的节点改进加权质心定位算法设计

针对无线传感器网络中传统的质心定位算法具有定位精度不高的缺点,提出了一种基于RSSI测距的改进加权质心定位算法。首先,分析了无线电传播路径损耗模型,采用高斯模型对RSSI信号强度值进行了修正,从而可以根据修正后的RSSI均值更准确地进行测距;然后,使用改进的Eucliean定位法对节点位置进行初定位,在获得若干组定位锚节点集的基础上,采用改进的加权质心定位算法进行节点位置终定位;最后对基于RSSI测距修正的加权质心定位算法进行了定义和描述。仿真实验表明,文中方法在仅增加计算开销的情况下能实现节点的准确定位,且与其它方法相比,具有较小的测距误差和定位误差。     

基于ZigBee的修正加权质心定位算法研究与实现

通过研究无线传感器网络中RSSI(Received Signal Strength Indicator)测距误差与距离的关系,对加权质心算法存在的不合理因素进行改进,提出修正方法。改进后的算法使加权因子的选择更加合理,RSSI信号易受环境(障碍物,多径等)的影响,所以针对具体实验环境建立信号传播模型函数使测距更加准确,利用CC2430搭建实验平台验证算法的可行性。用Matlab对实验数据进行质心算法,加权质心算法和修正加权质心算法误差分析,数据仿真显示,修正后的加权质心算法算法提高了定位精度,能满足基本的定位要求。     

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RSSI测距修正的无线传感器网络四边形加权质心定位

针对无线传感器网络节点使用RSSI测距容易受外部环境影响以及考虑到实际应用中部分锚节点受环境影响出现本身精度差甚至无法定位的问题,提出了基于RSSI测距修正的四边形加权质心定位方法。首先采用高斯滤波器去除波动大的RSSI值,并使用中值加权方法对滤波后的RSSI值进行计算,得到最优的RSSI值;其次为了降低单个锚节点的权重使用四边形加权定位方法。最后对提出的方法进行仿真,实验结果表明本文提高了定位精度,且性能稳定。     

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%。     

基于接收功率电平的三角质心近距离定位算法

针对无线传感器网络中近距离定位精度较低的问题,提出了一种基于接收功率电平(RPL)的免标定三角质心定位算法.该算法使用无线信号参数RPL代替传统接收信号强度指示(RSSI),应用于测距模型中,与传统三角质心定位模型相结合,从而达到降低测距误差、提高定位精度的目的.通过仿真实验,将基于RPL的三角质心定位算法与基于RSSI的三角质心定位算法进行对比,结果表明:在实验环境下,基于RPL的三角质心定位算法比基于RSSI的三角质心定位算法精度提高了59.02％,定位精度有明显提升.     

无线传感器网络环境自适应定位算法研究

节点自身定位是无线传感器网络应用的关键技术之一;针对基于接收信号强度指示(RSSI)的加权质心定位算法,研究了实际环境中节点的接收信号强度指示(RSSI)特性,考虑到RSSI测距模型中信号衰减因子等参数对测距精度的影响,根据信标节点闻距离和接收信号功率的关系利用最小二乘法在线拟合环境测距参数,从而获得适用的信号衰减模理进行测距,将估算的距离转换为权值,再结合质心算法实现定位;MATLAB仿真结果显示,文中算法比加权质心算法具有更好的环境自适应性和鲁棒性.     

一种无线传感器网络四边测距定位算法

根据RSSI测距特性,在三边测距定位的基础上,提出了基于RSSI值测距的四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法,并用C++实现仿真比较,仿真结果表明:加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

基于RSSI的偏移误差修正的井下定位算法

针对基于RSSI的加权质心定位算法会出现三边测量区域选择错误、只是用节点之间的距离信息衡量信标节点的影响力,忽略了各条信号传输路径中误差的标准偏差也不同的问题,提出了一种基于RSSI的偏移误差修正的井下定位算法。该算法结合加权质心定位算法思想,采用RSSI测距模型测量节点之间的距离。在获得节点间的距离信息后,通过对测距误差中随机变量的标准偏差进行概率分布分析来衡量节点间的测距误差,并对随机变量进行偏移误差修正,最终获得较高精度的定位效果。仿真结果表明,与加权质心定位算法相比,该算法的定位精度提高了19%,定位结果的稳定性也有较大程度的改善。     

基于最大似然估计的加权质心定位算法

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．     

WSNs中基于RSSI优化的节点定位算法研究

为了提高基于接收信号强度(RSSI)定位算法的定位精度,提出基于RSSI改进的混合蛙跳的定位算法(MRSSI-SFL)。MRSSI-SFL算法用正态分布优化RSSI值,降低测距精度。再利用加权质心定位算法进行粗略定位,并依此估计设置搜索区域,随后利用蛙跳算法进行迭代求精。实验结果表明,相比基于RSSI测距的加权质心定位算法,提出的MRSSI-SFL定位算法有效地提高了定位精度。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

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。     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

一种层次Levenshtein距离的无指纹校准的室内定位方法

随着移动计算领域的兴起,基于位置的服务越来越受青睐。目前各种室内定位的方法层出不穷,由于室内广泛部署了无线基础设施,基于WiFi指纹信息的室内定位技术是其主流方法。设备异构和室内环境变化是影响定位精度的主要因素。本文针对以上两个问题,提出一种层次Levenshtein距离（HLD）的WiFi指纹距离计算算法,实现异构设备的指纹无校准比对。将不同移动设备采集的RSSI信息转化为AP序列,根据AP对应的RSSI值的差异性计算其层次能级,结合Levenshtein距离计算WiFi指纹之间的距离。对于需定位的WiFi指纹RSSI信息,利用HLD算法获取K个近邻,采用WKNN算法进行预测定位。实验中,为了验证算法的鲁棒性和有效性,在3种不同类型的室内环境中采用5种不同的移动设备来采集WiFi的RSSI信息,其定位的平均精度达1.5 m。     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

针对当前无线传感器网络质心定位算法在参考节点分布不均匀时定位误差较大,提出了一种基于RSSI加权融合的质心定位算法.通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法产生质心,这样确保了质心的有效性.分析了影响定位精度的因素,通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小,并确定了各因素的权值.最后进行加权融合处理,使得整个定位精度得到了很大的提高.仿真结果表明,所提算法较之前的加权质心算法定位精度有了明显提高,最高可达38.41％.