基于WSN改进RSSI井下定位算法设计与实现

为了更好地解决井下定位监测系统存在着节点定位精度不高以及传输数据可能发生冲突等缺点,提出了一种基于无线传感器网络改进RSSI井下定位算法;该算法对接收信号强度指示器测距原理进行分析并加以改进,通过对计算数值进行多次迭代求精运算后,进一步提高了定位精确度,有效地降低了节点位置的定位误差,确保了各节点之间数据通信准确性和稳定性,实现了对井下人员的实时定位监测,进而确保了高效救援和井下作业的安全系数;仿真实验表明,该算法能够用较少参数变量完成较为复杂的计算过程,有效地减少网络节点间通信开销,延长了网络生存周期,增强了整个网络系统的鲁棒性和稳定性。     

基于k-近邻算法的定位方法设计和仿真

在室内和闹市区环境,针对建筑物的遮挡和多径传播的影响,产生了通过采集接收信号强度,建立信号样本数据库,进行定位的技术.技术在实时定位阶段通过发掘定位信号和样本信号的关系,将它们作比较估计终端的位置.采用k-近邻算法作为定位信号和样本信号的比较,程序实现了基于k-近邻算法的无线定位算法,完成了在定位技术中的应用.并以一组无线信号进行了定位仿真,分析了定位结果.比较了标准k-近邻方法和加权k-近邻方法的差别,讨论了近邻数目对定位结果的影响.结果证明k-近邻算法的定位方法是有效的.     

基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965 m,且定位误差波动小。     

基于ZigBee技术的井下人员定位算法研究

物联网是嵌入式计算机与物理设备紧密耦合的系统,在智能交通、智能医疗、智能煤矿等领域的应用日益广泛。然而,如何有效地设计出基于ZigBee技术的人员定位算法成为具有挑战性的研究课题。在分析国内外现有定位技术优势和缺陷的基础上,提出了一种一维环境下基于Zigbee技术的井下人员定位算法。该算法利用滤波、惯性导航等算法对计算结果进行优化,在保证定位信息实时性的同时,提高了定位精度和人员运动轨迹的真实性。通过实际煤矿所采集的数据,验证了算法的可行性及有效性。     

改进贝叶斯滤波模型井下人员定位算法的研究

研究矿井采矿过程监控问题,由于矿井自身的局限性和环境参数的复杂性,无线传感器网络节点定位技术被广泛应用在矿井作业过程中.为确保通信数据的可靠性和有效性,保证提高定位精度,提出多通道传输数据机制,实现对数据信息进行实时有效的采集.通过对传统定位算法原理和误差来源进行分析,结合贝叶斯滤波概率模型对Euclidean定位算法进行改进,使接收信号强度指示器随机波动得到有效的抑制.通过对节点之间坐标区域范围的修正,使信号强度最终达到平衡.实验证明,提高了可靠性,改进后算法具有更高的定位精度,表明算法的有效性和正确性.     

基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法

为了减小室内复杂环境下接收信号强度值（RSSI）波动和个别信标节点被干扰对定位精度的影响,提出一种基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法。先根据室内环境的路径损耗特征,对各参考点进行分类并分别确定其匹配阈值,再将接收信号强度作为参考权重进行加权定位,最终得到更为精确的节点位置。实验表明,该算法能减小RSSI随机抖动引起的误差,有效地削弱个别信标节点被干扰的影响,提高定位精度。     

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。     

基于RSSI的移动权值定位算法

为了减少传统基于RSSI（received signal strength indication）定位算法对室内传播模型的依赖,以及简化这类算法的复杂程度,提出一种基于RSSI的移动权值定位算法。算法通过场境建模,设定三类基准点并平均分布在建模场景中;获取设定场境内不同定位标签的RSSI向量,根据判定规则确定基准点,再运用室内传播模型计算移动权值,估算待测终端的位置信息。通过真实场景实验对比分析,该算法较对比算法具有更好的定位精度以及稳定性。     

基于核函数法及粒子滤波的煤矿井下定位算法研究

煤矿井下受限空间中,射频信号强度受到多径衰落、阴影效应及人为因素的影响,采用路径损耗模型的定位方法误差较大,提出了基于核函数法及粒子滤波的定位算法。该算法利用指纹匹配技术结合贝叶斯估计,基于核函数法构建模型,搜索训练数据中接近未知节点指纹特征的位置并加权得到初步观测坐标,最后利用粒子滤波将目标运动状态与观测值相融合,平滑位置突变以追踪移动轨迹。实验证明,对于静态目标定位,核函数法效果优于确定型匹配算法和高斯分布模型;对于动态目标定位,所提算法比基于Markov状态转移的算法定位结果更精准。     

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。     

基于多指纹联合匹配的混合定位算法

随着信息科技的迅猛发展,室内定位技术已经成为基于位置服务LBS的研究热点之一。基于接收信号强度RSS的位置指纹与步行者航位推算PDR相结合的定位算法能有效提高定位精度,但目前已有的算法难以同时满足较高的定位精度与较小的计算量,常见的卡尔曼滤波算法精度不够,而粒子滤波算法计算量较大。提出了一种基于多指纹联合匹配的混合定位算法,有效融合惯性信息与RSS指纹信息,在较低计算量的前提下实现了高精度定位。实验结果表明,该算法80%的定位精度低于1m,平均精度高达0.77m。     

基于RSS手指模的煤矿井下WLAN定位方法

到达信号强度(RSS)手指模定位技术已广泛应用于室内定位技术,提出了适用于煤矿井下由于电磁波多径效应而变得复杂的环境的RSS手指模定位算法。通过对煤矿井下电磁环境信息的采集,对采集到的信息进行处理,使用贝叶斯公式法估计出概率较大的3个位置,然后再使用最邻近法的欧几里德距离估计出位置。通过对实验数据的统计分析,仿真结果表明:提出的基于RSS手指模改进的融合算法的节点定位精度要比K邻近法的定位精度要高,定位性能要优越。     

基于DV-Hop定位算法和RSSI测距技术的定位系统

针对 DV Hop算法在实验环境中存在的问题,加入接收信号强度指示器（RSSI）测距模块辅助定位,对算法进行改进。为了实现定位系统,首先,需要建立当前实验环境的RSSI模型;然后,应用该模型,从锚节点和非锚节点两方面分别控制DV Hop定位过程。实验证明：改进后的定位系统在增加少量计算复杂度的情况下,改善了系统的稳定性,提高了定位的精度,可以被应用到无线传感器网络中。     

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。     

一种用于室内人员定位的RSSI定位算法

采用基于比较接收信号强度（RSSI）的测距技术,利用中值策略从锚节点多组测量值中选取最合适的RSSI值用于定位计算。针对算法用于室内人员定位的具体需求,采用室内环境下的无线信号传播模型,提出目标节点空间补偿模型,解决了因目标节点与锚节点处于不同平面导致定位误差较大的问题。最后验证改进算法的定位性能有较大提高。     

WSN中一种基于RSSI的移动节点改进定位算法

移动无线传感器网络的节点定位算法中,基于RSSI的MCL定位算法利用接收信号强度的对数正态模型对定位的预测和滤波过程进行了改进,改善了定位性能,但是仍存在计算量较大、功耗较大等不足。因为物体的运动状态不会发生突变,因而可以利用前几个时刻的轨迹,预测当前时刻的运动参数。采用Hermite插值法,对当前时刻的运动轨迹作了很好的预测。仿真结果表明,该算法与传统的算法相比,减小了采样范围,提高了采样准确率,从而提高定位精度,降低功耗。     

基于RSSI信号特征的室内分区指纹定位算法

为提高室内定位精度和算法效率,提出基于RSSI信号特征的分区指纹定位算法。在离线阶段,区别于传统的使用RSSI信号构建离线指纹库的方法,设计使用RSSI信号衰减率建立离线指纹库;在在线定位阶段,针对使用欧式距离进行相似度计算时,容易出现两个点RSSI信号欧式距离较近而物理距离较远的情况,提出使用RSSI信号衰减率进行子区域划分,引入SSD的思想使用二级指纹进行精确定位。通过实验验证了该算法的适应性与有效性。     

基于WSNs的RSS无源被动定位算法评述

与传统有源定位技术相比,接收信号强度(RSS)定位技术无需目标携带任何电子标签,在需快速部署、紧急救灾等方面的应用前景广阔.阐述了RSS无源被动定位原理;详细介绍了RSS无源被动定位技术的几种定位算法;总结了当前算法存在不足之处,并展望了RSS无源被动定位技术的研究趋势.     

移动通信网络MR帧解析及信号指纹定位方法

通过在Abis接口中实时采集MR帧,并对MR帧进行同步的信令解析,运用帧结构中所包含的6个邻区间BCCH信道接收电平值,组成一组信号指纹,用以对比已通过测量的标准点位置值,从而实现较精准的电平指纹定位算法,为移动通信网络管理提供了一种支持实时处理的高精度、低复杂度定位方法。     

基于遗传算法的多传感器网络中目标定位算法

应用于目标定位的多传感器网络系统中,测距定位是一种常用手段,但是由于系统设备和环境干扰等因素的影响,使得测距数据产生误差,影响定位精度。提出了一种基于最小二乘法和遗传算法的一种组合定位算法,首先利用最小二乘法,拟合出目标点的初始概位,并对各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值进行排序,根据确定的剔除比例系数,剔除明显异常的测距数据后,再利用遗传算法对目标点进行定位。仿真实验表明,该算法简单易于实现,可有效提高定位精度。