基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop算法

针对DV-Hop定位算法在实际环境中的定位精度较低、通信量较大等问题,在DV-Hop定位算法的基础上提出了一种基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop定位算法.该算法利用以信标节点为簇头的分簇策略后,信标节点只发送校正值给其邻居节点,无需泛洪广播,且未知节点只需被动接收,无需交互通信,从而降低网络通信总量;簇内节点利用RSSI测距方案计算其与最近信标节点的距离,相比DV-Hop定位算法以校正值代替一跳通信范围内的所有节点距离更加精确,从而提高节点定位精度.     

基于RSSI的室内定位改进算法

【目的】为提高室内环境的定位精度,提出一种改进的基于RSSI(接受信号强度显示)的室内定位算法。【方法】首先根据室内的实际布局情况对场所进行区域分割,然后采用等边三角形布局信标节点,接着用高斯模型对数据进行预处理,最后使用改进的加权三边测量法定位未知节点的最终坐标。【结果】改进的算法具有定位误差小、精度高的特点。【结论】该算法适用于室内精确定位,有利于无线传感器网络的发展。     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于RSSI的WSN抗干扰定位算法

针对RSSI受外界因素影响较大,测距和定位精度很难得到保证的问题,从方差级干扰与均值级干扰两个层面对RSSI进行修正.首先在RSSI采集阶段提出一种基于离差的高斯模型(D-Gaussian)对方差级干扰进行过滤,以提高RSSI信号的可用性;其次在测距阶段,引入一种EWMA动态窗口机制并将其命名为R-EWMA,对均值级干扰进行处理.实验结果表明,研究工作有效地缓解了在传统定位算法中硬件成本与定位精度之间的矛盾,对RSSI的处理可以从根本上减少基于RSSI定位算法误差     

RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.     

基于RSSI修正的相似度推荐定位算法

针对RSSI测距容易受到环境干扰,提出一种基于RSSI修正的相似度推荐定位算法.该算法对RSSI测距数据进行残差修正,以减小RSSI误差对定位精度的影响,并利用样本点与未知定位区域的相似度来确定未知节点的坐标,降低了计算复杂度.仿真结果表明算法有效可行,可较好地改善节点定位精度.     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,分析了基于RSSI测距定位的ERSS算法,研究了RSSI值的预处理方法,修正了质心法中的加权因子,避免了权值选取的不合理性,从而实现了对ERSS算法的改进.仿真实验表明,采用这种改进定位算法可提高距离计算的精度,获得较为精确的定位.     

ZigBee系统中基于RSSI算法的定位方法研究与实现

在分析无线定位技术在无线传感器网络中的应用现状以及目前常用定位算法的基础上,研究如何基于RSSI算法的主要思想并结合三边测量算法对移动节点实现定位.并基于ZigBee系统芯片CC2530组建了无线传感器网络,完成了软硬件设计与实现,最后通过实验验证了该研究的有效性和可行性.     

基于RSSI和反馈机制的无线传感器网络定位优化算法

在基于无线传感器网络的定位计算中,DV-Hop类算法得到了广泛的应用,如何有效提升定位精度并保持其稳定性是其面临的核心问题之一。平均每跳距离的可获得性和性能的动态变化使得DV-Hop类算法直接应用到不同设置的网络环境中面临巨大挑战。为此提出了一种普适性反馈机制,引入位置调整因子和基于RSSI的跳距优化算法,在未知节点与信标节点之间建立位置信息的反馈链路,通过多种网络模型的仿真计算结果表明,在资源变化的网络计算环境中,所提出的定位算法能够显著地提高定位精度,且具有更强的稳定性。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术

研究了无线传感器节点定位问题,在三边测量法定位基础上提出了一种基于RSSI的灵活的节点定位机制(FTL).其基本思想是采用三个普通信标节点,利用节点间的协作形成未知节点存在的有效误差区域,通过一跳及两跳邻居节点辅助完成定位.仿真显示该机制比现有的基于RSSI的三个普通信标节点分布式定位算法对未知节点与信标节点相对位置要求降低,在平均测距误差为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

传感器网络中一种基于RSSI的圆环重叠定位机制

针对传感器网络的节点定位问题提出一种使用3个普通信标节点定位全网的基于RSSI的圆环重叠(ROBRSSI)定位机制.通过误差转换、未知节点与其二跳邻居间协作设计,有效抑制已有研究中RSSI测量误差的影响,降低未知节点与信标节点间相对位置要求,实现未知节点的有效定位.基于ROBRSSI定位机制,研究了传感器网络中新加入节点的定位.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于RSSI均值的等边三角形定位算法

为了提高无线传感网络的定位精度,从提高测量精度、改善信标节点分布的角度提出了一种基于RSSI均值的等边三角形定位算法.该算法引入信号强度指示(RSSI)敏感区和非敏感区概念,采用高斯模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,解决了RSSI易受干扰的问题.采用等边三角形分布模型处理信标节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在信标节点的非敏感区内,从而在定位算法上使测量精度得到提高.研究表明,高斯模型可以很好地筛选出RSSI较优值;等边三角形分布模型可以提高RSSI的采集优度.这种定位算法计算简单,定位过程中节点间无通讯开销,无需硬件扩展.     

一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法

为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.     

无线传感网中定位算法研究

为了利用无线传感器网络对物体实现更加精确的定位, 通过对接收信号强度指示（RSSI: Received Signal Strength Indicator）定位算法进行仿真与性能分析, 确定了算法的误差来源,讨论了未知节点的邻居锚节点密度对定位精度的影响。根据仿真和数据分析选取合适邻居节点的个数, 进而采用了更加精细的算法即利用RSSI平均值选取最优值剔除失真数据, 以提高定位的精确度。实验结果表明, 在相同的环境下改进算法使定位误差由0~5 m减少到0~1 m, 平均误差由1 m左右减少到0.1 m左右, 提高了定位精度。     

基于RSSI测距的WLS定位算法

结合信道模型与实际测试得出的距离越远误差越大的特点,提出一种加权最小二乘估计（WLS）算法用于未知节点的坐标定位.在定位过程中首先通过加权计算获得信道衰落因子;然后利用WLS算法得到未知节点的坐标,并推导了测距和定位的误差公式.仿真实验表明WLS算法的硬件复杂度与最小二乘（LS）算法相同,而定位精度有较大提升,并验证了...     

应用于OFDM-UWB接收机的CMOS信号强度指示器

给出一种应用于超宽带零中频接收机的宽带RSSI电路.改进了传统的全波整流器,解决了增大其带宽与减小静态输出电流的矛盾,使其带宽提高到300MHz的同时消除了输出静态电流.采用0.13μm CMOS工艺,芯片面积为1.27mm2.测试结果表明RSSI工作带宽为300MHz,在-64～-4dBm输入范围内,检测误差小于±1.5dB,在1.2V电压下消耗电流10.6mA.     

一种基于接收信号强度指示的改进型定位算法

针对无线传感器网络在道路监控、管道传输等一维环境中出现的因经验模型基站移动或环境发生改变时需要重新建立数据库的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的一维经验模型定位算法(1-DEMRSSI).该算法基于一维线性定位的思想,利用信号强度比值来确定未知节点的位置,所以只需要建立一次信号强度比值数据库.仿真结果表明,1-DEMRSSI 算法比 RSSI 算法的运算量小,且一次定位时间可缩短10%左右,定位精度提高 14.2%～66.4%,其在一维线性应用领域表现出了良好的灵活性和实用性.