RSSI混合滤波与最小二乘参数估计测距算法

"基于RSSI混合滤波和最小二乘参数估计的测距算法是针对无线传感器网络（WSN）中的定位测距问题提出的一种新型方法。该算法结合了均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波技术，以及最小二乘法来动态估计环境参数，并通过优化后的RSSI值计算节点间的距离。实验结果显示，这种方法在空旷环境下的测距精度较高，具有较好的实际应用潜力。" 详细说明： 无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，它们协同工作，收集和处理环境信息。在WSN中，定位系统是关键组成部分，而基于RSSI（接收信号强度指示）的测距算法因其简单性和硬件需求较低而被广泛应用。RSSI是衡量无线信号强度的指标，可用来推算两个节点之间的距离，因为信号在传播过程中会因路径损耗而衰减。 本研究中提出的测距算法首先假设RSSI数据遵循对数-常态分布模型。在这一模型下，算法使用混合滤波策略来处理RSSI值。混合滤波结合了均值滤波、中值滤波和高斯滤波的优点，以消除噪声并提高信号质量。均值滤波器用于平滑数据，中值滤波器则能有效去除离群值，而高斯滤波器可以进行更精细的平滑处理，三者结合能更好地适应不同类型的噪声环境。 接下来，最小二乘法被用于估计环境参数，如路径损耗系数和阴影衰落因子。这些参数的变化会影响RSSI到距离的转换，动态估计这些参数可以提高测距的准确性。最小二乘法通过最小化误差平方和来找到最佳参数估计，从而减少误差对测距结果的影响。 在计算盲节点（未知位置的节点）与锚节点（已知位置的节点）的距离时，使用的是经过混合滤波优化后的RSSI值。这种优化后的RSSI值可以提供更精确的距离估计，从而提升整个WSN的定位精度。 仿真结果表明，混合滤波方法相比传统的单一滤波方法，如只使用均值滤波或中值滤波，其性能更优。环境参数的估计误差小于2.5%，在100米范围内的空旷环境中，测距的相对误差小于10%。这些数值证明了该算法在实际应用中具有较高的可靠性，满足了WSN定位测距的需求。 这项工作为无线传感器网络的定位系统提供了一种有效的、基于RSSI的测距方案，通过混合滤波和最小二乘参数估计提高了定位的准确性和鲁棒性，对于WSN的部署和应用具有重要意义。