室内环境的RSS距离优化算法：提高无线传感器网络定位精度

本篇论文研究关注于室内环境中的无线传感器网络（WirelessSensorNetwork, WSN）定位问题，针对现有技术在复杂定位算法应用时遇到的计算能力限制，特别是对于无范围（range-free）定位方法，依赖于锚节点（anchor nodes）接收信号强度（Received Signal Strength, RSS）进行距离估算的问题。传统的RSS与距离的关联性可能存在偏差，导致定位精度下降。 作者提出了一种非特定地点的RSS距离合理化程序，旨在改善RSS与实际距离之间的关系。该算法的独特之处在于它采用了一种创新的方式对原始RSS进行合理化处理，这有助于提高室内定位算法中RSS数据的可靠性。通过这种方法，即使在复杂的室内环境中，也能更准确地估计目标对象的位置。 为了验证新算法的有效性，研究者将其与简单移动平均算法（Simple Moving Average, SMA）进行了对比。SMA是一种常见的数据平滑技术，常用于信号处理和预测，但可能在处理室内环境的RSS数据时缺乏针对性。实验结果表明，所提出的RSS距离合理化算法在室内定位任务中表现出了更好的性能，能够更有效地调整RSS值，从而提供更为精确的位置估计。 这篇发表于2019年《Wireless Sensor Network》期刊上的论文，具有国际标准连续出版物编号ISSN Online:1945-3086和ISSN Print:1945-3078，doi:10.4236/wsn.2019.112002，进一步强调了其在无线传感器网络领域的学术价值。研究结论为，在室内定位场景中，通过改进的RSS处理策略，可以克服计算能力限制，提升定位精度，这对于未来智能建筑、物联网（IoT）设备和智能家居等领域具有重要意义。