改进RSSI定位算法:基于信标节点间距离的室内定位研究
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更新于2024-08-11
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"基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法是针对无线传感器网络室内定位中传统RSSI平均值算法精度不足的问题而提出的一种新方法。该算法旨在提高定位精度,通过消除不稳定和失真的RSSI数据,利用RSSI平均值对测量值进行校正,使保留的RSSI值更准确地反映距离关系。此外,考虑到室内环境参数的差异,该算法引入信标节点间的固定距离和对应的RSSI测量值,通过信号传输模型减少环境因素对距离估计的影响。实验证明,改进的RSSI算法相比传统平均值算法能显著降低定位误差,适用于室内高精度定位需求。"
本文是一篇自然科学领域的学术论文,作者冯爱丽、乔钢柱和曾建潮来自太原科技大学计算机科学与技术学院。文中指出,随着无线传感器网络在各个领域的广泛应用,精确定位成为不可或缺的需求。无线传感器节点因其小巧、低成本和高可靠性,被广泛部署在各种场景中。然而,定位技术的精度直接影响到这些应用的效果。
现有的定位方法主要分为基于测距和非基于测距两类。非测距算法依赖于网络连接性来估计位置,而基于测距的算法通过测量节点间的距离或角度来确定位置。RSSI(Received Signal Strength Indicator)测距是一种常见的基于测距方法,它利用信号强度指示器来估算两个节点间的距离,不需要额外硬件,具有成本效益和操作简便的优点。
本文提出的改进RSSI定位算法,着重解决了传统RSSI平均值算法在室内环境中的精度问题。首先,算法通过对每个RSSI测量值进行平均值处理,去除异常和波动较大的数据,从而提升数据的稳定性。其次,考虑到室内环境中不同位置的节点受到的环境影响差异,算法将信标节点间的固定距离和对应的RSSI测量值结合,输入到信号传输模型中,以消除环境因素对距离估计的干扰。
通过仿真实验,改进的RSSI算法表现出比传统平均值算法更高的距离估计精度,满足了室内定位的精度要求。这为无线传感器网络的室内定位提供了更可靠的技术支持,有助于提升相关应用的性能和效率。该研究对于优化无线传感器网络的定位性能,特别是在对定位精度要求高的场合,具有重要的理论和实践价值。
2022-01-27 上传
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