基于粒子滤波模型的RSSI测距优化研究

基于RSSI（接收信号强度指示）的测距技术是一种低成本、低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于基于测距的无线传感器网络定位技术中。由于室内环境存在非视距和多径传输的影响,导致测距误差较大。针对此问题,本文提出采用粒子滤波模型对RSSI值进行预处理,再利用BP人工神经网络进行距离估计的方法优化RSSI测距。实验表明,通过合理的RSSI值预处理和距离估计算法,RSSI测距的精度和抗干扰能力能得到明显的提高,与传统的RSSI测距算法相比,最大测距误差由2．56 m降到1．06 m。     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

基于RSSI测距的室内目标定位方法

针对既有的基于RSSI测距的室内目标定位系统在实际应用中存在的测距误差大,定位精度低,以及稳定性差的问题进行分析与改进,提供一种融合RSSI测距模型实时修正与定位结果辗转优化的室内目标定位方法,改进之处主要在于:在测距阶段,根据记录的信标间真实距离和RSSI衰减值对RSSI测距模型参数进行反向实时修正;在定位阶段,使用极大似然估计法初步确定移动目标的当前位置,而后将目标点坐标与测距值都作为未知数使用牛顿迭代法求最优解。实验证明,相对于既有的典型RSSI室内目标定位方法,所提出的方法首先提高了测距精度,进而提高了定位算法对测距误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高室内目标点的定位精度。     

基于RSSI测距技术的三角形面积和定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,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测距的三角形面积和定位算法。该算法利用高斯模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,解决了RSSI易受干扰的问题。研究表明,通过高斯模型筛选出的RSSI值可以较好的预测环境参数;三角形面积和算法可以动态调整环境参数,使未知节点和信标节点达到合理距离,该算法计算简单,无需硬件扩展。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究

无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。采用传统的无线信号传输损耗模型的RSSI定位方法的精度不能够满足许多用途。为了提高定位精度,提出了一种分段线性拟合传输损耗模型,比较表明在复杂的环境下该模型对实际传播损耗曲线的逼近效果更好。文中利用该模型对节点进行RSSI定位,并且对该模型的定位效果进行了仿真,结果显示其较之传统模型可以明显提高在复杂环境下的定位精度。     

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.     

基于修正 RSSI 值的四边形加权质心定位算法

在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。     

基于卡尔曼滤波的矿井移动节点定位算法研究

提出了一种基于无线传感器网络的矿井移动节点的定位算法.针对井下环境特征,巷道纵横交错,移动节点数量庞大以及无规律移动的特殊复杂情况,提出了一种卡尔曼滤波测距预估和弹性粒子模型相结合的定位算法.该算法采用卡尔曼滤波器对RSSI信号强度进行滤波和测距预估,建立弹性粒子网络模型对移动节点定位准确度进行校正,实现了矿井移动节点的实时精确定位.通过仿真实验表明,该算法误差小,精确度高,适合用于井下大规模的移动节点的定位.     

基于RBF神经网络的室内定位算法研究

在无线传感器网络室内定位中,由于遮挡、多径效应等因素的影响,传统基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位算法存在测距不准、定位精度不高的问题。针对此问题,本文提出一种改进的基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的室内定位算法,算法在离线阶段直接建立各参考节点接收到的RSSI值与其位置坐标的映射关系;在线阶段采集待定位节点的 RSSI值,利用学习好的神经网络对待定位节点进行定位。实验结果表明,与传统RSSI定位算法相比,本文提出的定位算法具备更高的定位精度。     

基于多维尺度的矿山无线传感器网络定位算法

无线传感器网络(WSN)应用于具有复杂性,高度动态性以及无线信号的传播不确定性的矿井较为困难。为了获取地下矿井中大量矿工的位置,部署了无线传感器网络用于获取佩戴于矿工身上的无线移动节点的位置信息。引入了基于卡尔曼滤波估计以及弹性粒子的定位算法,用于节点间的距离测量,提高了动态环境下测距模型所获取的距离信息的精度;基于分簇机制减小网络计算复杂度,并使用了Ao A和余弦定理得到网络中无法直接连接的节点间的距离信息,通过簇之间的距离矩阵的整合得到最终网络的距离矩阵;使用多维尺度(MDS)定位算法重构出网络中所有移动节点的最终位置。实验结果表明,算法有效的减小了定位误差,适用于具有高度动态性与复杂结构的矿井无线传感器网络。     

基于蓝牙4.0的GPU集群功耗测量系统设计

为了给GPU集群低功耗优化研究提供依据,在蓝牙4.0技术的基础上,设计了一种无线GPU集群功耗测量系统。给出系统的总体架构和硬件设计方案,详细介绍了电流传感器ACS711的测量原理,并针对蓝牙无线传感器网络中节点对耗电量的高要求,提出了一种基于RSSI的动态节能机制;然后对系统的性能参数进行了实验分析,其丢包率和测量误差分别为0.01%和0.65%;最终将系统部署到"大规模3G视频分析GPU集群"上进行实际测试研究。实验结果表明,系统性能稳定,丢包率低,测量误差小,能准确测量GPU集群的实时功耗。     

基于压缩感知的特高压输电塔实时监测系统数据传输方法研究

特高压输电塔形成的强电磁场干扰及所处的野外恶劣自然环境严重影响无线传感器网络的数据传输质量,造成了无线传感网络通信数据溢出、误码率增加等问题,文章以基于无线传感器网络构建的特高压输电塔实时监测系统为基础,对无线传感器网络在强电磁环境下的通信特性进行了研究,提出了一种基于压缩感知理论的低信噪比信道编码传输方法（ LSCC ）,该方法对测量矩阵进行了改进,并在信道删除概率的基础上自适应调整信息发送的比特量,减少重构所需测量值个数。实验验证表明,低信噪比信道编码传输方法降低了特高压输电塔强电磁场引起的信道干扰带来的数据溢出率11．29％,有效地增强了输电塔监测系统的实际应用性能。     

基于ZigBee的抢险救灾无线传感器网络

根据抢险救灾工作的实际需要,着重研究了1种基于ZigBee无线传网络技术的抢险救灾无线传感器网络装置的设计,完成了无限传感网络中基站和节点的设计.编写了该网络系统的上位机和下位机软件,实现了各个节点间的无线通信和每个节点的中继功能.并利用实验检验了该装置在不同通信距离内的通信丢包率、RSSI值,通信效果良好.室外城市通...     

无线传感器网络抗Sybil攻击的MPRR-RSSI定位算法

无线传感器网络技术近年来发展非常迅猛,然而实际通信环境非常复杂,而且充满攻击和对抗,网络节点的正确位置信息是构建系统、维护网络、目标跟踪和事件定位等关键技术实现的基础,定位的安全性至关重要。着重研究了基于接收信号强度指示(RSSI)原理抗女巫攻击的无线传感网络安全定位系统的编码技术和定位方法,并对相关算法进行了仿真分析。通过结果可知,改进后的编码和定位算法结构相对简单,对系统的硬件依赖小,抗攻击能力提高。     

基于RSSI的极大似然与加权质心混合定位算法

随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用.通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示（received signal strength indicator,RSSI）定位技术和质心算法进行深入的研究,提出了极大似然与加权质心混合定位算法：首先通过极大似然估计法对待定位节点进行粗略估计,然后利用加权质心算法对待定位节点坐标估计求精,进一步提高定位精度.仿真实验结果表明,该算法能够在定位精度方面有较大的提高.     

基于无线传感器网络的输电线路在线监测系统

输电线路在线监测系统对保障输电线路的安全运行具有重要意义.根据高压输电线路的布局和监测参数的特点,设计并实现了一种层次型无线传感器网络.子网为ZigBee网络,负责传感器数据的采集;骨干网为基于IEEE 802.11的多跳自组织网络,负责数据的远距离可靠传输.设计了输电线路在线监测系统的无线传感器节点和监测子站,介绍了其软件和硬件结构.进行了无线链接质量测试,得出常对数距离衰减模型与实测数据相符,可以通过接收信号强度指示（RSSI）值判断无线通信质量.