认知无线电网络中基于接收信号强度的定位算法

为了解决无线定位精度与复杂测距之间的矛盾,提出一种基于接收信号强度比较的非测距定位算法,RSSC定位算法(received signal strength compare)。为了满足认知无线电网络中主用户的非合作特性,RSSC算法不需要主用户与认知用户合作。通过比较认知用户所测量到的接收信号强度,逐步确定主用户所在的区域,取区域的质心作为主用户的位置估计。根据认知用户密度、用户密度和信噪比三种参数,对RSSC算法的性能进行了分析。实验结果表明,RSSC算法与其他非测距定位算法相比,能够明显提高定位精度。     

基于无线传感器网络的室内定位技术的研究

对WSN中基于测距技术的定位方法进行了研究,针对室内环境易对信号造成干扰且硬件存在差异的情况,采用为每个参考节点设置其测距模型的方案.对利用线性定位和极大似然估计两种定位算法分别进行了分析,通过实验测试定位系统中测距模型的测距误差以及两种定位算法的定位误差,依据实验结果提出了综合运用两种定位算法的策略.     

基于ZigBee的井下人员精确定位方案及实现

针对矿井采用的传统RFID定位技术不能实现井下人员精确定位的问题,并根据矿井巷道的一维线性空间特点和井下人员的作业习惯,提出一套基于ZigBee的井下人员定位方案。方案将矿井巷道虚拟地划分为近基站区域和远基站区域,近基站区域采用RSSI定位算法,并利用高斯滤波模型对接收功率值滤波,实现精确定位;远基站区域采用V-T(Velocity-Time)算法进行定位。实验表明算法在近基站区域测量最大绝对误差为3m,远基站区域最大绝对误差为5m。     

基于垂直平分线的区域定位算法

基于区域位置估计方法,提出一种基于垂直平分线的定位算法——MBLA。该算法无需测距的定位,节约了由测距引起的能量开销,可获得较好的准确性。通过对MBLA算法与APIT算法的理论分析和仿真实验,证明MBLA算法在定位精度、通信开销方面的性能优于APIT定位算法。     

基于RFID标签的集装箱定位算法研究

分析了集装箱RFID标签定位机制,建立了基于历史效应的集装箱RFID标签定位算法模型,在集装箱货场环境下,对定位算法进行实验,验证读写器个数、可参考定位标签个数和历史效应对定位算法的影响,结果表明考虑历史效应的迭代定位算法提高了定位精度。     

基于WiFi的电子标签定位算法

设计了一套以WiFi技术和RFID定位技术为基础的定位系统,简单介绍无线WiFi网络的优势及系统的硬件部分。在算法方面详细描述了LANDMARC算法和三边定位算法,对两种算法的优缺点进行分析,并结合两种算法提出一种新的算法。并在某公司楼道中进行实验,结果表明该定位算法取得了在2m范围内的准确定位。     

无线传感网络的3D粒子群定位算法

设计了一套基于粒子群算法的ZigBee无线传感网络3D定位算法。采用ZigBee节点JN5148进行测距,并对测距效果和误差进行分析。在设计粒子群算法目标函数时,根据测距距离远近赋予数据不同权重。仿真实验证明,本文定位算法性能良好。     

Min-Max节点定位算法的分析与改进

无线传感器网络中RSSI测距是一项低成本的估算节点间相对距离的技术,而Min-Max算法是适合该技术并能满足网络低功耗要求的节点定位应用。首先在建立RSSI测距模型的基础上分析了Min-Max算法的性能,并针对该算法在室内环境中对靠近边缘区域未知节点的定位误差较大的问题,提出了一种有矩形边缘越界检测法,改进方法能通过检测重合矩形区域是否越界并做出相应的算法修正,仿真结果表明能有效提高定位边缘区域未知节点的定位精度。该改进算法在大规模多个节点的网络环境下,依然可以有效降低网络节点的平均定位误差。     

非视距环境下室内RFID标签定位算法研究

在室内无线定位中,由于受到非视距NLOS的影响,信号的传播变得复杂起来。复杂的传播环境使得传统的定位算法例如最小二乘算法(LS)或者CHAN算法无法达到我们需要的精度。在使用无源超高频无线射频识别(Passive UHF RFID)技术的基础上,分析和建立了UHF RFID信道模型,并由此对定位误差进行了分析。基于运用相位法POA进行测距而得到的距离信息,提出了一种两步式标签定位算法:首先使用凸优化中的内点法将非视距误差消除,再使用加权残差方法进行精确定位。通过仿真结果的比较,表明本文提出的算法优于传统算法。     

一种改进的最大簇中心定位算法

针对煤矿井下人员定位困难以及现有定位算法存在较大定位误差的问题,基于非测距定位技术提出一种改进的最大簇中心定位算法。该算法利用接收信号强度指示器的输出值对移动节点在定位区域中的位置进行归类,改进簇的生成条件和归类逻辑以解决现有定位算法存在的定位盲点问题。数值仿真与实验结果表明,该算法具有较高定位精度,适合于井下复杂多变的通信环境。     

基于RSSI与TDOA的混合测距加权定位算法

对RSSI和TDOA测距技术优缺点进行分析,提出了基于（接收信号强度指示（RSSI）和信号到达时间差（TDOA）的混合测距加权定位算法,解决无线传感器网络定位系统中单纯依靠TDOA测距造成信标节点数量不足的问题。该算法根据测距方式的精度差异对测距结果进行加权校正处理,仿真实验表明,通过选择合适的加权值可以大大降低采用RSSI测距方式对定位精度产生的不利影响。     

模糊化的无线传感节点自适应定位算法

节点定位是无线传感网络的研究基础,具有重要的研究价值和研究意义.现有定位算法主要分为测距相关的算法(range-based)与测距无关的算法(range-free)两类.前者通常使用未经处理的、包含环境噪声的测距信号,导致其定位稳定性较差;后者常使用节点间的连通性信息,导致其定位精度相对较低.针对该现状,本文提出一种基于模糊处理的节点自适应定位算法(fuzzy localization, FL).FL算法首先收集有关测距信息,然后对测距信息进行模糊化处理,最后采用自适应算法计算节点位置.FL算法对测距信息的模糊化处理,减少了环境噪声对定位的影响,提高了节点定位的稳定性;同时细化了通讯半径内的距离估计,提高了节点的定位精度;且自适应算法能对模糊化过程进行自适应控制,取得有效模糊化参数.实验结果表明,与DV-Hop算法和Spring算法相比,FL算法减少了约31%和6%的定位误差,且定位稳定性较好.     

基于RFID的室内定位算法研究

基于位置的服务带动了无线定位技术的研究与应用,基于RFID的室内定位技术具有非接触、非视距的优点,逐渐成为室内定位的首选。介绍了RFID定位系统的基本原理,探讨了当前常用的RFID定位算法的工作原理,并对几种算法进行了比较。     

一种TDOA算法的设计

RFID技术是一种最新研制出来的可用于定位系统的数据非接触识别、判断、分析的高新技术,是当今世界各国下大力度进行研发的科技,目前在欧美及日韩此项技术已经普及到气象、航空、医疗、电力、交通等数十个不同的领域。这些国家在RFID上面的技术实力已经处于世界的领跑地位,而我国却在RFID的研发使用上远远地落后于这些国家,目前我国主要将RFID技术运用到公交车系统上和宾馆的门禁系统。但是,在胡锦涛主席"科技型社会的导引下"我国多个部门纷纷的注重起RFID技术的发展,并且开始投入大量的人力和物力对RFID技术进行研发攻关。详细介绍TDOA测量估计和几种典型的定位算法,同时对这几类算法性能进行比较;接下来主要探讨如何实现移动台进行三维定位,对已有的定位算法进行数学推演,提出综合双曲线定位的TDOA算法,同时对双曲线TDOA定位进行分析。     

区域细化的RFID室内定位算法

提出一种在LANDMARC算法基础上进行定位区域细化的RFID室内定位算法(RDL)。首先对低成本、高精度的LAND-MARC算法进行简单分析,针对其计算中涉及过多无关参考标签和读卡器问题引入区域细化策略。算法利用对射频信号强度调制进行定位区域的细化,消除距离待定位标签较远的读卡器和参考标签对定位计算的影响。仿真结果表明,相比LANDMARC算法,该算法定位精度更高,定位误差的概率分布也更为合理。     

基于RSSI的室内定位算法优化技术

定位技术在无线传感器网络中有重要的作用,针对基于RSSI的室内定位误差较大这一问题,通过对RSSI测距模型进行分析,提出一种基于RSSI的室内定位算法的优化方案。该方案将整体环境进行分割,对分割后的子区域进行环境参数拟合,同时对参考节点的可靠性通过权值进行衡量,取可靠性最高的三个参考节点完成定位,从而减小定位误差,通过Zigbee模块进行验证分析。实验表明,该改进方案明显提高了室内定位的精度。     

基于修正残差的物联网节点定位算法仿真

针对物联网系统中,底层传感节点种类众多,分布随机性很强,节点分布不均匀,节点之间的属性存在较大差异,很难建立统一的节点属性的测距模型.传统的测距定位算法由于无法建立统一的定位测距模型,造成在密集节点区域节点属性多样化明显,造成节点属性的测距误差较大,引起定位不准的问题.提出了一种基于修正残差算法的物联网节点定位方法.通过对测距结果进行测距残差的有效修复,在残差修正的基础上,利用跟踪滤波算法进行节点的跟踪处理,保证未知节点的位置计算的准确性.计算机仿真结果证明,改进方法能够较大幅度提高物联网结构下节点定位的准确性,在物联网小区域的节点定位领域有广阔的应用前景.     

基于RFID的消防员定位

近年来消防员安全事故频发,消防员定位技术也受到了更多的关注;传统的非视距定位方法存在可实践性不足、定位成本高、定位精度低的问题,所以我们提出了基于RFID的消防员定位方法,它综合各种定位系统,采用RSSI算法进行测距定位。本文针对外场消防员救火时,发生火场坍塌的情况,根据消防员定位信息,能够快速及时展开指挥救援,最大限度降低伤亡。     

基于天线覆盖模型的RFID室内定位算法

基于无线射频识别(RFID)技术密集无源标签定位系统的定位算法大多存在标签性能差异、天线方向性未定和外在环境噪声干扰等问题,导致系统定位精度大幅降低。为提高定位精度,提出一种被动式RFID二维室内定位算法IPABACM。该算法通过部署标签阵列使RFID阅读器读取信息,将读取到的标签赋予权值,利用改变标签权重并用神经网络进行训练的方法降低环境噪声和标签性能差异的影响,根据分析天线覆盖模型得出,通过旋转叠加读写器覆盖区域,可降低甚至消除读写器天线方向对定位精度造成的影响。实验结果表明,与传统的被动式RFID定位算法相比,IPABACM算法具有较高的定位精度,且定位时间较短。     

基于路径损耗模型参数实时估计的无线定位方法

定位技术在无线传感器网络中越来越引起人们的重视.针对传统的测距算法中,使用固定路径损耗模型会造成较大测距误差的问题,提出了一种基于RSSI的动态调整信号路径损耗模型参数的协作定位方法.该方法首先根据RSSI确定定位节点所在的最小子区域,然后通过该区域内已知参考节点间的相互合作估算出该子区域的路径损耗模型参数,再根据得到的路径损耗模型实现准确测距,从而减小定位误差.仿真和实验结果验证了该方法提高了定位精度.