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针对无线传感器网络移动节点定位精度不高的问题,提出一种基于小波变换预测的移动节点定位算法。根据历史运动轨迹通过小波变换预测节点当前位置,精确采样区域,应用自适应采样方法减少采样次数,通过加权滤波增大高质量样本点以及降低低质量样本点对定位结果的影响,提高定位精度。仿真结果表明,在锚节点数目、通信半径、最大样本点数目等条件变化的情况下,该算法与传统算法相比提高了定位精度,在低锚节点密度环境下表现出良好的效果。 相似文献
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针对WiFi信号在室内复杂环境下不稳定以及建筑物对地磁场的扭曲作用造成单一定位源定位精度不高的问题, 本文采用多源信息融合定位技术, 有效利用WiFi和地磁场的指纹数据来进行定位, 提出了一种改进的自适应差分进化算法来优化BP神经网络(improved differential evolution BP, IDEBP). 该方法通过改进差分进化算法的变异、交叉和选择操作来优化BP神经网络的权值和偏差, 有助于BP模型更好地学习WiFi和地磁场指纹数据的特征. 仿真结果表明, IDEBP算法能大大提高室内指纹定位的精度. 相似文献
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AODV路由协议是通过全向广播请求报文和定时广播Hello报文来建立Ad Hoc网络的路由,但在路由发现阶段需要广播发送大量的请求控制报文,导致了协议性能的下降。针对此问题,提出了一种新的基于定向广播的路由协议,该协议通过定向广播发送请求报文,并根据节点的移动性动态调整Hello报文的发送时间间隔来减少报文的发送。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地减少控制报文的数量,减少路由负载,也显著提高了端到端时延、平均投递率等性能参数。 相似文献
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为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。 相似文献
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针对目前室内定位系统在前期数据采集阶段耗时耗力和定位过程中易受干扰导致定位精度低等问题,提出了离线构建惯导地磁基准库和在线基于可信度的联合定位算法。与传统的地磁与惯导信息融合相比,通过使用动态步长估计算法和方位角估计算法改进的离线阶段地磁基准库,在确保基准库数据准确有效的前提下,大大缩短了构建基准库所耗费的时间,并且降低了人力成本。同时在线阶段融合地磁匹配与惯导匹配中的确定性信息,通过基于可信度的定位算法获得最终节点位置。经实际环境实验结果表明,提出的定位方法,能够有效地降低系统的前期数据采集复杂度,减少定位误差,实现2 m的定位精度。 相似文献