1. 中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏,徐州,221008
2. 中国矿业大学 信息与电气工程学院,江苏,徐州,221008
3. 徐州工程学院 信电工程学院,江苏,徐州,221111
纸质出版:2017
移动端阅览
龙佳, 卑璐璐, 李轶, 张申. 基于RSSI的改进加权质心定位修正算法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(4): 89-93.
LONG Jia, BEI Lu-lu, LI Yi, et al. Improved Weighted Centroid Localization Correction Algorithm Based on RSSI[J]. 2017, 34(4): 89-93.
针对现有无线传感器网络中RSSI定位算法易受外部环境影响、定位精度低的问题
提出一种基于RSSI的改进加权质心定位修正算法.该算法先根据RSSI测距值
利用极大似然法对未知节点位置进行初步估计
根据估计坐标值计算未知节点与RSSI信标节点间的近似距离
剔除误差较大的测量组
然后根据"能与未知节点通信的三个信标节点构成的三角形三边相等时定位误差最小"这一理论
得出权值公式
利用加权质心定位算法
结合TDOA信标节点计算未知节点的坐标并修正.仿真结果表明
该算法较传统的RSSI定位算法可有效减小定位误差
提高定位精度.
Aiming at problem that the RSSI localization algorithm is vulnerable to the environment and it has low localization precision in wireless sensor networks
this paper proposed an improved weighted centroid localization correction algorithm based on RSSI. The algorithm estimated roughly the coordinate of unknown node by using RSSI values through maximum likelihood estimation
then it used the coordinate to calculate the approximate distance between the unknown node and the beacon nodes. The algorithm removed the measurement group whose error were large and it got the weighted formula by the theory that the positioning had the least error when the triangle was trilaterally equal and consisted of three beacon nodes which can communicated with the unknown nodes. The algorithm calculated and corrected the coordinate of unknown node with the help of TDOA beacon nodes through weighted centroid localization algorithm. The simulation shows that the algorithm can effectively reduce positioning errors compared with traditional RSSI localization algorithm and it can also improve localization accuracy.
熊海龙, 刘漫丹, 刘庆威. 基于校正的无线传感器网络加权定位算法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2014, 40(2): 225-229. DOI: 225
曹春萍, 陈平. 混合定位算法在复杂室内环境下的应用研究[J]. 计算机应用研究, 2015, 32(5): 1424-1427. DOI: 1424
陈维克, 李文锋, 首珩, 等. 基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2006, 30(2): 265-268. DOI: 265
王振朝, 张琦, 张峰. 基于RSSI测距的改进加权质心定位算法[J]. 电测与仪表, 2014, 51(21): 63-66. DOI: 63
崔法毅, 邵冠兰. 基于RSSI多边定位误差的加权质心定位算法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(7): 2162-2168. DOI: 2162
张怡, 席彦彪, 李刚伟, 等. 基于卡尔曼滤波的TDOA/AOA混合定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(20): 62-66. DOI: 62
Liu Y, Yang Z, Wang X, et al. Location, localization, and localizability[J]. Journal of Computer Science and Technology, 2010, 25(2): 274-297. DOI: 274
Yang X, Pan W, Zhang Y. A positioning algorithm for node of WSN based on received signal Sstrength[M]. Springer Berlin Heidelberg, 2011: 441-446.
李福芳, 罗飞, 齐德昱, 等. 无线传感网节点自适应优化定位研究[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(10): 18-21. DOI: 18
张少平, 李国徽. 无线传感器网络最小测距误差估计定位算法[J]. 小型微型计算机系统, 2011, 32(2): 218-223. DOI: 218
孟令军, 王建亮, 潘峰. 基于TDOA定位机制的无线传感器网络节点设计[J]. 传感器与微系统, 2009, 28(6): 101-103. DOI: 101
郭瑞, 马寅飞. 基于RSSI的三角形质心定位算法的优化策略[J]. 微电子学与计算机, 2014, 31(3): 111-114. DOI: 111
史跃飞, 冯秀芳, 高昊. 一种基于动态锚节点的改进加权定位算法[J]. 计算机应用与软件, 2013, 40(10): 151-154. DOI: 151
0
浏览量
18
下载量
0
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010602201714号