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基于信號接收強度的加權質心定位算法

大小:0.61 MB 人氣: 2018-01-10 需要積分:2

  在無線傳感網絡( Wireless Sensor Network,WSN)中定位功能是傳感器網絡的基本功能之一,對傳感器網絡應用的有效性起著關鍵的作用。目前無線傳感器網絡在煤礦井下巷道等狹長空間中用于人員定位和環境監測心。建立可靠實用定位算法,對于提高礦井安全生產管理水平有著重要的現實意義。

  根據定位機制的不同,可以將WSN定位算法分為基于測距的定位算法( Range-based)和無需測距的定位算法(Range-free),其中基于測距的算法通過測量節點之間的距離或角度信息,使用三邊測量法、三角測量法或最大似然估計法來進行定位。基于測距的定位算法有基于信號接收強度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)算法、基于信號傳播時間( Time Of Arrival,TOA)算法、基于信號接收時間差(Time Difference On Arrival.TDOA)算法、基于信號接收角度( Angle Of Arrival, AOA)算法等。其中TOA、TDOA和AOA這3種算法對硬件要求高,而RSSI屬于無線發送層的可選部分,節點在接收無線數據的同時可完成測雖,無需額外的硬件設備。無需測距的定位算法不需要距離和角度信息,僅根據網絡連通性等信息即可實現定位,常用算法有質心定位算法和距離向量( Distance Vector-Hop,DV-Hop)定位算法等。在以往的研究中,有文獻提出將RSSI測距和質心算法相結合來進行定位的相關算法,其運用傳統的加權質心算法,以未知節點到各信標節點的距離的倒數為權值,對信標節點進行加權求質心。

  本文針對在狹長空間中信號多路徑效應明顯、傳感器節點定位精度不足的情況,結合信標節點的布局特點,提出了一種通信開銷小、硬件要求低、適合傳感器節點處理的基于RSSI的加權質心定位算法。該算法動態獲取路徑衰落指數,增強了算法的環境適應能力,并且根據當前環境調整加權因子的修正程度,改進加權質心算法的加權因子,提高了算法的定位精度和穩定性。
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