一种鲁棒的RSSI测距定位算法

基于RSSI测距定位方法因其信号获取便捷、成本低、功耗小等优点受到广泛关注。然而传感器节点部署的实际环境复杂多变,使得基于RSSI测距的定位结果常常不稳定。针对传感器节点部署的随机性和测距信号受复杂环境的影响等因素,提出了一种鲁棒的RSSI测距位置估计算法。算法分别在测距阶段和计算坐标阶段最大限度消除误差,以达到提高定位精度。理论分析和仿真结果表明,新的算法比以往同类算法具有更高的精度和更强的稳定性。     

无线传感器网络中三边定位的聚类分析改进算法

为提高无线传感器网络(WSN)节点定位精度,本文提出一种基于RSSI三边定位聚类改进算法。该算法基于RSSI向量在三边测量定位的结果中引入聚类优化算法,最后得到未知节点的定位结果。数据表明,该算法在无线传感器网络未知节点的定位中定位精度和定位误差都有改进。     

一种利用统计中值的加权RSSI定位算法

RSSI是无线传感器网络定位中最为常用的测距技术之一.传感器节点一般部署在复杂的环境中,故在获取的RSSI信号序列中可能同时存在随机误差和粗差,利用常用的算法难以消除混合误差对RSSI统计数据的影响.在分析误差特征的基础上,提出了一种基于统计中值的加权定位算法.算法在去除粗差的同时,能一定程度的平滑随机误差.算法提高了定位的精度,且提高了节点的覆盖率.仿真结果表明算法有较高的定位精度和覆盖率.     

基于RSSI测距误差离群去约束的优化方法

针对基于RSSI测距定位中偶然性测距误差和设备误差对定位结果影响较大这一问题,提出了一种误差离群去约束的优化方法。通过对三边定位结果使用K-means算法进行离群分析,得到对定位结果影响较大的几个锚节点,从而对数据进行处理。针对实际系统使用RSSI测距模块测得多组实验数据,并用Matlab软件进行仿真分析,将测距误差离群去约束模型与传统均值模型使用最小二乘法在不同距离下进行定位对比。仿真结果表明,当引入不同数量误差锚节点时,前者在定位精度方面均有0. 1～0. 2 m~2提升,同时算法也具有很好的鲁棒性。     

基于RSSI的笼内鸡只定位方法研究

为快速准确对笼养环境下鸡只多目标定位,设计了1种基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）融合混合滤波算法的笼内鸡只自动定位方法。首先设计了RSSI值采集系统,由PC机（笔记本电脑）、FU-M6-A型读写器、极化相匹配的天线和脚踝标签、读写器软件构成。其次,合理地布置天线,建立了信号衰减测距模型,使用狄克逊高斯混合滤波算法将原始数据预处理,优化笼养环境下信号传播路径损耗系数。最后计算脚踝标签到发射天线之间的距离,将测距值代入极大似然估计法求得脚踝标签的位置坐标初值,以标签坐标和测距值作为未知量采用牛顿迭代法求得最优的标签位置坐标。结果表明：所设计定位方法的定位误差在5 cm以内的概率接近83%,和传统的节点—节点定位算法相比,该方法提高了鸡只在移动过程中的定位精度,为鸡只行为分析提供了1种方法。     

基于无线传感器网络的奶牛养殖管理定位系统

奶牛养殖管理定位系统在无线传感器网络的监测范围内布置非常多的传感器节点来收集周围的环境信息,并将收集到的信息处理后发送出去。该研究在分析RSSI测距误差影响因素和RSSI测距均值校正的基础上,提出了基于RSSI均值校正的三边测量定位优化算法,并进行了Matlab仿真试验。最后将此改进算法应用于奶牛健康监测和定位系统的设计,结果完全满足奶牛健康状况监测和定位要求。     

基于RSSI的室内定位算法

提出一种基于RSSI信号强度和信标节点位置相结合的室内定位算法,该算法首先分析信号强度(RSSI),根据RSSI值将RSSI分为敏感区和非敏感区,并将RSSI值作为特征点存储。然后对未知节点进行RSSI计算,通过利用信标节点对未知节点的修正,从而提高定位精度。     

新型带触摸屏的智能网络公交站牌

城市公交电子站牌系统是数字智能公交系统的一个重要组成部分。针对目前公交站点所采用的触摸式液晶屏站牌的缺点，本文提出一种新型的带触摸屏并连接网络的智能公交站牌，即在原来公交站牌所显示的信息的基础上，增加站牌输入和信息传输功能，使得公交调度系统可以感知各个站点之间对运输量的需求情况并及时调度车辆，同时为乘客提供更优的乘车方案供乘客选择。另外，通过使站牌本地承担相应的计算量，以减少网络带宽的占用，从而降低了调度中心服务器的负荷。     

基于无线传感网络的航标系统节点定位研究

为了将海上交通信息的采集、处理、传输通过无线网络进行互联,实现航标的数字化、信息化、网络化,提出一种应用加权最小二乘法和卡尔曼滤波相结合的RSSI定位优化算法,实现网络节点定位.仿真结果分析表明：该算法适用于航标系统的节点定位,定位精度满足要求.     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

融合ZigBee和WebGIS的城市公交运营监控系统

融合ZigBee技术和WebGIS技术研发的城市公交运营监控系统，采用ZigBee无线自组网技术，实现对车载用ZigBee移动终端、电子公交站牌用ZigBee路由器和公交子网络末端用ZigBee协调器的硬件研发并组建城市公交运营监控感知网，实现对各公交车辆到站信息的实时定位采集与电子播报，为出行者提供乘车便利；以WebGIS技术为核心并集成Oracle数据库技术和GPRS无线通信技术研发的系统应用层，实现对各公交车辆的实时定位跟踪与监督调控以提高公交车辆的运营效率。系统的试运营，证明了ZigBee组网的高效性、数据传输的可靠性以及系统功能的实用性。     

基于规则化最小二乘的多跳非测距定位算法

在众多无线定位应用中,多跳非测距定位具有功耗小、成本低的特点,但也受到网络各向异性的影响,导致其应用受限。针对网络各向异性问题,通过构建跳数与距离的映射关系,将定位视为一种规则化回归预测过程。该方法能有效避免各向异性对定位造成的影响,计算开销小,无需设定复杂的参数,且定位精度高。仿真实验结果表明,与以往类似算法相比,该算法能够获得很快的定位速度和较高的定位精度。     

窄带物联网技术的室内RSSI定位仿真算法

分析了RSSI定位的算法特点后,提出了对算法改进的RSSI的质心算法和RSSI的三边测量算法,并结合了窄带物联网技术,将该算法应用到实际中。对已有算法的不足进行优化,并结合窄带物联网技术实现算法中仿真信标节点位置信息的采集。     

基于双目视觉的无人补料装置测距技术

基于双目视觉技术，研究一种适用于无人补料设备的目标检测及测距技术，设计了高精度的目标检测识别和双目测距方法，并进行了相关仿真实验。实验结果表明，使用改进后的识别定位算法平均准确率为99.53%，双目相机在距离补料装置40cm至90cm时，测距相对误差介于0.59%至1.26%之间，可以有效辅助近距离定位补料装置，较好地满足了补料装置与料仓的对接功能要求，为实现补料装置的自动化水平具有积极意义。     

基于ZigBee技术的奶牛定位系统组网方案研究

为定位监测生理参数异常的奶牛,建立奶牛定位网络,比较几种主流的无线定位网络组网方案,选择基于RSSI信号衰减测距原理的CC2430+自主开发定位算法的方案。采用支持ZigBee协议的CC2430模块,选择mesh网络组网,提出基于网格覆盖范围内用最少节点的部署方法,并通过路由能耗管理协议PPEG和FPALA进行网络仿真。为进一步建立低功耗、少节点的奶牛无线定位网络奠定基础。     

林业无线传感器网络节点定位技术

针对传统遗传算法存在过早收敛,对遗传定位算法进行了改进,提出了一种新的无线传感器网络节点定位算法,通过对单调基因位进行突变克服遗传算法的局限性。仿真实验表明:改进遗传算法比传统遗传算法在对未知节点的定位精度与计算的收敛速度方面有了显著提高。     

一种适用于大规模无线传感器网络的定位算法

针对经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于MDS的分布式定位算法.改进后的分布式定位算法加入了分簇的思想,把网络中的节点分成不同的簇来进行局部定位,局部定位时引入Euclidean算法估算距离矩阵,再用矩阵转换将局部相对坐标图合并成全局相对坐标图,并转换为绝对坐标.仿真分析表明,提出的算法有更好的定位精度,而且在较低网络连通度和不规则网络分布的条件下表现出更好的可靠性.     

基于时间同步的WSNs声音定位系统研究

研究了基于时间同步的声音定位测距TDOA算法,TDOA算法的定位精度精准性取决于测量时间差,如果测量时间值误差过大,根据估计距离得到的TDOA算法得到的距离误差很大.详细介绍了无线传感器网络定位算法以及基于到达时间差的延时估计定位方法,通过实验论证,解决了由于测量时间差存在误差造成定位误差偏大的问题.为无线传感器网络定位技术的发展奠定了理论基础.     

基于时间同步的 WSNs声音定位系统研究

研究了基于时间同步的声音定位测距 TDOA算法,TDOA算法的定位精度精准性取决于测量时间差,如果 测量时间值误差过大,根据估计距离得到的 TDOA算法得到的距离误差很大.详细介绍了无线传感器网络定位算 法以及基于到达时间差的延时估计定位方法,通过实验论证,解决了由于测量时间差存在误差造成定位误差偏大 的问题.为无线传感器网络定位技术的发展奠定了理论基础.     

定位精度自适应系统设计与性能分析

位置感知是认知无线电应用的核心技术之一.为了提供不同的位置感知应用,认知无线电系统的定位应支持自适应精度.以ZZLB信息作为最优化设计准则,采用ML时延估计算法,设计一种依据环境和业务需求自适应调整测距精度的认知定位方案,并提出一种能适应宽信噪比的测距精度自适应算法——ML-TOA算法.分别从不同角度分析ML-TOA算法的性能.仿真结果表明,该方案在宽信噪比场景能较好地实现测距精度自适应.