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基于強(qiáng)度值遞歸測(cè)量機(jī)制的無(wú)線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位算法研究

為解決無(wú)線傳感網(wǎng)部署過(guò)程中存在嚴(yán)重的射頻串?dāng)_現(xiàn)象，且定位信號(hào)測(cè)量精確程度低，難以準(zhǔn)確搜尋到錨節(jié)點(diǎn)等不足，本文提出了基于強(qiáng)度值遞歸測(cè)量機(jī)制的無(wú)線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位算法。首先通過(guò)強(qiáng)度值遞歸機(jī)制，準(zhǔn)確地按照采樣信號(hào)強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)重心節(jié)點(diǎn)的精確定位，隨后通過(guò)對(duì)采樣信號(hào)數(shù)值進(jìn)行轉(zhuǎn)換，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)重心節(jié)點(diǎn)位置，對(duì)待測(cè)量節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行精確估計(jì)，從而計(jì)算出節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的準(zhǔn)確位置，有效提高了定位信號(hào)的精確程度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與KKFG定位算法相比，本文算法具有更高的定位精確度與數(shù)據(jù)分組投遞率，以及更低的定位誤差度。
關(guān)鍵字：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)定位強(qiáng)度值遞歸錨節(jié)點(diǎn) 數(shù)據(jù)分組投遞率 201608

從硬件設(shè)計(jì)入手，介紹了自主設(shè)計(jì)的以片上系統(tǒng)(SOC)STM32W108為核心的WSN節(jié)點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上采用了一種基于RSSI的加權(quán)質(zhì)心定位算法實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)的自定位。該算法將RSSI測(cè)距和質(zhì)心定位算法相結(jié)合，用測(cè)得的RSSI值作為質(zhì)心定位的加權(quán)因子，合理體現(xiàn)了不同錨節(jié)點(diǎn)對(duì)定位未知節(jié)點(diǎn)的約束力。通過(guò)測(cè)試證明，該定位方法在較少的通信開銷情況下具有較高的定位精度，且易于實(shí)現(xiàn)。
關(guān)鍵字：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 接收信號(hào)強(qiáng)度指示節(jié)點(diǎn)定位加權(quán)質(zhì)心定位

WSN(Wireless Sensors Network)是集傳感器技術(shù)、MEMS技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的一種信息獲取和信息處理技術(shù)[1]，它具有自組織、自適應(yīng)能力，在智能交通方面具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和廣闊的應(yīng)用前景[2]。在智能公交系統(tǒng)中，車輛位
關(guān)鍵字：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 車載節(jié)點(diǎn)定位算法研究

節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)問(wèn)題之一，基于RSSI測(cè)距技術(shù)被廣泛應(yīng)用到節(jié)點(diǎn)定位中。由于RSSI測(cè)距受到環(huán)境影響而產(chǎn)生測(cè)距誤差，進(jìn)而影響節(jié)點(diǎn)定位的精度。本文利用距離幾何約束來(lái)減小RSSI測(cè)距誤差，并結(jié)合三角形質(zhì)心定位算法。仿真結(jié)果表明該算法比基于RSSI三角質(zhì)心定位算法的定位精度有較大提高。
關(guān)鍵字：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) RSSI 節(jié)點(diǎn)定位距離幾何約束三角質(zhì)心定位 201005

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