分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点...分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。展开更多
在基于无线传感器网络的直流线路合成电场测量系统中,传感器节点位置的自动获取可以有效地减少测量工作量,提高测试效率。传统的接收信号强度(received signal strength indicator,RSSI)定位方法利用经验值选取路径衰减指数,易导致定位...在基于无线传感器网络的直流线路合成电场测量系统中,传感器节点位置的自动获取可以有效地减少测量工作量,提高测试效率。传统的接收信号强度(received signal strength indicator,RSSI)定位方法利用经验值选取路径衰减指数,易导致定位误差较大。为提高传感器节点的定位精度,提出一种实时估计路径衰减指数的定位方法。该方法利用参考节点间距离和未知节点收到的RSSI值来实时估计路径衰减指数,并利用它来估算距离,从而减小定位误差,提高算法对不同环境的适应性。实验结果表明,在公园草坪、学校操场以及特高压直流试验基地直流试验线段电磁环境测试场3种典型的电场测量环境下,该算法的定位精度均较其他RSSI算法高。展开更多
文摘分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。
文摘在基于无线传感器网络的直流线路合成电场测量系统中,传感器节点位置的自动获取可以有效地减少测量工作量,提高测试效率。传统的接收信号强度(received signal strength indicator,RSSI)定位方法利用经验值选取路径衰减指数,易导致定位误差较大。为提高传感器节点的定位精度,提出一种实时估计路径衰减指数的定位方法。该方法利用参考节点间距离和未知节点收到的RSSI值来实时估计路径衰减指数,并利用它来估算距离,从而减小定位误差,提高算法对不同环境的适应性。实验结果表明,在公园草坪、学校操场以及特高压直流试验基地直流试验线段电磁环境测试场3种典型的电场测量环境下,该算法的定位精度均较其他RSSI算法高。