【摘要】：采用混合濾波法過濾異常的RSSI值并估算優(yōu)值,由節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)校正模型消除路徑衰減因子,解決了RSSI測(cè)距誤差較大的問題。由此提出了基于混合濾波和節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)校正模型的測(cè)距算法。通過實(shí)驗(yàn)證明,混合濾波優(yōu)于常用的幾種濾波法,節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)校正模型無需測(cè)試路徑衰減因子,能直接適用于不同環(huán)境,并且隨著節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加,測(cè)距誤差會(huì)進(jìn)一步降低。相比于未采用此模型的情況,該算法能大大降低測(cè)距誤差和成本,提高RSSI測(cè)距的實(shí)用性。
[Abstract]:The mixed filtering method is used to filter the RSSI value of the anomaly and estimate the optimal value. The path attenuation factor is eliminated by the node adaptive correction model, which solves the problem of large error of RSSI ranging. A distance measurement algorithm based on hybrid filtering and node adaptive correction model is proposed. The experimental results show that the hybrid filtering method is superior to several common filtering methods. The node adaptive correction model does not need to test the path attenuation factor, and can be directly applied to different environments. With the increase of the number of nodes, the ranging error will be further reduced. Compared with the case without this model, the algorithm can greatly reduce the ranging error and cost, and improve the practicability of RSSI ranging.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：橫向科技項(xiàng)目(80303-SHS066) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計(jì)劃訓(xùn)練項(xiàng)目(201510616095)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2464776