基于自適應(yīng)射頻指紋地圖的WSN室內(nèi)定位算法研究
本文關(guān)鍵詞:基于自適應(yīng)射頻指紋地圖的WSN室內(nèi)定位算法研究 出處:《傳感技術(shù)學(xué)報》2015年08期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 射頻指紋地圖 室內(nèi)定位 有限狀態(tài)自動機
【摘要】:針對目前基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi)定位時由于節(jié)點間收發(fā)信號的強時變特性而造成的定位精度不高、自適應(yīng)性差的問題,提出了一種基于自適應(yīng)射頻指紋地圖的WSN室內(nèi)定位算法。該算法利用固定位置處信標(biāo)節(jié)點間的信號強度來實時刻畫環(huán)境的動態(tài)變化,從而構(gòu)建出自適應(yīng)環(huán)境變化的射頻指紋地圖;實時定位階段,利用貝葉斯估計法計算目標(biāo)初始位置,通過有限狀態(tài)自動機濾除目標(biāo)移動過程中出現(xiàn)的不可能跳變位置。實驗結(jié)果表明,該方法在增加環(huán)境自適應(yīng)性的同時大大提高了定位精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the localization accuracy is not high and the adaptability is poor due to the strong time-varying characteristics of the transceiver signals between nodes when indoor positioning is carried out based on wireless sensor networks. A WSN indoor location algorithm based on adaptive radio-frequency fingerprint map is proposed. The algorithm uses the signal intensity between beacon nodes at fixed position to describe the dynamic changes of environment in real time. In order to construct the radio-frequency fingerprint map which adapts to the change of environment; In the real time positioning stage, the initial position of the target is calculated by Bayesian estimation method, and the impossible jump position is filtered out by finite state automata. The experimental results show that the proposed method can be used to calculate the initial position of the target. This method not only increases the environmental adaptability, but also improves the positioning accuracy.
【作者單位】: 太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院;太原科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:晉城市科技計劃項目(201501004-1)
【分類號】:TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 隨著對室內(nèi)位置服務(wù)要求的不斷增加,找到一種適用于室內(nèi)環(huán)境的高精度、低復(fù)雜度及強環(huán)境自適應(yīng)性的定位算法成了近年研究的熱點。對于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境來說,適用于室外定位的GPS系統(tǒng)和蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)中的定位精度明顯惡化,無法滿足室內(nèi)用戶精確定位的需求。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其
【參考文獻】
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【共引文獻】
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本文編號:1382220
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