本文選題：非視距 + RSSI��； 參考：《通信學(xué)報》2014年01期

【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)節(jié)點定位,在分析定位誤差模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合高斯混合模型提出了一種無需先驗知識的節(jié)點定位算法。利用高斯混合模型,對含有非視距誤差的距離測量信息進行訓(xùn)練,以獲得接近真實值的距離估計值。為取得高精度的定位效果,采用粒子群算法對期望最大化(EM)算法進行優(yōu)化。同時結(jié)合優(yōu)選殘差加權(quán)算法對所得的距離值進行定位估計,得出目標節(jié)點坐標估計值。仿真實驗結(jié)果證實了算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at indoor node location in wireless sensor networks, based on the analysis of location error model and Gao Si hybrid model, a node localization algorithm without prior knowledge is proposed.The distance measurement information with non-line-of-sight error is trained by using Gao Si mixed model to obtain the distance estimation close to the real value.Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the expected maximization (EMM) algorithm in order to achieve high precision localization.At the same time, the distance value is estimated by the optimal residual weighting algorithm, and the estimated value of the target node coordinate is obtained.Simulation results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61273078)~~
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1736672