發(fā)布時間：2018-08-19 19:58

【摘要】：基于接收信號強(qiáng)度指示(RSSI)定位模型,提出了一種目標(biāo)節(jié)點位置的精確計算方法。將RSSI定位問題所描述的非線性優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)化為線性最小二乘法估計問題,將定位結(jié)果直接用代數(shù)解表示。分別提出了目標(biāo)節(jié)點信號發(fā)射強(qiáng)度已知和未知下的非約束線性最小二乘(ULLS)定位方法。同時對非約束線性最小二乘法下的參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化,提出了約束線性最小二乘法以提高定位精度。仿真驗證了該定位計算方法的有效性,測試了不同信號強(qiáng)度噪聲對定位誤差的影響。結(jié)果同時表明,約束線性最小二乘法比非約束線性最小二乘法的定位誤差更小,非常接近于定位結(jié)果的克拉美羅下界值(CRLB)。
[Abstract]:Based on the (RSSI) location model, an accurate method for calculating the location of the target node is proposed. The nonlinear optimization function described in the RSSI localization problem is transformed into a linear least square estimation problem, and the location results are directly represented by algebraic solutions. An unconstrained linear least square (ULLS) localization method is proposed for the target node with known and unknown signal intensity. At the same time, the parameters under the unconstrained linear least square method are further optimized, and the constrained linear least squares method is proposed to improve the positioning accuracy. The effectiveness of the method is verified by simulation, and the influence of the noise of different signal intensity on the positioning error is tested. The results also show that the location error of the constrained linear least squares method is smaller than that of the unconstrained linear least squares method, and it is very close to the Clemero lower bound value (CRLB). Of the location result.
【作者單位】： 浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院;浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術(shù)研究重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大項目(61190114) 國家自然科學(xué)青年基金項目(61303236) 浙江省教育廳科研項目(Y201328700) 浙江農(nóng)林大學(xué)科研發(fā)展基金人才啟動項目(2013FR086)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：2192679