【摘要】：針對基于RSSI測距的定位算法定位誤差較大的問題,通過加入多組已知節(jié)點之間的距離和接收功率作為參考,提出了一種改進的RSSI測距算法,并將改進的RSSI測距作為最小二乘支持向量回歸機LSSVR的輸入向量,獲得基于改進RSSI測距的LSSVR三維定位算法模型。MATLAB仿真結(jié)果表明,在節(jié)點隨機分布的三維環(huán)境中,基于改進RSSI測距的LSSVR定位算法的定位誤差比傳統(tǒng)LSSVR定位算法減小了13.6%~21.2%,另外,可以通過增加已知節(jié)點數(shù)量等方法,進一步提高目標定位的準確性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the localization algorithm based on RSSI rangefinder has a large localization error, an improved RSSI ranging algorithm is proposed by adding the distance and receiving power between several known nodes as reference. The improved RSSI ranging is taken as the input vector of the least squares support vector regression machine LSSVR, and the LSSVR 3D location algorithm model based on the improved RSSI ranging algorithm is obtained. The MATLAB simulation results show that in the three dimensional environment where nodes are randomly distributed, The localization error of the LSSVR location algorithm based on improved RSSI ranging is reduced by 13.6and 21.2than that of the traditional LSSVR localization algorithm. In addition, the accuracy of target location can be further improved by increasing the number of known nodes and so on.
【作者單位】： 南京郵電大學通信與信息工程學院;南京郵電大學理學院;
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2321049