【摘要】：針對(duì)基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法精度不高的問題,提出一種負(fù)約束條件下的似然估計(jì)定位算法。當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)在參考節(jié)點(diǎn)的通信范圍之外時(shí),引入負(fù)約束條件來提高定位精度。主要工作可分為三部分:第一,根據(jù)RSSI值測(cè)量參考節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的距離。第二,根據(jù)參考節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)通信關(guān)系建立正約束和負(fù)約束條件下的似然估計(jì)函數(shù)。第三,利用粒子群優(yōu)化算法找到未知節(jié)點(diǎn)的最佳位置。仿真結(jié)果表明,引入負(fù)約束條件可以提高定位精度,且優(yōu)于傳統(tǒng)的定位算法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the accuracy of RSSI (Received Signal Strength Indicator)-based wireless sensor network localization algorithm is not high, a likelihood estimation localization algorithm with negative constraints is proposed. When the unknown node is outside the communication range of the reference node, a negative constraint is introduced to improve the positioning accuracy. The main work can be divided into three parts: first, the distance between the reference node and the unknown node is measured according to the RSSI value. Secondly, the likelihood estimation functions under positive and negative constraints are established according to the communication relationship between reference nodes and unknown nodes. Thirdly, particle swarm optimization algorithm is used to find the best location of unknown nodes. The simulation results show that the location accuracy can be improved by introducing negative constraints, and it is better than the traditional location algorithm.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：浙江省科技廳重大專項(xiàng)項(xiàng)目(C13011) 浙江省科技廳公益技術(shù)研究項(xiàng)目(2013C33069)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2441463