本文選題：室內(nèi)定位　切入點(diǎn)：衰減模型　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在室內(nèi)定位中由非視距和多徑傳輸?shù)纫蛩貙?dǎo)致定位誤差較大的問(wèn)題,提出了基于三角函數(shù)的粒子群算法。針對(duì)RSSI波動(dòng)性引起的測(cè)距誤差,利用LQI和RSSI值之間的關(guān)系對(duì)RSSI值進(jìn)行優(yōu)化,提出了基于LQI權(quán)重的RSSI測(cè)距算法。改進(jìn)的粒子群算法相比較于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化了權(quán)重模型和速度更新策略,避免陷入局部最優(yōu)值情況。在對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)后,進(jìn)一步將其運(yùn)用到Zigbee平臺(tái)的定位實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)證明該算法在測(cè)試環(huán)境下平均定位誤差在0.5 m以內(nèi),相比于LSE和標(biāo)準(zhǔn)PSO算法,獲得較好的定位效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of large localization error caused by non-line-of-sight and multipath transmission in indoor positioning of wireless sensor network nodes, a trigonometric function based particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for ranging errors caused by RSSI volatility. The relationship between LQI and RSSI is used to optimize the RSSI value, and a RSSI ranging algorithm based on LQI weight is proposed. Compared with the standard PSO, the improved PSO optimizes the weight model and the speed update strategy. After the simulation of the algorithm, the algorithm is further applied to the localization experiment of Zigbee platform. The experimental results show that the average positioning error of the algorithm is less than 0.5 m in the test environment. Compared with LSE and standard PSO algorithm, better localization effect is obtained.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院國(guó)家天文臺(tái);杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(LQ13F010010) 浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)“固態(tài)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)安全關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)”項(xiàng)目(2013TD03) 浙江省“電子科學(xué)與技術(shù)”重中之重學(xué)科開放基金項(xiàng)目(GK13020320003/004)
【分類號(hào)】：TP18;TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1648499