【摘要】：在基于接收信號(hào)強(qiáng)度RSSI(received signal strength index)測(cè)距定位算法中,RSSI的測(cè)距誤差直接影響著定位精度。為此,提出基于RSSI濾波優(yōu)化的加權(quán)質(zhì)心定位算法(weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI,WC-RSSI)。利用最小二乘法測(cè)量信號(hào)傳輸環(huán)境的參數(shù),通過高斯濾波摒棄劣質(zhì)的RSSI值,優(yōu)化RSSI值,通過測(cè)距模型將RSSI值轉(zhuǎn)換成距離,引用加權(quán)質(zhì)心定位算法計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置,實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)定位。仿真結(jié)果表明,利用最小二乘法的環(huán)境參數(shù)估計(jì)誤差低于2.5%,與傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法相比,WC-RSSI算法的均方定位誤差得到有效地下降。
[Abstract]:In the RSSI (received signal strength index) ranging algorithm based on the received signal intensity, the ranging error of RSSI directly affects the positioning accuracy. Therefore, a weighted centroid localization algorithm (weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI,WC-RSSI) based on RSSI filter optimization is proposed. The least square method is used to measure the parameters of the signal transmission environment. Gao Si filter abandons the inferior RSSI value, optimizes the RSSI value, converts the RSSI value into the distance through the ranging model, calculates the node position by using the weighted centroid localization algorithm, and realizes the node location. The simulation results show that the environmental parameter estimation error using the least squares method is less than 2.5%. Compared with the traditional centroid localization algorithm, the mean square localization error of the WC-RSSI algorithm is reduced effectively.
【作者單位】： 廊坊燕京職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;河北大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170040、60903088) 河北省高校百名優(yōu)秀創(chuàng)新人才計(jì)劃基金項(xiàng)目(CPRC002)
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：2471587