在利用接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位時(shí),RSSI值易受環(huán)境的影響導(dǎo)致定位誤差,為此提出基于RSSI測(cè)距修正的四邊形加權(quán)質(zhì)心定位算法(QWCRC)。先對(duì)來自同一錨節(jié)點(diǎn)的多個(gè)RSSI值進(jìn)行卡爾曼濾波,得到修正的RSSI值,致使測(cè)距盡可能的接近真實(shí)距離;再采用四邊形加權(quán)定位對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位,同時(shí)利用最小二乘法進(jìn)行輔助定位,此算法對(duì)于相鄰錨節(jié)點(diǎn)圓不相交的情況給出新的解決方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明,改進(jìn)的算法相比較于四邊形加權(quán)質(zhì)心算法(QWC)和RSSI測(cè)距修正的三角形加權(quán)算法(TWCRC),在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目5×5和噪聲強(qiáng)度為0 dbm時(shí),定位精度可分別提升87.14%和35.51%。

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【部分圖文】：

圖1Kalman對(duì)于0dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波

CC2530的發(fā)射頻率為2405～2583.5MHz,天線的發(fā)射增益和接收增益為2dbm。在開闊的場(chǎng)地上利用CC2530作為傳感器的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),盡量減少場(chǎng)地上障礙物和信號(hào)的干擾,此時(shí)可認(rèn)作是自由空間傳播模型,視節(jié)點(diǎn)到的信號(hào)為理想的接收信號(hào),在此基礎(chǔ)上加上不同強(qiáng)度(0、5....

圖2Kalman對(duì)于5dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波

圖1Kalman對(duì)于0dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波圖3Kalman對(duì)于10dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波

圖3Kalman對(duì)于10dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波

圖2Kalman對(duì)于5dbm噪聲強(qiáng)度下RSSI濾波對(duì)比圖1～3可知,距離發(fā)射節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn),噪聲對(duì)于信號(hào)的干擾程度越大,Kalman濾波后對(duì)應(yīng)的RSSI值偏差也越大。在0dbm噪聲強(qiáng)度下,經(jīng)濾波后的RSSI值與理想值偏差較小,但在3與5dbm噪聲強(qiáng)度下,當(dāng)距離>35m,濾波....

圖4四邊形加權(quán)質(zhì)心算法原理1

在三角形加權(quán)質(zhì)心的基礎(chǔ)上,為提高定位的精度,增加了參與定位的錨節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),提出了四邊形加權(quán)質(zhì)心算法,算法原理如圖4所示。由圖4可知,參與定位的錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)目越多,相交得到的區(qū)域就會(huì)越小,定位精度越高。但是并不是錨節(jié)點(diǎn)參與的個(gè)數(shù)越多越好,一方面是隨著錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)目的增加,距離未知節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)....

本文編號(hào)：3901207