在利用接收信號強度指示(RSSI)對無線傳感器網(wǎng)絡中的未知節(jié)點進行定位時,RSSI值易受環(huán)境的影響導致定位誤差,為此提出基于RSSI測距修正的四邊形加權(quán)質(zhì)心定位算法(QWCRC)。先對來自同一錨節(jié)點的多個RSSI值進行卡爾曼濾波,得到修正的RSSI值,致使測距盡可能的接近真實距離;再采用四邊形加權(quán)定位對未知節(jié)點進行定位,同時利用最小二乘法進行輔助定位,此算法對于相鄰錨節(jié)點圓不相交的情況給出新的解決方案。實驗結(jié)果對比表明,改進的算法相比較于四邊形加權(quán)質(zhì)心算法(QWC)和RSSI測距修正的三角形加權(quán)算法(TWCRC),在錨節(jié)點數(shù)目5×5和噪聲強度為0 dbm時,定位精度可分別提升87.14%和35.51%。

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【部分圖文】：

圖1Kalman對于0dbm噪聲強度下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。在開闊的場地上利用CC2530作為傳感器的節(jié)點進行實驗,盡量減少場地上障礙物和信號的干擾,此時可認作是自由空間傳播模型,視節(jié)點到的信號為理想的接收信號,在此基礎上加上不同強度(0、5....

圖2Kalman對于5dbm噪聲強度下RSSI濾波

圖1Kalman對于0dbm噪聲強度下RSSI濾波圖3Kalman對于10dbm噪聲強度下RSSI濾波

圖3Kalman對于10dbm噪聲強度下RSSI濾波

圖2Kalman對于5dbm噪聲強度下RSSI濾波對比圖1～3可知,距離發(fā)射節(jié)點越遠,噪聲對于信號的干擾程度越大,Kalman濾波后對應的RSSI值偏差也越大。在0dbm噪聲強度下,經(jīng)濾波后的RSSI值與理想值偏差較小,但在3與5dbm噪聲強度下,當距離>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)心的基礎上,為提高定位的精度,增加了參與定位的錨節(jié)點的個數(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)點的數(shù)目越多,相交得到的區(qū)域就會越小,定位精度越高。但是并不是錨節(jié)點參與的個數(shù)越多越好,一方面是隨著錨節(jié)點的數(shù)目的增加,距離未知節(jié)點遠....

本文編號：3901207