提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。

一种改进的加权质心定位算法，杨路，刘慧珍，无线传感网络定位算法中，节点在测量距离时受到外部环境干扰导致RSSI值大幅度波动，影响定位精度。通过对阴影模型的研究发现，节��

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用，提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础，利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域，减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况，引入共线影响角度，提出了一种约束策略。仿真结果表明，提出的RRMCL与现有的MC

研究了一种基于该方法的分布式麦克风阵列，详细分析了节点测向离散误差产生的原因，仿真分析了该误差对最终定位结果的影响，并提出一种节点优选的建议。仿真结果表明，所述措施能够有效消减定位误差。

基于边沿化粒子滤波的GPS单点定位算法，是一片很好的论文，希望对大家能有帮助，一直找时间分享资料，现在十二点了，想睡，忍着。

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基于RSSI的加权质心定位算法的实现 加权质心定位算法

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight，NLOS)问题，在对基于到达时间差(time difference of arrival，TDOA)的超宽带(ultra wideband，UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上，提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位，然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位，并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点，最大限度地利用不断增加的已知信息

定位算法集合资料.pdf