基于信号强度(RSSI)的测距是一项低成本和低复杂度的距离测量技术，被广泛应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中。基于RSSI测距的定位技术，通过线性回归分析对参数进行优化，引入高斯滤波模型，对RSSI值进行修正，提高了测距精度。采用泰勒级数展开对位置进行迭代计算，最后在TI的ZigBee平台上进行实验验证，通过仿真和实验验证了算法的可行性和优越性。与CC2431算法相比，该算法减小了定位误差，提高了定位精度。
2021-07-19 09:41:34
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作为最常见的人工神经网络的模型，BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。
BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成，这里隐含层数可以是多个，输入层神经元数和输入数据的维数一样，输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同，并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计人员自己设定。BP神经网络过程被分成两个阶段：
1.信号从输入层通过隐含层，最后达到输出层，这一过程被称为信号的前向传播；
2.误差分别从输出层传递到隐藏层、又从隐藏层传递到输入层，在这一过程中，隐藏层到输出层的权重及偏置、输入层到隐藏层的权重及偏置会被依次调节。
2021-05-02 15:59:32
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无线传感器网络定位 无需测距经典定位方法DV_HOP算法的MATLAB实现，是学习无线传感器网络定位比较好的学习资料，
2021-04-27 13:49:54
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无线传感器网络中，自身节点定位精度与确定该节点位置的锚节点的几何关系密切相关。分析了 TOA 算法的定位原理，引入了 GDOP 描述定位误差与锚节点群几何布局关系，并给出了基于测距的算法中 GDOP 的计算方法。通过场景分析，结合质心算法原理，提出锚节点群内点定位精度高，仿真验证了结论。
2021-03-30 15:42:28
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