针对RSS(接收信号强度)时变性以及不同终端信号接收能力的差异性,导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题,基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵,并构建离线位置指纹数据库。定位时,通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性,得到最相关的k个参考点,利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响,采样时进行了滤波、排序等处理,构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数,但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明,该算法在保证较高定位准确度的同时,针对不同终端有更好的定位稳定性。
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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。
2022-03-11 20:24:01 1.45MB 自然科学 论文
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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��
2022-03-10 14:38:23 447KB 无线传感网络
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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
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行业分类-设备装置-基于定积分结合环境参数的RSSI加权质心定位方法.zip
室内定位算法,将距离差经过kalman滤波后,通过chan算法得到初始解,再用加权质心修正误差
2021-06-09 11:29:05 3KB kalman; chan weighted cen
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 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。质心定位算法是指节点依靠无线传感器网络的连通性进行定位,定位误差较大。为了提高定位精度,鉴于质心定位算法受环境影响较小,基于RSSI的定位技术使用方便的特点,文中提出了基于RSSI的一种优化加权质心定位算法。通过RSSI测距,结合优化后的加权质心定位算法,确定节点位置。仿真结果表明,该算法降低了定位的平均误差,可以提高定位精度。
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一套完整的无线传感器仿真程序,实验了基于移动信标的传感器节点定位技术。包括加权质心算法、时间优先算法和多变定位算法等定位算法。将Z曲线,SCAN,Hilbert,CIRCLE,LMAT等静态路径规划方案进行比对
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mtlab加权质心定位算法很管用啊,大家看看吧。
2019-12-21 22:14:22 441KB matlab
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