【摘 要】
：
无线传感器网络中的传感器节点分为信标节点和未知节点,一般情况下信标节点数量比较少,能够通过GPS(Global Positioning System)进行自定位。节点定位信息在无线传感器网络的
论文部分内容阅读
无线传感器网络中的传感器节点分为信标节点和未知节点,一般情况下信标节点数量比较少,能够通过GPS(Global Positioning System)进行自定位。节点定位信息在无线传感器网络的应用中起着关键作用,通常利用信标节点来辅助计算未知节点的位置坐标。在传统的节点定位中,信标节点都是静止的,为了减少网络成本,提高定位精度,学者们提出了移动信标辅助节点定位的方法。论文主要研究无线传感器网络中移动信标节点定位问题,包括信标节点路径规划和未知节点位置估计。(1)在移动信标节点路径规划方面,论文采用的方法是三个移动信标节点组成正三角形信标组并以高斯马尔科夫模型遍历节点部署区域。正三角形信标组可以在避免共线问题的基础上提高定位效率,高斯马尔科夫模型使信标节点的移动既有目的性又不失方向性,信标节点速度和方向的改变平稳,定位性能良好。(2)由于接收信号强度值(Received Signal Strength Indication,RSSI)易受环境因素影响,误差较大,导致基于RSSI测距的定位方法误差也较大,因此本文首先利用卡尔曼滤波对RSSI值进行滤波,使RSSI值更接近真实值,减小误差,然后利用修正加权质心定位算法进行未知节点坐标计算。卡尔曼滤波通过线性无偏估计减小RSSI值的误差。修正加权质心定位算法根据RSSI值来合理分配权重,并采用修正系数进一步提高定位精度。论文利用MATLAB对上述方法进行仿真验证,并通过分析实验结果,验证了方法的有效性。
其他文献
众所周知,陆地资源日益减少,人类越来越重视海洋资源的开发和利用。目前,主要是通过投弃式探头探测海水的温度(T)、电导率(C)和盐度(S)等信息,而这些信息只有与深度值一
随着信息和科技的发展，图像在我们的日常生活中越来越重要，成为我们获取信息的重要手段。传统的图像处理方式以奈奎斯特定理为准则，越来越高的采样率给硬件设备带来了巨大压力。
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)集成了传感器、嵌入式计算、分布式信息处理和无线通信四大技术,是一种全新的信息获取、处理和传输技术。时间同步技术是无
无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)具有结构简单、网络拓扑变化频繁、实时性强和成本低等特点，将其应用在水环境监测和管理方面具有重要的现实意义。但WSN节点通常采
随着移动通信的迅速发展,人们越来越注重通信网络的速度和质量,这就使无线通信面临着巨大的挑战,因此,研究各种新技术,有效地提高网络质量与速率,并不断优化网络是移动通信建
支持向量机(SVM)由于其独特的优势,已得到了广泛应用。贝叶斯理论在机器学习领域扮演了相当重要的角色。SVM与贝叶斯理论的结合是一个值得关注的研究课题,二者的结合可导
随着无线通信技术的迅猛发展，传输的数据量也变的越来越大。下一代无线通信将提供给用户更快的数据传输速率和更好的通信服务质量，系统容量需要极大地提高，因此，有限的无线频谱资
压缩感知是一个信号采样和压缩的新机制，它给出了信号压缩领域的一个新途径。它可以将稀疏的或可压缩性的高维信号投影到一个低维的测量向量，并根据此测量向量高精确地重建原信
电源系统正在向高可靠性、高功率密度输出、小型化以及灵活性方向发展，以满足各种电子设备、工业控制领域和航空航天领域对电源的多功能化、高可靠性以及消磁技术指标的要
智能交通系统可以缓解车多路少的矛盾，而且可以保障交通运输的安全性和有效性，因而越来越受到人们的关注。传统智能交通系统的研究主要针对环境较好的场景，而在实际应用中存在各