基于RSSI测距的室内定位算法研究

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近年来,随着无线传感器网络的迅速发展,室内定位技术在诸多领域中得到了广泛应用,成为重要的研究对象之一。室内定位技术的核心要素是定位算法。优秀的定位算法,可以有效地降低无线信道的影响,并利用较少的网络资源获取较高的定位精度。论文在研究了基于RSSI测距的无线定位算法后,针对两种算法的缺点提出了优化方案。针对线性化定位算法需要至少五个参考节点才能真正实现有效的定位的缺点,提出了利用泰勒级数展开法的改进思想。在给定定位节点一个初始坐标的情况下,把基于RSSI测距所得的二元二次方程组在初始坐标附近利用泰勒级数展开,去掉里面的二次项和高次项,再利用循环算法估计出定位节点的真实坐标。相对于线性化定位算法,这种改进在只利用三个参考节点的情况下便可以实现高精度的定位。传统的质心算法在受到较大噪声干扰的情况下具有定位精度不稳定的缺点,针对传统质心算法的这一问题,论文给出了这样一种优化方案:使用基于圆周定位的所有圆的全部交点坐标,包括真实的交点和虚拟的交点,来估计定位节点的真实坐标。仿真结果表明,在不用增加参考节点个数的情况下,全交点质心求解定位算法提高了定位精度的健壮性。为进一步提高定位精度,针对最小二乘估计的缺点,在进行定位节点坐标估计时,引入了加权最小二乘估计。最后,论文研究了无线传感器网络中定位节点移动速度的求解问题,针对不同情况,给出了各自的求解方案,并把卡尔曼滤波算法应用到对定位节点的轨迹估计与速度估计当中。
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