發(fā)布時間：2018-05-20 21:39

  本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 室內(nèi)定位　； 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年04期

【摘要】：由于室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Networks)室內(nèi)定位的精度一直不夠理想。本系統(tǒng)在測距定位算法和非測距定位算法的基礎(chǔ)上,提出了基于信號強度RSSI(Received Signal Strength Indication)的指紋定位方法。該方法利用Cokriging插值算法建立定位區(qū)域的多維RSSI向量指紋,通過匹配目標(biāo)節(jié)點的RSSI向量與指紋RSSI向量確定目標(biāo)節(jié)點的位置范圍,最后使用K-中心點聚類算法提取目標(biāo)節(jié)點的實際位置。實際場景實驗和仿真實驗結(jié)果都表明此方法在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中具有較高的定位精度。
[Abstract]:Due to the complexity of indoor environment, the accuracy of indoor positioning in Wireless Sensor Network (WSN(Wireless Sensor Networks) is not ideal. In this system, a fingerprint location method based on signal intensity RSSI(Received Signal Strength Indication) is proposed on the basis of ranging location algorithm and non-ranging location algorithm. The Cokriging interpolation algorithm is used to establish the multi-dimensional RSSI vector fingerprint in the location region. The location range of the target node is determined by matching the RSSI vector of the target node with the RSSI vector of the fingerprint. Finally, K- center clustering algorithm is used to extract the actual location of the target node. The results of scene experiments and simulation experiments show that this method has high accuracy in complex indoor environment.
【作者單位】： 浙江廣播電視大學(xué)蕭山學(xué)院;浙江工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61379023) 浙江省公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃項目(2015C31066)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1916337