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基于灰色预测模型下的RSSI改进定位算法
  • ISSN号:1007-9416
  • 期刊名称:《数字技术与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
  • 相关基金:安徽省学术和技术带头人学术科研活动资助(项目编号:2015D046);安徽省高等学校优秀人才资助项目(项目编号:gxbjZD2016044)资助.
中文摘要:

接收信号强度(RSSI)定位技术是无线传感器网络基本定位技术之一,为了提高节点定位精度,本文通过对自由空间下无线信号传播Shadowing模型进行分析,提出基于信号强度下的改进测距公式。在测量距离的过程中,通过建立引入缓冲算子的灰色预测模型对所测量的每个值进行预估,消除了RSSI测距过程中产生的严重失真数据,从而更好的实现与未知节点的距离对应关系。实验结果表明改进的测距公式有效的提高了定位精度,在不增加节点的前提下,引入缓冲算子的灰色模型能够有效的对节点位置进行校正,达到了预期的定位效果。

英文摘要:

Received signal strengm (RSSI) positioning technology is one of the basic wireless sensor network positioning technology, in order to improve positioning accuracy of the node, the paper analyzed Shadowing model of the wireless signal propagation under the flee space, at the same time, proposed the improving ranging formula based on signal strength. In the process of measuring distance, through the establishment of buffer operator of the grey forecast model to forecast each value measured by eliminating the RSSI ranging from serious distortion data, so as to it realized the better correspondence distance with unknown nodes. Experimental results show that, without adding nodes, the gray model'with buffer operator can improve the positioning accuracy effectively, and achieve the expected positioning effect.

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期刊信息
  • 《数字技术与应用》
  • 主管单位:
  • 主办单位:天津市电子仪表信息研究所
  • 主编:
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  • 邮编:100025
  • 邮箱:shuzijishu2009@163.com
  • 电话:010-59795725
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9416
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1369/TN
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  • 国内外数据库收录:
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