搜索结果: 1-6 共查到“传感器技术 RSSI”相关记录6条 . 查询时间(0.046 秒)
本文针对无线传感器网络中直接使用接收信号强度指引 (Received Signal strength indicator，RSSI)定位会出现因接收信号强度随机性变化而导致的测距粗糙、定位不稳定的普遍现象，结合实际项目定位精度要求，在实验的基础上提出一种提高RSSI定位精度的功率匹配算法（Power Match Algorithm，PMA）。实验首先通过测定RSSI与距离的关系，建立测距模型，然后...
基于RSSI定位模型的非视距关系识别方法
无线传感器网络 定位 非视距关系 残差
2014/4/17
RSSI 定位具有无需额外的硬件、成本低等特点，在无线传感器定位领域得到了广泛的应用。为精确定位目标节点坐标，本文介绍了RSSI对数衰减模型下实现目标节点定位的最大可能性(ML)估计方法。以建立的ML估计方法的目标函数为基础，本文同时论证了节点残差和平方残差和的统计分布规律，并提出了相应的非视距（NLOS）关系识别方法。仿真结果表明当信标节点存在误差时，所设计的迭代ML估计方法能快速、准确地实现目...
基于RSSI的无线传感器网络通信覆盖研究
无线传感器网络 通信覆盖 RSSI 路径损耗模型
2014/4/29
提出了一种利用邻居节点采集的RSSI路径损耗来估计传感器节点通信覆盖范围的新方法(NRRC)。首先将邻居节点按照空间关系映射到不同扇区集合，对各扇区内的RSSI采样值进行最小二乘拟合得出相应扇区内的对数距离路径损耗模型，然后根据损耗模型及给定信号衰减阈值求得各扇区对应的最大通讯半径；最后将各扇区的覆盖范围进行叠加来估计节点通讯覆盖范围。实验结果表明该方法实现简单,有效提高了节点通信覆盖的预测精度。
基于RSSI的无线传感器网络修正加权质心定位算法
无线传感器网络 RSSI 加权质心定位算法 修正系数
2014/5/5
文中提出了一种基于接收信号指示强度(RSSI)的修正加权质心定位算法，它区别于以往的加权质心定位算法，在该算法中采用测试距离倒数之和代替距离和的倒数作为权重，同时提出了修正系数的概念，避免了信息淹没现象，提高了定位精度。仿真结果表明，本文算法定位精度较之前的加权质心定位算法有了明显提高，最高可达17.83%。
一种基于RSSI相似度的室内定位算法
无线传感器网络 室内定位 RSSI相似度 加权质心定位
2014/5/7
无线传感器网络中节点的位置信息在很多应用中具有重要意义。本文研究了实际环境中节点的RSSI的特性，为提高无线传感器节点定位的精度，提出了无线传感器节点在空间环境上的RSSI相似度概念，采用RSSI相似度作为权重因子，改进了加权质心算法。实验结果表明，改进后的算法具有更小的平均定位误差、更强的环境干扰鲁棒性。