基于混合滤波和节点自适应校正模型的测距算法
[Abstract]:The mixed filtering method is used to filter the RSSI value of the anomaly and estimate the optimal value. The path attenuation factor is eliminated by the node adaptive correction model, which solves the problem of large error of RSSI ranging. A distance measurement algorithm based on hybrid filtering and node adaptive correction model is proposed. The experimental results show that the hybrid filtering method is superior to several common filtering methods. The node adaptive correction model does not need to test the path attenuation factor, and can be directly applied to different environments. With the increase of the number of nodes, the ranging error will be further reduced. Compared with the case without this model, the algorithm can greatly reduce the ranging error and cost, and improve the practicability of RSSI ranging.
【作者单位】: 成都理工大学信息科学与技术学院;
【基金】:横向科技项目(80303-SHS066) 大学生创新创业计划训练项目(201510616095)
【分类号】:TN713
【相似文献】
相关期刊论文 前5条
1 栗琳;胡勇;王跃明;;基于谱线漂移校正模型的实验室光谱定标修正[J];光电工程;2012年02期
2 王丽杰,徐可欣,郭建英;采用近红外光谱技术检测牛奶中脂肪、蛋白质及乳糖含量[J];光电子·激光;2004年04期
3 张其可;戴连奎;;用于近红外校正模型的训练样本选择[J];传感技术学报;2006年04期
4 韩万鹏;蒙文;李云霞;李大为;;双振镜扫描的最小二乘与网格法混合校正模型[J];激光技术;2012年02期
5 ;[J];;年期
相关会议论文 前4条
1 李丽梅;仲利静;王淑霞;陈增萍;;复杂体系原位实时光谱分析校正模型的维护[A];第十届中国化学会分析化学年会暨第十届全国原子光谱学术会议论文摘要集[C];2009年
2 谷习文;余育和;沈韫芬;;“替换率校正模型”构建波豆类鞭毛虫分子系统树的可行性分析[A];中国动物学会原生动物学分会第十二次学术讨论会论文摘要汇编[C];2003年
3 元昌安;魏文展;;利用Logistic模型预测林木生长[A];中国现场统计研究会第九届学术年会论文集[C];1999年
4 白雁;王星;雷敬卫;谢彩霞;左春芳;李珊;;近红外光谱法快速检测金银花药材中水分含量[A];科学仪器服务民生学术大会论文集[C];2011年
相关博士学位论文 前2条
1 徐路;多元校正新算法研究和二维数据分析方法在色谱分离评价中的应用[D];湖南大学;2008年
2 范伟;基于分子光谱的多元校正模型优化与转移方法及其应用研究[D];中南大学;2013年
相关硕士学位论文 前9条
1 冯冲;近红外光谱法的脑组织温度无损检测方法[D];浙江大学;2015年
2 刘荣欣;基于近红外光谱法快速检测毛涤混纺织物中的纤维含量[D];西安工程大学;2015年
3 郑伟;TURNER大气校正模型的修正及其应用研究[D];南京师范大学;2005年
4 王小梅;近红外漫反射光谱结合多元校正方法定量测定药物有效成分[D];西北大学;2011年
5 谈宜川;近红外光谱技术在改性双基推进剂快速分析中的应用研究[D];南京理工大学;2013年
6 冯立;傅立叶变换近红外光谱技术测定锅盔品质研究[D];西北农林科技大学;2012年
7 马兰;基于近红外光谱检测番茄内部品质的研究[D];华中农业大学;2008年
8 杨小丽;牛奶中营养物质含量的近红外检测技术的研究[D];燕山大学;2006年
9 杜海丽;用于液质联用定量分析的化学计量学方法与应用研究[D];湖南大学;2014年
,本文编号:2464776
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/2464776.html