基于RSSI极大似然估计定位算法的分析与实现

发布时间：2018-04-29 23:29

  本文选题：无线传感器网络 + 定位　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2014年03期

【摘要】：通过分析极大似然估计法进行求解方程未知节点位置可知,代入最后一个方程锚节点(参照锚节点)的测距误差会对极大似然估计法定位误差产生较大影响,并实现了基于RSSI的极大似然估计定位算法实测实验.实验结果表明,参照锚节点不带测距误差与参照锚节点带测距误差相比,前者的定位误差小,在30m×30m方形定位区域内前者较后者平均定位误差值减小0.4~1.0m.
[Abstract]:By analyzing the maximum likelihood estimation (MLE) method to solve the unknown node position of the equation, it is known that the location error of the last equation anchor node (referring to the anchor node) will have a great impact on the location error of the MLE method. The experiment of maximum likelihood estimation (MLE) localization algorithm based on RSSI is carried out. The experimental results show that the location error of the reference anchor node without ranging error is smaller than that of the reference anchor node with the location error, and the former is less than the average location error of the latter in the 30m 脳 30m square location region.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：吉林省发改委产业技术研究与开发专项基金(批准号:JF2012C013-1) 长春市科技局科技支撑计划重大专项基金(批准号:11KZ23)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1822065