线性最小二乘法的RSSI定位精确计算方法

发布时间：2018-08-19 19:58

【摘要】：基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型,提出了一种目标节点位置的精确计算方法。将RSSI定位问题所描述的非线性优化函数转化为线性最小二乘法估计问题,将定位结果直接用代数解表示。分别提出了目标节点信号发射强度已知和未知下的非约束线性最小二乘(ULLS)定位方法。同时对非约束线性最小二乘法下的参数进一步优化,提出了约束线性最小二乘法以提高定位精度。仿真验证了该定位计算方法的有效性,测试了不同信号强度噪声对定位误差的影响。结果同时表明,约束线性最小二乘法比非约束线性最小二乘法的定位误差更小,非常接近于定位结果的克拉美罗下界值(CRLB)。
[Abstract]:Based on the (RSSI) location model, an accurate method for calculating the location of the target node is proposed. The nonlinear optimization function described in the RSSI localization problem is transformed into a linear least square estimation problem, and the location results are directly represented by algebraic solutions. An unconstrained linear least square (ULLS) localization method is proposed for the target node with known and unknown signal intensity. At the same time, the parameters under the unconstrained linear least square method are further optimized, and the constrained linear least squares method is proposed to improve the positioning accuracy. The effectiveness of the method is verified by simulation, and the influence of the noise of different signal intensity on the positioning error is tested. The results also show that the location error of the constrained linear least squares method is smaller than that of the unconstrained linear least squares method, and it is very close to the Clemero lower bound value (CRLB). Of the location result.
【作者单位】： 浙江农林大学信息工程学院;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重大项目(61190114) 国家自然科学青年基金项目(61303236) 浙江省教育厅科研项目(Y201328700) 浙江农林大学科研发展基金人才启动项目(2013FR086)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前3条

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相关博士学位论文 前1条

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相关硕士学位论文 前2条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：2192679