基于改进RSSI测距的LSSVR三维WSN定位算法

发布时间：2018-11-09 17:09

【摘要】：针对基于RSSI测距的定位算法定位误差较大的问题,通过加入多组已知节点之间的距离和接收功率作为参考,提出了一种改进的RSSI测距算法,并将改进的RSSI测距作为最小二乘支持向量回归机LSSVR的输入向量,获得基于改进RSSI测距的LSSVR三维定位算法模型。MATLAB仿真结果表明,在节点随机分布的三维环境中,基于改进RSSI测距的LSSVR定位算法的定位误差比传统LSSVR定位算法减小了13.6%~21.2%,另外,可以通过增加已知节点数量等方法,进一步提高目标定位的准确性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the localization algorithm based on RSSI rangefinder has a large localization error, an improved RSSI ranging algorithm is proposed by adding the distance and receiving power between several known nodes as reference. The improved RSSI ranging is taken as the input vector of the least squares support vector regression machine LSSVR, and the LSSVR 3D location algorithm model based on the improved RSSI ranging algorithm is obtained. The MATLAB simulation results show that in the three dimensional environment where nodes are randomly distributed, The localization error of the LSSVR location algorithm based on improved RSSI ranging is reduced by 13.6and 21.2than that of the traditional LSSVR localization algorithm. In addition, the accuracy of target location can be further improved by increasing the number of known nodes and so on.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;南京邮电大学理学院;
【分类号】：TN929.5;TP212.9

【参考文献】

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本文编号：2321049