基于粒子滤波模型的RSSI测距优化研究

发布时间：2017-10-15 07:04

  本文关键词：基于粒子滤波模型的RSSI测距优化研究

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【摘要】：基于RSSI(接收信号强度指示)的测距技术是一种低成本、低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于基于测距的无线传感器网络定位技术中。由于室内环境存在非视距和多径传输的影响,导致测距误差较大。针对此问题,本文提出采用粒子滤波模型对RSSI值进行预处理,再利用BP人工神经网络进行距离估计的方法优化RSSI测距。实验表明,通过合理的RSSI值预处理和距离估计算法,RSSI测距的精度和抗干扰能力能得到明显的提高,与传统的RSSI测距算法相比,最大测距误差由2.56m降到1.06m。
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院;
【关键词】： RSSI 粒子滤波模型 BP神经网络
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP18
【正文快照】： 1引言目前,无线传感器网络的应用多种多样,而节点定位技术是重要应用之一[1-2]。其中基于测距的定位技术需要通过测量节点间的距离实现,因此,点之间的测距精度会直接影响最终的定位精度。通常,基于测距定位算法可分为如下几类:基于信号到达时间(TOA)、基于信号到达时间差(TDOA

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本文编号：1035728