基于LQI权重和改进粒子群算法的室内定位方法

发布时间：2018-03-22 11:44

  本文选题：室内定位　切入点：衰减模型　出处：《传感技术学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决无线传感网络节点在室内定位中由非视距和多径传输等因素导致定位误差较大的问题,提出了基于三角函数的粒子群算法。针对RSSI波动性引起的测距误差,利用LQI和RSSI值之间的关系对RSSI值进行优化,提出了基于LQI权重的RSSI测距算法。改进的粒子群算法相比较于标准粒子群算法优化了权重模型和速度更新策略,避免陷入局部最优值情况。在对算法进行仿真实验后,进一步将其运用到Zigbee平台的定位实验,通过实测实验证明该算法在测试环境下平均定位误差在0.5 m以内,相比于LSE和标准PSO算法,获得较好的定位效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of large localization error caused by non-line-of-sight and multipath transmission in indoor positioning of wireless sensor network nodes, a trigonometric function based particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for ranging errors caused by RSSI volatility. The relationship between LQI and RSSI is used to optimize the RSSI value, and a RSSI ranging algorithm based on LQI weight is proposed. Compared with the standard PSO, the improved PSO optimizes the weight model and the speed update strategy. After the simulation of the algorithm, the algorithm is further applied to the localization experiment of Zigbee platform. The experimental results show that the average positioning error of the algorithm is less than 0.5 m in the test environment. Compared with LSE and standard PSO algorithm, better localization effect is obtained.
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;中国科学院国家天文台;杭州电子科技大学电子信息学院;
【基金】：浙江省自然科学基金青年基金项目(LQ13F010010) 浙江省重点科技创新团队“固态存储和数据安全关键技术创新团队”项目(2013TD03) 浙江省“电子科学与技术”重中之重学科开放基金项目(GK13020320003/004)
【分类号】：TP18;TP212.9;TN929.5

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本文编号：1648499