基于RSSI高斯滤波的LSSVR无线传感网络定位算法

发布时间：2018-04-05 16:07

  本文选题：接收信号强度　切入点：最小二乘支持向量回归机　出处：《现代电子技术》2017年11期

【摘要】：为了降低基于接收信号强度指示(RSSI)测距误差对节点定位的影响,解决RSSI测距定位误差较大的问题,提出基于RSSI高斯滤波的最小二乘支持向量回归机LSSVR定位算法(LSSVR-GF-RSSI)。LSSVR-GF-RSSI算法先利用高斯函数滤除误差较大的RSSI值,筛选出较准确的RSSI值,再依据这些值计算未知节点离锚节点间的距离。将这些距离作为LSSVR的输入,建立基于RSSI测距的LSSVR定位算法模型,最终,估计未知节点的位置。仿真结果表明,提出的LSSVR-GF-RSSI算法能够有效地降低均方定位误差,比传统的基于RSSI的LSSVR定位算法减少了约12%~20%。
[Abstract]:In order to reduce the influence of rangefinder error based on received signal strength indication (RSSI) on node location, and to solve the problem of large ranging error in RSSI,A least squares support vector regression (LSSVR-GF-GF-RSSI) LSSVR location algorithm based on RSSI Gao Si filter is proposed. The LSSVR-GF-RSSI algorithm first filters out the RSSI values with large error by using Gao Si function, and then calculates the distance between unknown nodes and anchor nodes according to the values of LSSVR-GF-GF-RSSI, and then calculates the distance between unknown nodes and anchor nodes based on the LSSVR-GF-GF-RSSI algorithm.Using these distances as the input of LSSVR, the model of LSSVR location algorithm based on RSSI ranging is established. Finally, the location of unknown nodes is estimated.The simulation results show that the proposed LSSVR-GF-RSSI algorithm can effectively reduce the mean square positioning error, and reduce about 1220 points compared with the traditional LSSVR localization algorithm based on RSSI.
【作者单位】： 华南农业大学数学与信息学院;
【基金】：广东省自然科学基金博士启动项目(2015A030310365)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：1715492