基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法

发布时间：2019-05-08 03:38

【摘要】：在基于接收信号强度RSSI(received signal strength index)测距定位算法中,RSSI的测距误差直接影响着定位精度。为此,提出基于RSSI滤波优化的加权质心定位算法(weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI,WC-RSSI)。利用最小二乘法测量信号传输环境的参数,通过高斯滤波摒弃劣质的RSSI值,优化RSSI值,通过测距模型将RSSI值转换成距离,引用加权质心定位算法计算节点位置,实现节点定位。仿真结果表明,利用最小二乘法的环境参数估计误差低于2.5%,与传统的质心定位算法相比,WC-RSSI算法的均方定位误差得到有效地下降。
[Abstract]:In the RSSI (received signal strength index) ranging algorithm based on the received signal intensity, the ranging error of RSSI directly affects the positioning accuracy. Therefore, a weighted centroid localization algorithm (weighted centroid localization algorithm based on Gaussian filter RSSI,WC-RSSI) based on RSSI filter optimization is proposed. The least square method is used to measure the parameters of the signal transmission environment. Gao Si filter abandons the inferior RSSI value, optimizes the RSSI value, converts the RSSI value into the distance through the ranging model, calculates the node position by using the weighted centroid localization algorithm, and realizes the node location. The simulation results show that the environmental parameter estimation error using the least squares method is less than 2.5%. Compared with the traditional centroid localization algorithm, the mean square localization error of the WC-RSSI algorithm is reduced effectively.
【作者单位】： 廊坊燕京职业技术学院计算机工程系;河北大学数学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170040、60903088) 河北省高校百名优秀创新人才计划基金项目(CPRC002)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：2471587