基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法

发布时间：2019-05-12 20:03

【摘要】：针对以基于RSSI测距为基础的无线传感网络定位算法存在定位精度低的问题,提出了基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法PF-RSSI-NL。在RSSI测距方面,采用粒子滤波对RSSI值进行预处理,降低测距误差;在定位计算方面,运用牛顿法估计未知节点的位置。先用最小二乘法估计牛顿迭代算法的初始值,再用牛顿法对未知节点估计值进行迭代修正。仿真结果表明,与传统的基于统计均值RSSI测距相比,基于粒子滤波的RSSI优化的测距误差降低0.6 m。与同类的定位算法相比,归一化平均定位误差下降36%。
[Abstract]:In order to solve the problem of low positioning accuracy of a wireless sensor network location algorithm based on RSSI ranging, a novel Newton positioning algorithm (PF-RSSI-NL) based on particle filtering is proposed. In the aspect of RSSI ranging, a particle filter is used to pre-process the RSSI value, and the ranging error is reduced; in the aspect of location calculation, the position of the unknown node is estimated by the Newton method. The initial value of the Newton's iterative algorithm is estimated by the least square method, and the estimated value of the unknown node is modified by the Newton method. The simulation results show that the range error of the RSSI optimization based on the particle filtering is reduced by 0.6 m in comparison with the traditional statistic-based RSSI ranging, and the normalized average positioning error is reduced by 36% compared with the similar positioning algorithm.
【作者单位】：广东农工商职业技术学院;
【基金】：广东省教育部产学研结合项目(2012B091000133) 广东省工程技术研究中心项目(2012gczx A003)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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