【摘 要】
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无线传感器网络技术作为科技领域的研究课题之一越来越受到人们的关注,其中应用最为广泛的是无线传感网络中的定位技术。由于室内定位受到环境因素的影响会大大降低定位精度,为了提高定位精度,需要从增强测距精度和改进质心定位算法方面进行优化。在研究RSSI测距模型的基础上,为了增强测距的准确性,提出了一种融合了单一滤波优势的混合滤波算法;同时,针对RSSI测距模型中的参数值对环境的依赖性,提出了一种动态更新测
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无线传感器网络技术作为科技领域的研究课题之一越来越受到人们的关注,其中应用最为广泛的是无线传感网络中的定位技术。由于室内定位受到环境因素的影响会大大降低定位精度,为了提高定位精度,需要从增强测距精度和改进质心定位算法方面进行优化。在研究RSSI测距模型的基础上,为了增强测距的准确性,提出了一种融合了单一滤波优势的混合滤波算法;同时,针对RSSI测距模型中的参数值对环境的依赖性,提出了一种动态更新测距模型参数的算法,以便无线传感器网络节点能够适应外界干扰,适时更新当前的环境参数,为实现精准测距奠定了基础。在此基础上,进一步提出一种改进的质心定位算法,一方面通过提高信标节点的密度,提出了一种分区域的定位算法;另一方面修正权重系数,以此来提高定位的精度。最后,设计并实现了基于ZigBee的无线传感器网络定位系统,对本文的混合滤波、动态更新模型参数和改进的分区域加权质心定位算法进行实验验证。另外,在实现上述实验系统的同时,利用MatLab仿真对动态更新模型参数算法与线性回归拟合算法、传统质心定位与分区域加权质心定位算法对定位结果产生的影响进行了分析,仿真结果表明本文改进的质心定位算法有更高的定位精度和稳定性。
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