【摘 要】
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在大规模无线传感网络中,针对如何利用合理的信标节点数目去精确定位监测区域内所有未知节点位置信息的问题,利用将已定位的未知节点作为信标节点的通用算法模型,因存在环境影响误差和定位叠加误差,已经不能满足精确定位的要求。提出了带高斯模型的RSSI质心定位算法,利用高斯模型数据处理原则选取高概率发生区的RSSI值,取其几何均值,以排除异常信号传输损耗值;优化已定位未知节点作为信标节点,并对相邻信标节点信号覆盖的重叠区域进行质心平均,进一步减小定位误差。最后通过仿真实验进行比较分析,基于高斯模型的质心定位算法能减少
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在大规模无线传感网络中,针对如何利用合理的信标节点数目去精确定位监测区域内所有未知节点位置信息的问题,利用将已定位的未知节点作为信标节点的通用算法模型,因存在环境影响误差和定位叠加误差,已经不能满足精确定位的要求。提出了带高斯模型的RSSI质心定位算法,利用高斯模型数据处理原则选取高概率发生区的RSSI值,取其几何均值,以排除异常信号传输损耗值;优化已定位未知节点作为信标节点,并对相邻信标节点信号覆盖的重叠区域进行质心平均,进一步减小定位误差。最后通过仿真实验进行比较分析,基于高斯模型的质心定位算法能减少
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