【摘 要】
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针对物联网中设备的定位问题,提出基于最大似然估计的位置匹配(MLLM)算法.MLLM算法先测量每对设备间的接收信号强度值(RSSI),再利用这些RSSI值构建位置与节点身份标识号(ID)间的最佳匹配似然函数.最后,利用线性规划松弛(LPR)求解,进而实现节点的位置匹配.仿真结果表明,相比于穷举搜索,MLLM算法有效地降低了运算时间,并保持较高的位置匹配准确度.
【机 构】
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长沙民政职业技术学院 软件学院,长沙 410004
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针对物联网中设备的定位问题,提出基于最大似然估计的位置匹配(MLLM)算法.MLLM算法先测量每对设备间的接收信号强度值(RSSI),再利用这些RSSI值构建位置与节点身份标识号(ID)间的最佳匹配似然函数.最后,利用线性规划松弛(LPR)求解,进而实现节点的位置匹配.仿真结果表明,相比于穷举搜索,MLLM算法有效地降低了运算时间,并保持较高的位置匹配准确度.
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