【摘 要】
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基于接收信号强度指示(Received signal strength Index,RSSI)定位易受到环境影响。为此,提出基于RSSI高斯滤波的人工蜂群定位(RSSI Gaussian Filter-based Artificial Bee Colony Localization,RGBL)算法。采用高斯滤波对收集的RSSI值进行处理,剔除误差较大的RSSI值,保留精度较高的RSSI值,再利用这些RSSI值测距,降低测距误差;基于测距误差建立目标函数,再利用人工蜂群算法求解目标函数,实现节点的定位。仿真
【机 构】
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浙江邮电职业技术学院人工智能学院,湘潭大学信息工程学院
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(Y202044998)。
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基于接收信号强度指示(Received signal strength Index,RSSI)定位易受到环境影响。为此,提出基于RSSI高斯滤波的人工蜂群定位(RSSI Gaussian Filter-based Artificial Bee Colony Localization,RGBL)算法。采用高斯滤波对收集的RSSI值进行处理,剔除误差较大的RSSI值,保留精度较高的RSSI值,再利用这些RSSI值测距,降低测距误差;基于测距误差建立目标函数,再利用人工蜂群算法求解目标函数,实现节点的定位。仿真
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