针对无线传感器网络中近似四面体内点三维(APIT—3D)定位算法存在的问题,提出一种基于球切割的APIT(APIT—SC)定位算法。该算法改善在节点分布不均匀时定位精度和定位覆盖率差的问题,用体积规则减少PIT—3D测试中出现Out To In和In To ...
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针对无线传感器网络中近似四面体内点三维(APIT—3D)定位算法存在的问题,提出一种基于球切割的APIT(APIT—SC)定位算法。该算法改善在节点分布不均匀时定位精度和定位覆盖率差的问题,用体积规则减少PIT—3D测试中出现Out To In和In To Out错误。以球切割法和轮回选择法改善算法性能,降低计算复杂度。仿真实验表明:500个节点随机部署在100 m×100 m×100 m的理想网络环境下,APIT—SC算法定位覆盖率可达91%,定位误差在23%左右。与APIT—3D算法相比,降低了计算复杂度,提高了定位精度。
近几年来,随着移动通信、无线技术的迅猛发展以及“情境感知服务”、“普适计算”等概念的提出,越来越多的应用领域需要对环境中的物体进行信息的获取与处理,感知环境中的各种变化,并获得多样的背景服务。其中,获取服务对象的位置信息决定着情境感知服务能否准确、高效地施行。因此,无线定位技术受到人们越来越多的关注。射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术,具有容量大、体积小、非接触、成本低、精度高、灵敏度高、寿命长以及对环境的适应能力强等优势,成为在室内环境中进行目标定位的首选技术,且越来越多的应用领域需要通过定位得到目标物体的高度或者深度,因此本文主要研究基于RFID的三维定位算法。本文在研究了基于RFID的经典定位算法之后,提出了两种基于RFID的三维定位算法：基于改进BVIRE的三维定位算法以及MR-VLM三维定位算法。基于改进BVIRE的三维定位算法是将BVIRE定位算法扩展到三维空间,提出了新的三维定位模型,并针对其缺点进行了以下两个方面的改进：第一,采用三元多阶非线性插值算法代替线性插值算法计算虚拟参考标签的RSSI (Received Signal Strength Indication)值；第二,提出三维密度地图,对待定位标签潜在位置区域的细化方法进行改进。MR-VLM三维定位算法,是在VLM三维定位算法的基础上,在位于H/2(H为定位空间高度)的平面上加入了移动的RFID读写器,该读写器通过移动来增强包容性约束以及排他性约束,这样不仅可以减小待定位标签的潜在位置区域的范围,也能够有效地避免RFID读写器的读取盲区。最后,本文将这两种基于R-FID的三维定位算法使用MATLAB进行了仿真分析,经过实验得出,基于改进BVIRE的三维定位算法的定位精确度比BVIRE算法提高了12.8%-41%, MR-VLM三维定位算法的定位精确度比VLM三维定位算法提高了22.97%～42.74%。
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