把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路。本文提出的NMDS-RSSI (nonmetricmultidimensional scaling and received signal strengthindication)定位算法利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来...
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把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路。本文提出的NMDS-RSSI (nonmetricmultidimensional scaling and received signal strengthindication)定位算法利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位,省去了以往利用无线信号强度的定位算法中先把强度转换为距离再进行定位所带来的计算过程和计算误差。本文在集中式NMDS-RSSI定位算法的基础上引入新的分簇方法提出了改进后的分布式NMDS-RSSI定位算法,它采用基于簇的局部坐标图的拼接来实现分布式定位。仿真实验结果表明分布式NMDS-RSSI定位算法的定位误差跟集中式NMDS-RSSI定位算法非常接近,但它克服了集中式定位算法固有的缺点,更适合大规模网络和移动环境下的节点定位。
把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路.提出了NMDS-RSSI(nonmetric multidimensional scaling and received signal strength indication)定位算法,它利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来...
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把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路.提出了NMDS-RSSI(nonmetric multidimensional scaling and received signal strength indication)定位算法,它利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位,省去了以往利用无线信号强度的定位算法中先把强度转换为距离再进行定位所带来的计算误差和计算量.无线信号强度受实际环境影响存在反射、多径传播等问题,理论和实验分析表明算法对此具有较好的适应性.仿真与真实传感器节点的实验结果显示算法取得了较好的定位效果.
作为一种全新的室内定位技术,将无线路由器的无线信号强度(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)值应用在室内移动机器人定位领域。为实现室内移动机器人的定位,提出利用无线信号强度值定位的概率法,根据无线信号强度值在室内环境...
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作为一种全新的室内定位技术,将无线路由器的无线信号强度(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)值应用在室内移动机器人定位领域。为实现室内移动机器人的定位,提出利用无线信号强度值定位的概率法,根据无线信号强度值在室内环境中的分布特点,分析概率法定位原理,开发一种基于VC++6.0平台室内移动机器人定位系统,该定位系统包括硬件平台和软件平台,并进行移动机器人定位实验,得到较好的定位实验结果。同时,分析机器人定位精度,确定影响定位精度的因素主要包括障碍物、人体、温度和湿度等。定位实验结果表明,在结构化环境下机器人定位的最大偏差为1.2758m,最小定位偏差为0.3007m,可以较好地满足室内移动机器人的定位要求。
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