在无线局域网中,基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)的室内定位技术受到了广泛的研究.传统的位置指纹定位方法需要在离线阶段投入大量的人力和时间开销, 而基于即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mappi...
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在无线局域网中,基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)的室内定位技术受到了广泛的研究.传统的位置指纹定位方法需要在离线阶段投入大量的人力和时间开销, 而基于即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的定位技术又需要传感器辅助信息.基于此,提出了一种基于边缘检测相关性测序的WLAN室内映射与定位方法.首先,将目标区域内随机采集的RSS序列进行谱聚类处理以得到类图;其次,为了确定不同类图之间的关系,利用边缘检测方法对RSS序列之间的相关位置进行粗定位,在此基础上,再利用相关性测序方法对相关位置进行精定位,从而可将不同类图拼接成一幅逻辑图,该逻辑图可在信号空间内描述目标区域的物理结构.与此同时,根据对目标区域物理结构的划分,可以得到反映目标区域拓扑结构的物理图;最后,通过建立逻辑图到物理图的映射准则,在在线阶段根据实时采集的RSS数据对目标进行定位.
针对现有的ZigBee网络表驱动中按需混合路由算法采用泛洪方式寻找最优路径导致开销过大的问题,提出一种受控泛洪寻获最优路径的高效混合路由算法(efficient hybrid routing based on controlled flooding,EHRCF),在该算法中,节点在分配...
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针对现有的ZigBee网络表驱动中按需混合路由算法采用泛洪方式寻找最优路径导致开销过大的问题,提出一种受控泛洪寻获最优路径的高效混合路由算法(efficient hybrid routing based on controlled flooding,EHRCF),在该算法中,节点在分配地址时通过"旁听"消息获知横向邻居信息,建立源、目的节点间的最优路径,减少泛洪带来的额外开销;满足一定条件的中间节点不再转发路由请求(route request,RREQ)消息,直接回应RREQ和跳数,减少一跳以及邻居节点转发RREQ的开销。理论分析和仿真结果表明,与现有的混合路由算法LF-ZAODV(limited flooding zigbee ad-hoc on-demand distance vector routing)和TR(tree routing)算法相比,EHRCF算法在路由开销和传输时延等方面的性能整体更优。
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