在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位...
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在室内指纹定位中,室内环境会影响以接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,RSSI)或信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹数据,使得采集指纹数据构建的数据库具有不稳定性和不可靠性的特点,从而影响定位准确率和精度。基于此,本文提出了时间反演(Time Reversal,TR)联合到达时间(Time Of Arrival,TOA)测距的指纹定位技术。首先在定位区域建立坐标系,离线阶段采集两个已知参考点至网格点的距离作为指纹构建数据库,以坐标距离作为指纹可以忽略环境对指纹数据的影响,进而提高定位准确率;其次,在线阶段通过TR技术的空时聚焦性联合TOA,测出距离作为新指纹,与距离指纹进行对比匹配,根据相似度得出目标点的位置坐标。最后通过仿真结果得出:本方案实现了6 m的室内定位,并且定位误差在0.44 m以内,对比传统指纹定位,减小了指纹数据复杂度,提高了系统的鲁棒性和定位精度。
在低功耗有损网络(low power and lossy networks)中,现有的移动性支持路由算法存在控制消息冗余,应用场景不具有普适应,网络丢包率和移动节点能耗较高等问题.针对这些问题,提出一种移动场景下的节点高效寻路RPL路由算法(efficient path...
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在低功耗有损网络(low power and lossy networks)中,现有的移动性支持路由算法存在控制消息冗余,应用场景不具有普适应,网络丢包率和移动节点能耗较高等问题.针对这些问题,提出一种移动场景下的节点高效寻路RPL路由算法(efficient pathfinding RPL routing algorithm for nodes in mobile scenarios,MSE-RPL).该算法提出的优化思路如下:首先,精简了移动节点的控制消息,并采用自适应黑名单机制建立备选父节点集,从而降低了移动节点的能耗;其次,基于移动节点的移动速度和方向,从备选父节点集中选择移出通信范围预估时间最短的节点作为最优父节点,不但适用于随机移动场景,还降低了平均端到端时延;最后,在链路中断前,利用DIS计时器及时通告DIS消息以快速重构拓扑,降低了丢包率.仿真结果表明,MSE-RPL算法在平均端到端时延、移动节点能耗、丢包率等性能指标方面均有明显改善.
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