检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:舒坚[1,2] 刘琳岚[1,3] 陈宇斌[1,2] 龚佳杰[4]
机构地区:[1]南昌航空大学物联网技术研究所,江西南昌330063 [2]南昌航空大学软件学院,江西南昌330063 [3]南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063 [4]福建星网锐捷网络有限公司,福建福州350002
出 处:《通信学报》2012年第7期125-134,共10页Journal on Communications
基 金:国家自然科学基金资助项目(60773055);江西省科技支撑计划重点基金资助项目(2009BGA01000;20111BBE50030)~~
摘 要:提出一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法(3D-RABLC)。通过大量节点实验,获得节点间一跳RSSI值与距离的关系、LQI与分组错误率的关系,依此划分LQI置信度,对测得的RSSI值进行过滤,建立三维多跳求精模型或弥补求精方法对置信度低的RSSI值进行修正。节点实验表明,该算法大大降低了RSSI测距误差,比已有三维定位算法具有更好的定位精度。A novel refinement algorithm based on LQI confidence for three-dimensional localization (3D-RABLC) was proposed. LQI confidence was obtained in terms of the relationships between RSSI and one hop distance, LQI and packet error rate (PER), which derived from experimental data. The measured RSSI was filtered by LQI confidence. Moreover, the RSSI with lower confidence was modified by a three-dimensional multi-hop model or a compensating refinement method. The experiment results show that the algorithm reduces the RSSI range error, and improves the accuracy of three-dimensional localization significantly.
关 键 词:无线传感器网络 三维空间定位 LQI置信度 RSSI 定位求精
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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