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:王满意 秦旭亮 王志超[1] 文梓达 WANG Manyi;QIN Xuliang;WANG Zhichao;WEN Zida(School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210000,China)
机构地区:[1]南京理工大学机械工程学院
出 处:《传感器与微系统》2019年第10期21-24,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家自然科学基金资助项目(61701237);江苏省青年科学基金资助项目(BK20160841)
摘 要:针对无线层析成像(RTI)定位系统部署过程中需要大量时间和人力测量传感器节点位置的问题,提出一种基于概率密度的RTI节点自定位方法。以区域的概率密度作为权重,计算出区域质心的加权平均值作为RTI节点的位置坐标。现场试验证明:基于概率密度的RTI节点自定位方法不仅降低了原有节点自定位算法的复杂度,提高了RTI系统的部署效率,而且提高了定位结果的精度。Aiming at the problem that the radio tomographic image(RTI) localization system node deployment process requires much time and manpower to measure position of sensor node,a method based on probability density for RTI node self-localization is proposed.The method uses the probability density of the region as the weight,and calculates the weighted average of the region centroid as the position coordinate of the RTI node.The validity of the method is verified by field test.The probability density-based RTI node self-positioning method not only reduces the complexity of the original node self-localization algorithm and greatly improves the deployment efficiency of the RTI system,but also enhance the positioning precision.
关 键 词:无线层析成像 无线传感器网络 无源被动定位 节点自定位
分 类 号:TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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