[1]杨文铂,刘彦华,崔明月.一种基于无线传感器网络的动态环境自适应定位方法[J].南京师大学报(自然科学版),2021,44(01):35-42.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2021.01.006]
　Yang Wenbo,Liu Yanhua,Cui Mingyue.A Dynamic Environmental Adaptive Positioning Method Base on WSN[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2021,44(01):35-42.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2021.01.006]
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一种基于无线传感器网络的动态环境自适应定位方法()
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《南京师大学报（自然科学版）》[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
第44卷
期数:
2021年01期
页码:
35-42
栏目:
·物理学·
出版日期:
2021-03-15

文章信息/Info

Title:
A Dynamic Environmental Adaptive Positioning Method Base on WSN
文章编号:
1001-4616(2021)01-0035-08
作者:
杨文铂1; 刘彦华1; 3; 崔明月2
(1.河南工业职业技术学院 电子信息工程学院,河南 南阳 473000)(2.南阳师范学院 物理与电子工程学院,河南 南阳 473061)(3.河南省工业嵌入式网络控制工程技术研究中心,河南 南阳 473000)
Author(s):
Yang Wenbo1; Liu Yanhua1; 3; Cui Mingyue2
(1.Department of Electronics Engineering,Henan Polytechnic Institute,Nanyang 473061,China)(2.College of Physics and Electronic Engineering,Nanyang Normal University,Nanyang 473000,China)(3.Industrial Embedded Network Control Engineering Technology Research Center of Henan Province,Nanyang 473000,China)
关键词:
无线定位; 环境自适应; 扩展卡尔曼滤波; RSSI测距; WLSE; 无线传感网络
Keywords:
wireless positioning; environment adaptive; EKF; RSSI distance
分类号:
TN98
DOI:
10.3969/j.issn.1001-4616.2021.01.006
文献标志码:
A
摘要:
为解决基于无线信号强度指示(RSSI)的距离相关定位算法中因为不确定性环境因素导致的测距误差及由此引起的定位精度问题,深入研究了在多径反射、非视距传输、温湿度变化等复杂信号环境下的无线电传播特性,对节点间距离进行精确估计,提出了可随环境变化整定参数的自适应距离模型(EAR). 在EAR基础上,根据信道噪声传输特性,求解出近似无偏的距离权值并引入定位算法,大幅提高了静态定位精度. 针对动态过程噪声导致的定位误差引入了扩展卡尔曼滤波算法,进一步提高了定位精度,最终提出了动态环境自适应定位算法(DEAP). 定位实验和仿真证明,DEAP相比现有的WSN定位方法具备更高的定位精度且能自适应复杂定位环境并可在稀疏节点密度下实现高精度定位,有效降低对定位基础设施的需求. 与加权质心和加权最小二乘估计等定位算法相比,定精度相有显著提高(>50%),为基于无线传感网络的节点定位提供了一种新的方案,具备普遍性应用意义.
Abstract:
This paper studies deeply the existing positioning technology based on wireless sensor network(WSN). Aiming at the problem of positioning accuracy caused by ranging error that usually generated by environmental factors in the range related positioning algorithms based on radioactive signal strength indication(RSSI),a dynamic environment adaptive positioning algorithm(DEAP)based on environment adaptive ranging algorithm(EAR)and Current Statistics model and extended kalman filter algorithm(CS-EKF)is proposed. The positioning experiments and simulations show that compared with existing WSN positioning methods,DEAP has higher positioning accuracy and can adapt to complex positioning environment. The positioning accuracy is above 50% higher than weighted least square estimate(WLSE)and weighted centroid location algorithm(WCLA),so it has universal application significance.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-02-19.
基金项目:国家自然科学基金项目(U1404614); 河南省科技攻关项目(182102210036).
通讯作者:杨文铂,讲师,研究方向:无线传感器网络、嵌入式系统的研究. E-mail:wenbostd@126.com; 刘彦华,副教授,研究方向:无线通信系统的研究. E-mail:396348991@qq.com
更新日期/Last Update: 2021-03-15