發(fā)布時(shí)間：2019-03-24 17:57

【摘要】：DV-Distance算法通過(guò)未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)間的多跳協(xié)作,實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)位置估計(jì),簡(jiǎn)單實(shí)用,但定位精度不高。為了提高算法性能,本文提出一種基于粒子群優(yōu)化的DV-Distance改進(jìn)算法,針對(duì)RSSI測(cè)距引起的誤差,利用鏈路質(zhì)量指示(LQI)對(duì)RSSI的測(cè)量值進(jìn)行慣性濾波,建立基于LQI的RSSI測(cè)距模型;并針對(duì)位置估計(jì)方法所引起的誤差,通過(guò)粒子群算法對(duì)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)合DV-Distance算法自身特點(diǎn),確定了粒子群算法適應(yīng)值函數(shù)的選取和關(guān)鍵算法參數(shù)的確定。最后,仿真和實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)算法有效可行,具有較高的定位精度。
[Abstract]:The DV-Distance algorithm uses multi-hop cooperation between unknown nodes and anchor nodes to estimate the location of nodes. It is simple and practical, but the positioning accuracy is not high. In order to improve the performance of the algorithm, an improved DV-Distance algorithm based on particle swarm optimization is proposed in this paper. Aiming at the error caused by RSSI ranging, a link quality indicator (LQI) is used to filter the measured value of RSSI by inertial filtering. The RSSI ranging model based on LQI is established. Aiming at the error caused by the position estimation method, the node position is optimized by particle swarm optimization (PSO). According to the characteristics of DV-Distance algorithm, the selection of adaptive value function and the determination of key algorithm parameters are determined. Finally, simulation and experiment show that the improved algorithm is effective and feasible, and has high positioning accuracy.
【作者單位】： 重慶航天職業(yè)技術(shù)學(xué)院;重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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