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- 基于信标节点RSSI自校正的WSN三维定位北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对目前无线传感器网络(WSN)三维定位算法中存在的定位精度低、依赖基础设施等同题,在对四边测量法和接收信号强度指示( RSSI)测距模型分析的基础上,提出一种信标节点自校正三维定位算法.该算法将信标节点充当盲节点,得到其RSSI值测量误差和网络定位误差,并在计算中采用加权平均的思想.仿真结果表明:该算法能够提高三维定位精度和稳定性,具有普遍应用意义.
- 622Mbps BiCMOS PECL接口智能限幅放大器的设计与实现北大核心CSCDCSTPCD摘要：采用0.6μm BiCMOS工艺成功设计并实现了一个有伪发射极耦合逻辑(PECL)接口的新型622Mbps智能限幅放大器(LA)系统.该系统除了LA核心电路外,还包含了智能LA的接收信号强度指示(RSSI)模块、可变阈值丢失信号(LOS)检测模块、静噪控制电路和PECL接口电路.该系统可工作于3.3V或5V兼容电源,功耗分别为110mW和175mW.测试结果表明,对于622Mbps的输入信号,LA达到4mV灵敏度和50dB动态范…查看全部>>
- 无线传感器网络中改进的DV-Hop算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对传统DV-Hop算法中定位精度低的问题，该算法从三个方面进行改进，（1）设置距离发射端标准一跳时节点所接收的接收信号强度指示（RSSI）值，利用节点接收信号的RSSI值与设置的RSSI值之间的比来修正跳数。（2）将未知节点的平均跳距分两段考虑，使未知节点到锚节点的估计距离更精确。（3）构造校正向量，对未知节点的估计坐标进行校正。仿真实验表明改进算法的定位精度明显高于传统DV-Hop算法和文献[6]基于RSSI比值修正的算法，稳定性也有一定的提升。
- 基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法.新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计.试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确.
- 基于RSSI差分似然估计的WSN节点定位算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：为了克服接收信号强度测量误差对无线传感嚣网络(WSN)节点自身定位精度的影响.在对极大似然估计定位算法和接收信号强度指示(RSSI)模型分析的基础上,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将测距差分修正和极大似然估计相结合提出了一种测距差分修正极大似然估计定位算法.算法通过RSSI进行测距,无需增加额外硬件开销,容易实现.定位精度可达2.5 m…查看全部>>
- 基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响，提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示（RSSI）和链路质量指示（LQI）在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况，采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度，接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位，进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。
- 智能空间中的环境自适应RSSI定位北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对智能空间中接收信号强度指示(RSSI)定位的精度受环境参数动态变化影响的问题,提出了一种环境自适应RSSI定位算法,并阐明了环境参数的变化是影响测距精度和定位误差的主要因素.提出的环境自适应RSSI定位算法首先通过奇异值剔除和均值滤波对测量数据预处理,然后使用自适应RSSI距离估计算法估计节点间距离,进一步使用最大似然估计求得未知节点位置,最后利用Kalman滤波估计移动目标轨迹.实验结果表明使用该算法的移动目标跟踪定位误差…查看全部>>
- 基于信标节点RSSI自校正的WSN三维定位北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对目前无线传感器网络(WSN)三维定位算法中存在的定位精度低、依赖基础设施等问题,在对四边测量法和接收信号强度指示(RSSI)测距模型分析的基础上,提出一种信标节点自校正三维定位算法.该算法将信标节点充当盲节点,得到其RSSI值测量误差和网络定位误差,并在计算中采用加权平均的思想.仿真结果表明:该算法能够提高三维定位精度和稳定性,具有普遍应用意义.
- 基于RSSI测距的三维无线传感网络萤火虫定位算法的研究北大核心CSTPCD摘要：研究了三维空间无线传感器网络(WSN)未知节点的定位.针对目前三维空间无线传感网络定位算法精度低的问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的萤火虫定位的算法.该算法首先利用RSSI进行测距,建立信号强度随传播距离衰减的模型,然后在已知一定数量的锚节点的情况下,通过萤火虫算法寻找目标函数最优值,进而对未知节点进行定位.仿真验证结果表明,该定位算法相比其他算法定位精度有很大提高,在30m×30m×30m的空间内定位误差仅为0.59m.
- RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法CSTPCD摘要：针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术.基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位.实验结果表明,提出的加权…查看全部>>