(9)
利用标准的最小均方差估计算法,最终得到的目标节点坐标表达式为:
(10)
这种算法具有的显著特点是,代价就其他的方式偏低,因为它不需要配备除去无线电以外的设备。
定位引擎输入参数如表1所示。
表1 定位引擎输入参数
名称 最小值 最大值 说明
A 30 50 与发射距离1m处的RSSI值,用dBm表示
n 0 31 信号传播指数
RSSI 40 95 RSSI值,定位引擎将此值得绝对值作为输入值
X, Y 0 63.25 参考坐标,单位是m
经过对基于RSSI算法的分析可知,信号强度值得大小在环境发生改变时波动性很大,有很好的灵敏度,这就大大降低了测试结果的精确度,影响了定位的准确度。由已有的实验研究结果知道,距离越大,RSSI值整体呈现衰减趋势,但不是一一对应的映射关系,有一定范围内的波动。说明RSSI值不仅受到距离的影响,还与其他的环境因素相关。信号传播距离较近的情况下,接收信号强度值衰减迅速;信号传播距离较远的情况下,接收信号强度衰减平缓。在基于信号强度测量距离的过程中,因为接收信号强度具有时变性,而且容易受到干扰噪声的影响,那么测量值RSSI就存在一定程度的误差,不能满足实际环境中对定位精度的要求。本文采用CC2431芯片获得LQI链路质量指示数值通过数学计算获得RSSI值带入整体流程。定位节点的坐标信号进行卡尔曼滤波,卡尔曼滤波算法是高斯滤波中最有效的一种算法,当对象模型的系统状态和参数不发生突变,而且对象模型准确,滤波效果较好[10]。利用卡尔曼滤波(具有减小噪声的滤波功能对于系统)足以提高定位精度。
4.2 实验结果的MATLAB仿真
实验的过程中,假设以定位节点所在的水平面作为二文直角坐标系的xoy平面,实验结果只研究二文空间上的x轴方向坐标和y轴方向坐标。实验结果的计算分析,一方面利用基于RSSI的定位算法,一方面采用基于RSSI算法的优化算法。下面介绍静态和动态两种环境下的定位仿真结果。
4.2.1 静态环境实验结果
选取一个8m×5m的室内范围空间,在这一空间中,设置一个定位节点,一个网关节点,751个参考节点,其中网关节点和参考节点用CC2430代替,定位节点用CC2431代替。在表4中LQI(link quality indication)指链路质量指示,代表接收数据帧的能量与质量,LQI的值小表示链路质量差,它的动态变化范围比RSSI大,使它具有更好的分辨率。在计算定位节点的位置坐标时,将实验所得的LQI值转化成RSSI值,可以提高定位节点坐标的准确性。每当ZigBee收发模块接收到参考节点发送的一个数据帧时可以得到RSSI和LQI的值[11]。根据相关的文
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