基于LQI权重和改进粒子群算法的室内定位方法

被引：14

作者：

尚俊娜 ^{[1
]}

盛林 ^{[1
]}

程涛 ^{[1
]}

施浒立 ^{[2
]}

岳克强 ^{[3
]}

机构：

[1] 杭州电子科技大学通信工程学院

[2] 中国科学院国家天文台

[3] 杭州电子科技大学电子信息学院

来源：

传感技术学报 | 2017年 / 30卷 / 02期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

室内定位; 衰减模型; 粒子群算法; RSSI; LQI;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP212.9 [传感器的应用]; TN929.5 [移动通信];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080202 ; 080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ;

摘要：

为解决无线传感网络节点在室内定位中由非视距和多径传输等因素导致定位误差较大的问题,提出了基于三角函数的粒子群算法。针对RSSI波动性引起的测距误差,利用LQI和RSSI值之间的关系对RSSI值进行优化,提出了基于LQI权重的RSSI测距算法。改进的粒子群算法相比较于标准粒子群算法优化了权重模型和速度更新策略,避免陷入局部最优值情况。在对算法进行仿真实验后,进一步将其运用到Zigbee平台的定位实验,通过实测实验证明该算法在测试环境下平均定位误差在0.5 m以内,相比于LSE和标准PSO算法,获得较好的定位效果。

引用

页码：284 / 290

页数：7

共 8 条

[1] 一种针对未知发射功率的室内定位优化算法 [J].