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本文研究一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。

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简介：
DV-distance是一种采用多跳机制的定位算法，它利用RSSI（无线信号强度指示）测距技术来实际测量相邻节点之间的距离。为了降低RSSI测距误差对定位精度的负面影响，该算法首先对RSSI测距误差进行校正，随后对现有信标节点间距离误差修正值进行进一步优化改进。在此基础上，提出了一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。通过仿真实验对比分析，结果显示，与现有的其他定位算法相比，该改进算法不仅能够显著提升节点的定位精度，还能有效减少网络通信的负担以及计算的复杂度。

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  • 论文研究：改进型DV-Distance差分定位算法及其在RSSI测距误差修正中的应用.pdf
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    本文提出了一种基于改进型DV-Distance差分定位算法，并探讨了其在RSSI测距误差修正中的应用，提高了无线传感器网络的定位精度。 DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法, 其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响，首先修正了RSSI测距误差，并进一步改进了计算信标节点间距离误差的方法，提出了一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明，与现有的定位算法相比，该改进算法不仅能提高节点的定位精度，还能减少网络通信开销及降低计算复杂度。
     
  • 基于二次误差修正的DV-Hop改进定位算法 (2014年)
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    本文提出了一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法，通过引入二次误差修正机制，显著提高了节点位置估计的准确性。该方法在保持原有算法低复杂度特性的同时，有效减少了累计定位误差，为大规模WSN应用提供了更可靠的解决方案。 本段落介绍了无线传感器网络中的DV-Hop定位算法原理，并分析了该算法误差产生的主要原因。针对传统DV-Hop算法在计算平均每跳距离值时的较大误差以及最终定位精度不足的问题，提出了一种改进型DV-Hop定位算法。改进后的算法通过信标节点进行一次和二次误差修正来调整平均每跳距离值及信标节点的位置偏差区域，从而使得计算出的目标节点坐标更加接近真实位置。仿真结果表明，在不增加额外硬件成本的情况下，该改进方法能够显著提升定位精度。
     
  • 基于差分改正的RSSI指纹库室内定位研究
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    本研究探讨了利用差分改正技术优化RSSI（接收信号强度指示）指纹库的方法，以提高室内定位系统的准确性与稳定性。 在基于RSSI指纹库的室内定位过程中，由于受到复杂环境的影响，实时采集到的指纹数据可能会出现误差。如果直接使用这些有误差的数据进行定位，则会降低定位精度。考虑到不同位置接收的RSSI信号值之间存在一定的相关性，采用差分改正方法可以提高定位准确性。 该算法的核心在于计算和应用误差修正数，这直接影响了最终的定位精确度。参考点的数量与位置的不同选择会影响误差修正的结果。泰森多边形能够构建最大化角度的整体网络，并在空间信息领域得到广泛应用。因此，在本研究中利用泰森多边形的空间邻接特性来选取用于计算误差修正值的参考点，设计了坐标和RSSI向量元素的误差校正方法，以实现共同误差的应用。 最终，在Eclipse开发环境中结合PostgreSQL PostGIS空间数据库与Mybatis映射工具建立了实验原型系统，并对融合差分改正算法进行了测试。结果显示，相较于未进行差分修正的情况，定位准确率有所提高。
     
  • 基于RSSI的距离测量改进DV-Hop算法
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    本研究提出了一种基于RSSI技术改进的DV-Hop算法，旨在优化无线传感器网络中节点定位精度，通过精确计算初始跳距来提高整个网络的部署效率和准确性。 由于DV-Hop算法在不均匀网络中的节点定位精度不高，并且RSSI算法受到环境因素的影响较大，本段落将这两种方法结合在一起，提出了一种利用RSSI测距技术改进DV-Hop的算法——BRDV-Hop算法。该算法应用了RSSI测距技术，定义了信标节点的平均跳距误差，并通过这个误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正，从而减少定位误差的目的得以实现。仿真结果显示，在不增加传感器节点硬件的情况下，改进后的算法能够有效降低定位误差，相较于标准DV-Hop算法有明显优势。
     
  • 基于RSSI的VIRE定位算法改进研究
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    本文针对现有VIRE室内定位算法存在的不足，提出了一种基于RSSI测距技术的改进方案，以提高定位精度和稳定性。 这是一段非常经典的无线传感网（WSN）节点定位算法的MATLAB代码，采用基于RSSI的VIRE算法编写而成，并且已经成功运行过。
     
  • 一种新的定位算法以考虑非视距误差
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    本文提出了一种新颖的定位算法，旨在有效减少和校正由于非视距传播引起的定位误差，提高导航系统的准确性。 本段落提出了一种有效算法，在接收端（或基站）随机分布在平面上的情况下，考虑非视距（NLOS）传播误差对移动台定位的影响。该方法基于到达时间的定位技术，通过结合概率定位与几何定位的方法来检测具有 NLOS 误差的测量值，并估计这些测量值中的 NLOS 误差大小以进行更新。最后重新估算出移动台的位置。 文中详细描述了算法的具体步骤并推导出了其估计误差方差。此外，本段落还推导了在NLOS环境下定位估计误差的克拉美罗下限（CRLB），并对所提算法性能与该下限进行了比较和分析。通过仿真部分的不同算法对比实验表明，提出的算法具有较高的精度。
     
  • 基于超声的测距误差补偿算法研究
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    本研究聚焦于提升基于超声波技术的测距精度，通过分析各种干扰因素对测量结果的影响，提出了一套有效的误差补偿算法，显著提高了系统的稳定性和准确性。 本段落分析了超声测距原理及其误差产生的原因，并提出了一种基于BP神经网络的超声测距误差补偿算法。该算法能够通过对输入向量与目标向量进行样本训练，在不断调整权重和阈值的过程中，建立映射关系以修正测量误差。仿真结果证实了此方法的有效性。
     
  • 改进的基于跳距加权的DV-Hop定位算法
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    本研究提出了一种改进的跳距加权重的DV-Hop室内定位算法，通过优化节点间距离估算提升了定位精度和效率。 为了解决无线传感网络中的DV-Hop定位算法误差较大、精度较低的问题，本段落提出了一种基于跳距加权的改进DV-Hop定位算法。通过给未知节点周围的信标节点分配权重来获取更精确的平均跳距，从而减少定位误差。这些权重依据未知节点与信标节点之间的距离以及信标节点自身的可信度确定：离未知节点越远的信标节点所占权重越小；而信标节点自身误差越大，则其可信度和相应权重也更低。 具体实现过程如下：首先选择距未知节点n跳内的所有信标作为参考点，然后对这些参考点之间的距离进行加权处理以计算出更精确的平均跳距。接下来根据未知节点到每个参考节点的实际跳跃次数来推算它们之间的真实物理距离，并利用最小二乘法技术求解得到该未知节点的确切坐标位置。 通过仿真实验验证了改进后的算法，结果显示相较于传统的DV-Hop定位方法，其精度提升了约28%左右。
     
  • 基于PSO算法的RSSI测距定位方法
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    本研究提出了一种创新的RSSI测距定位技术，采用PSO算法优化定位精度，尤其适用于室内复杂环境下的目标追踪与监测。 在使用RSSI定位（平面）建立模型并用MATLAB作图的过程中，代码如下所示：其中Node_num表示锚节点的数量，而Node(i).x, Node(i).y分别代表各个锚节点的坐标位置，Zd(i)则为RSSI测量的距离。 具体步骤包括： - 利用meshgrid函数生成网格数据[x,y]范围从1到100且步长为0.5。 - 初始化变量z=0用于后续计算。 - 对于每一个锚点i（1至Node_num），通过公式计算每个位置(x, y)与该节点的距离差平方，并将其累加到z中。 接下来是PSO算法的参数初始化部分： c1和c2均设置为1.45445，m表示其他相关参数。
     
  • 基于MATLAB的时差与频差无源定位算法研究
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发与时差和频差相关的无源定位算法，旨在提高复杂环境下的目标定位精度。 基于MATLAB的TDOA（时差）与FDOA（频差）无源定位算法研究 无源定位技术是指通过接收环境中已存在的电磁波信号来确定辐射源位置的一种方法，其中TDOA和FDOA是两种常用的定位手段。TDOA无源定位基于不同接收站接收到同一信号的时间差异来进行目标位置的计算；当信号从一个点传播到不同的接收站时，由于距离的不同导致到达时间存在差别。通过测量这些时间差，并结合已知的各个接收站的位置信息，可以推算出信号来源的具体位置。 另一方面，FDOA无源定位则是依据接收到的电磁波频率变化来确定目标位置的技术。当信号发射点与接收设备之间有相对运动时（例如移动中的车辆或飞行器），根据多普勒效应原理会使得接收到的信号产生频移现象。通过测量各个接收站所获得的信号频率差异，可以计算出目标的位置和速度。 程序已经调试完成并且可以直接运行使用。