基于RSS的多目標節點(diǎn)定位算法

　　第一次迭代的網(wǎng)格邊長(cháng)為5米，第二次為1米。表3給出了仿真實(shí)驗的數據結果，兩次迭代估計的節點(diǎn)數量均為8個(gè)，與實(shí)際相符，節點(diǎn)坐標的定位誤差由第一次迭代時(shí)的3.86米減小到第二次迭代時(shí)的0.93米。

　　實(shí)測實(shí)驗

　　我們將4個(gè)Access Point(AP)分布在學(xué)校實(shí)驗室大樓二層，將帶有無(wú)線(xiàn)網(wǎng)卡的筆記本做為信標節點(diǎn)，采集從AP發(fā)來(lái)的RSS，同時(shí)記錄筆記本移動(dòng)的路線(xiàn)坐標。圖3給出了AP的位置(叉號表示)和筆記本的移動(dòng)路線(xiàn)(實(shí)線(xiàn)表示)，圓圈表示估計的節點(diǎn)位置。AP的通信半徑為30米，筆記本采集的RSS序列長(cháng)度為120。

　　第一次迭代的網(wǎng)格邊長(cháng)為2米，第二次為1米。表4給出了實(shí)測實(shí)驗結果，兩次迭代估計的節點(diǎn)數量均為4個(gè)，與實(shí)際相符，節點(diǎn)坐標的定位誤差由第一次迭代時(shí)的2.99米減小到第二次迭代時(shí)的1.83米。

　　結語(yǔ)

　　本文提出了一種基于RSS的多目標節點(diǎn)定位算法(MTL-GMM算法)，可同時(shí)估計一定區域內傳感器節點(diǎn)的數量和位置。相比其他定位算法，MTL-GMM算法選擇單一的移動(dòng)信標節點(diǎn)采集RSS信號，結合使用高斯混合模型、貝葉斯信息準則等統計模型，節約了成本，提高了定位精度。同時(shí)，MTL-GMM算法不假設待估節點(diǎn)數量已知或RSS發(fā)射節點(diǎn)的ID可辨識，增強了算法的實(shí)用性。

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