RSSI

摘要： 针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法。首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正。然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算。实验结果表明,该方法的定位精度明显好于KNN和WKNN的定位算法,其平均误差不超过0.36 m。

摘要： 从传感技术和数据传输技术等方面入手,根据海洋平台建造情况,设计用于进入施工区域人员的安全生产实时监控平台,实现对不同子监控系统的综合管理,实时采集各子系统的数据、运行状态和报警信息,并兼顾安全生产和安全保卫的功能。经现场测试,该监控平台稳定可靠,可对海洋平台生产进行有效监控,保障海洋平台安全生产的顺利进行。

摘要： 本文为解决传统无线传感器网络节点定位方法定位耗时较长,功耗较高的问题,无法满足目前的应用需求,因此基于RSSI设计了新的低功耗无线传感器网络节点定位方法,首先测量了无线传感器网络节点信号传输距离,其次基于RSSI构建无线传感器网络构建了节点定位模型,最后设计了RSSI定位算法,并进行了算法优化改进,从而实现了无线传感器网络节点定位。进行实验,结果表明,设计的无线传感器网络节点定位方法的时间开销较短,证明其满足低功耗的需求,有一定的应用价值,可以作为后续无线传感器网络发展的参考。

摘要： 在测距模型中有多种信号传播模型,经常被用到的是RSSI(Received Signal Strength Indication)测距。由于复杂的室内环境对信号的强度变化影响很大,传统的RSSI测距已经不能满足实际应用的需求,为了减小对实测信号的扰动,在RSSI基本测距算法的基础上,提出一种改进的RSSI测距算法——基于高斯滤波运动预测模型的改进RSSI测距算法,仿真结果表明改进后的算法相比传统的RSSI测距算法在精度上有了明显的提高。

摘要： LANDMARC算法是主流的室内定位算法。针对室内的环境复杂多变、多径效应和环境随机噪声的干扰较大,导致信号强度指示(RSSI)与真实值存在一定误差,使得LANDMARC算法的定位精度不高的问题,提出了一种基于优化RSSI信号的室内定位方法。该方法利用RSSI类似高斯分布的特点,先对RSSI数据进行高斯拟合,得到较为确定的RSSI值,再利用卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,从而可以有效降低RSSI数据中的误差,得到更加准确的RSSI值。实验仿真结果表明,优化后的RSSI值的精度得到明显提高,从而使LANDMARC算法的精度也得以提升。

摘要： 当前,市面上的距离感应器多种多样,例如超声波雷达、红外线感应以及位移式距离传感器,这些传感器或多或少都存在一些缺点。文章致力于研究基于生活中比较常见的、成本造价较低的WiFi模块所组成的无线距离感应器,利用普通WiFi模块发射出WiFi热点,从而通过另一块WiFi模块去检测热点的RSSI信号强度判断出两个WiFi模块的距离远近。

摘要： 为了提高无线传感器网络定位精度的准确性,对质心定位算法进行优化.在测距阶段,采用均值滤波和中值滤波相结合的方式对RSSI值进行预处理;在定位阶段,使用距离倒数的指数幂对质心加权;同时引入迭代的思想,解决了定位中锚节点密度不高的情况下,节点无法定位的问题.实验结果表明,本文改进的算法与质心定位算法和距离加权的质心定位算法相比,能够有效地提高无线传感器网络的定位精度.

摘要： 随着矿山物联网建设的推进,大量传感节点被放置在工作面、采空区等区域进行矿山安全监测。针对煤矿井下环境恶劣、定位不准确、定位精度不高等问题,提出一种基于高斯滤波的矿井接收信号强度(RSSI)定位算法(G-K-RSSI)。测距阶段,由于受到噪声干扰,对RSSI进行高斯滤波处理,通过周期测量路径损耗因子获得模型参数,对RSSI测距进行校正。定位阶段,利用未知节点与锚节点之间的误差,引入距离测量误差修正系数进行坐标定位。实验结果表明,G-K-RSSI算法的平均定位误差为2.1 m,定位精度远高于传统RSSI算法。

摘要： 针对传统距离向量-跳段定位算法(Distance Vector-Hop,DV-HOP)存在的节点密度分布不均引起误差比较大的问题,根据DV-Hop算法特性,采用余弦定理,证明节点密度越大所得定位坐标越准确,使用余弦定理减少在节点密度过大时因空间角度导致节点路径曲折过多而引起的误差,同时提出一种区域划分的改进算法,减少在节点密度较小区域的误差;利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)对跳数进行量化分级处理,改善实际距离与计算出的距离相差过大的情况;最后采用最小二乘法估计未知节点坐标。仿真表明,所提出的算法与传统的DV-Hop算法相比,误差有一定的减少。

摘要： 针对无线传感器网络(WSN)中由信号传输噪声导致的定位精度低的问题,提出一种基于距离偏差因子的WSN参考点迭代定位算法.该算法基于RSSI值计算信标节点和目标节点间的距离,求出定位圆重叠弧上的3个参考点;然后以参考点质心为目标节点的初始坐标,计算距离偏差因子;最后,利用距离偏差因子的中位数求出目标节点与信标节点间新的距离,迭代参考点坐标,更新目标节点的定位坐标,直到满足精度要求.实验结果表明:相对于传统定位方法,所提算法有效地提高了WSN定位精度.

摘要： 获取传感器网络节点的位置坐标是无线传感器网络应用中需要解决的基本问题。对于大多数应用，不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。可移动传感器节点的位置具有实时可变性，这给定位的实施和定位精度的保证带来一定困难。因此，研究有效的定位算法保证无线传感器网络中移动节点的定位精度具有重要的理论意义和应用价值。传感器节点的移动性使得难以在同一地点采集多个有效的RSSI样本，因此通过重复采样来减小定位误差的方法不再有效，定位精度也难以得到保证。为此，本文在定位算法方面，提出了模糊质心定位算法，并针对模糊质心定位算法进行了实验验证。实验结果表明，相比传统的定位方案，本文的研究工作以增加较少的算法复杂度为代价，有效地提高了无线传感器网络中基于RSSI的移动节点定位的精度。

摘要： 获取传感器网络节点的位置坐标是无线传感器网络应用中需要解决的基本问题。对于大多数应用，不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。可移动传感器节点的位置具有实时可变性，这给定位的实施和定位精度的保证带来一定困难。因此，研究有效的定位算法保证无线传感器网络中移动节点的定位精度具有重要的理论意义和应用价值。传感器节点的移动性使得难以在同一地点采集多个有效的RSSI样本，因此通过重复采样来减小定位误差的方法不再有效，定位精度也难以得到保证。为此，本文在定位算法方面，提出了模糊质心定位算法，并针对模糊质心定位算法进行了实验验证。实验结果表明，相比传统的定位方案，本文的研究工作以增加较少的算法复杂度为代价，有效地提高了无线传感器网络中基于RSSI的移动节点定位的精度。

摘要： 获取传感器网络节点的位置坐标是无线传感器网络应用中需要解决的基本问题。对于大多数应用，不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。可移动传感器节点的位置具有实时可变性，这给定位的实施和定位精度的保证带来一定困难。因此，研究有效的定位算法保证无线传感器网络中移动节点的定位精度具有重要的理论意义和应用价值。传感器节点的移动性使得难以在同一地点采集多个有效的RSSI样本，因此通过重复采样来减小定位误差的方法不再有效，定位精度也难以得到保证。为此，本文在定位算法方面，提出了模糊质心定位算法，并针对模糊质心定位算法进行了实验验证。实验结果表明，相比传统的定位方案，本文的研究工作以增加较少的算法复杂度为代价，有效地提高了无线传感器网络中基于RSSI的移动节点定位的精度。

摘要： 获取传感器网络节点的位置坐标是无线传感器网络应用中需要解决的基本问题。对于大多数应用，不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。可移动传感器节点的位置具有实时可变性，这给定位的实施和定位精度的保证带来一定困难。因此，研究有效的定位算法保证无线传感器网络中移动节点的定位精度具有重要的理论意义和应用价值。传感器节点的移动性使得难以在同一地点采集多个有效的RSSI样本，因此通过重复采样来减小定位误差的方法不再有效，定位精度也难以得到保证。为此，本文在定位算法方面，提出了模糊质心定位算法，并针对模糊质心定位算法进行了实验验证。实验结果表明，相比传统的定位方案，本文的研究工作以增加较少的算法复杂度为代价，有效地提高了无线传感器网络中基于RSSI的移动节点定位的精度。

摘要： 获取传感器网络节点的位置坐标是无线传感器网络应用中需要解决的基本问题。对于大多数应用，不知道节点位置而感知的数据是没有意义的。可移动传感器节点的位置具有实时可变性，这给定位的实施和定位精度的保证带来一定困难。因此，研究有效的定位算法保证无线传感器网络中移动节点的定位精度具有重要的理论意义和应用价值。传感器节点的移动性使得难以在同一地点采集多个有效的RSSI样本，因此通过重复采样来减小定位误差的方法不再有效，定位精度也难以得到保证。为此，本文在定位算法方面，提出了模糊质心定位算法，并针对模糊质心定位算法进行了实验验证。实验结果表明，相比传统的定位方案，本文的研究工作以增加较少的算法复杂度为代价，有效地提高了无线传感器网络中基于RSSI的移动节点定位的精度。

摘要： 随着无线传感器网络在工业控制环境中的应用逐渐普及，针对工业环境的无线传盛器网络路由层协议的设计成为一个亟待解决的重点与难点。在工业环境中，对信号传输的实时性和可靠性要求极高，针对这一问题，提出了一种改进的AODV路由协议。该协议首先计算出源节点到目的节点的多条可用最短路径，然后，在所有可用路径中选出可靠性最高的最优路由，最后，结合路由质量判定因素确定不同情况下的理想路由。研究结果表明，该路由协议显著提高了数据传输的准确性及实时性，为工业环境中无线传感器网络的应用提供了依据。

摘要： 随着无线传感器网络在工业控制环境中的应用逐渐普及，针对工业环境的无线传盛器网络路由层协议的设计成为一个亟待解决的重点与难点。在工业环境中，对信号传输的实时性和可靠性要求极高，针对这一问题，提出了一种改进的AODV路由协议。该协议首先计算出源节点到目的节点的多条可用最短路径，然后，在所有可用路径中选出可靠性最高的最优路由，最后，结合路由质量判定因素确定不同情况下的理想路由。研究结果表明，该路由协议显著提高了数据传输的准确性及实时性，为工业环境中无线传感器网络的应用提供了依据。

摘要： 随着无线传感器网络在工业控制环境中的应用逐渐普及，针对工业环境的无线传盛器网络路由层协议的设计成为一个亟待解决的重点与难点。在工业环境中，对信号传输的实时性和可靠性要求极高，针对这一问题，提出了一种改进的AODV路由协议。该协议首先计算出源节点到目的节点的多条可用最短路径，然后，在所有可用路径中选出可靠性最高的最优路由，最后，结合路由质量判定因素确定不同情况下的理想路由。研究结果表明，该路由协议显著提高了数据传输的准确性及实时性，为工业环境中无线传感器网络的应用提供了依据。

摘要： 随着无线传感器网络在工业控制环境中的应用逐渐普及，针对工业环境的无线传盛器网络路由层协议的设计成为一个亟待解决的重点与难点。在工业环境中，对信号传输的实时性和可靠性要求极高，针对这一问题，提出了一种改进的AODV路由协议。该协议首先计算出源节点到目的节点的多条可用最短路径，然后，在所有可用路径中选出可靠性最高的最优路由，最后，结合路由质量判定因素确定不同情况下的理想路由。研究结果表明，该路由协议显著提高了数据传输的准确性及实时性，为工业环境中无线传感器网络的应用提供了依据。

摘要： 随着无线传感器网络在工业控制环境中的应用逐渐普及，针对工业环境的无线传盛器网络路由层协议的设计成为一个亟待解决的重点与难点。在工业环境中，对信号传输的实时性和可靠性要求极高，针对这一问题，提出了一种改进的AODV路由协议。该协议首先计算出源节点到目的节点的多条可用最短路径，然后，在所有可用路径中选出可靠性最高的最优路由，最后，结合路由质量判定因素确定不同情况下的理想路由。研究结果表明，该路由协议显著提高了数据传输的准确性及实时性，为工业环境中无线传感器网络的应用提供了依据。

摘要： 根据一方面，服务于无线装置的网络节点获得对于基于RSSI测量样本的无线装置测量的质量要求，并基于所述质量要求来确定对于所述无线装置的配置参数。所述网络节点将所确定的配置参数发送到所述无线装置。所述无线装置获得对于RSSI测量的配置参数的集合。所述配置参数规定对于在其中获得RSSI测量样本的RSSI测量持续时间的长度以及对于所述RSSI测量持续时间的RSSI测量周期性。所述无线装置基于对于基于RSSI测量样本的所述测量的质量要求，相对于基于RSSI测量样本的所述测量来适配UE的操作。

摘要： 本发明公开了一种基于RSSI最大值进行RSSI去除噪声的室内位置定位方法，首先在室内环境中选取若干校准点，采集校准点处的WiFi接收信号强度指标(RSSI)；然后对于某一校准点，将其采集到的某个WiFi信号源AP的RSSI分别从大到小排序，从最大值或次大值开始依次选取M个值；求取这M个值的平均值，作为该校准点对应的该AP的RSSI估计值；将求到的所有的RSSI估计值和校准点的位置信息关联起来组成位置指纹，得到位置指纹库；同样采集测试点的WiFi RSSI数据并处理得到测试点的RSSI估计值；最后假定距离定位点最近的K个指纹点已经筛选出来，采用WKNN对测试点进行定位，确定测试点的估计位置。根据不同室内环境下测试的定位结果证明了本发明具有更好的定位精度和抗干扰性。

摘要： 提供了用于接收信号强度指示器(RSSI)测量的用户设备(UE)及相关方法。UE可以包括射频(RF)信号处理设备和处理器。RF信号处理设备接收RSSI测量。处理器耦接到RF信号处理设备。处理器基于UE的载波带宽和配置用于RSSI测量的子带，确定RSSI测量是频率内RSSI测量还是频率间RSSI测量。根据本发明所提供的用于RSSI测量的用户设备及方法，可以实现在合理的复杂度下对5G NR中作为负载度量的RSSI的测量。

摘要： 本发明公开了一种基于RSSI最大值进行RSSI去除噪声的室内位置定位方法，首先在室内环境中选取若干校准点，采集校准点处的WiFi接收信号强度指标(RSSI)；然后对于某一校准点，将其采集到的某个WiFi信号源AP的RSSI分别从大到小排序，从最大值或次大值开始依次选取M个值；求取这M个值的平均值，作为该校准点对应的该AP的RSSI估计值；将求到的所有的RSSI估计值和校准点的位置信息关联起来组成位置指纹，得到位置指纹库；同样采集测试点的WiFi RSSI数据并处理得到测试点的RSSI估计值；最后假定距离定位点最近的K个指纹点已经筛选出来，采用WKNN对测试点进行定位，确定测试点的估计位置。根据不同室内环境下测试的定位结果证明了本发明具有更好的定位精度和抗干扰性。

摘要： 根据一方面，服务于无线装置的网络节点获得对于基于RSSI测量样本的无线装置测量的质量要求，并基于所述质量要求来确定对于所述无线装置的配置参数。所述网络节点将所确定的配置参数发送到所述无线装置。所述无线装置获得对于RSSI测量的配置参数的集合。所述配置参数规定对于在其中获得RSSI测量样本的RSSI测量持续时间的长度以及对于所述RSSI测量持续时间的RSSI测量周期性。所述无线装置基于对于基于RSSI测量样本的所述测量的质量要求，相对于基于RSSI测量样本的所述测量来适配UE的操作。

摘要： 本发明提供一种RSSI测量方法和RSSI测量装置、接收机，该方法包括：测量接收机前端输出的数字域RSSI；测量所述接收机前端的通道噪声功率；根据所述数字域RSSI和所述通道噪声功率计算得到接收信号的数字域功率dB值；计算所述接收信号的数字域功率dB值和所述接收机前端的处理增益的差值，以获得所述接收机前端的RSSI。从而在计算RSSI时将通道噪声的影响去除，能够获取较准确的RSSI，解决了现有测量方案在小信号下RSSI测量不准确的问题。

摘要： 本发明公开了一种TBOX BLE‑RSSI定位方法，包括：提供BLE实车标定环境；指定实车标定采样点的距离参数和角度参数；根据距离参数和角度参数计算标定采样点的RSSI，根据角度参数指定各标定采样点的RSSI权重，对标定采样点的RSSI进行加权计算，得到距离范围定位参数；以指定周期从蓝牙协议栈中读取标定采样点RSSI，提取当前时刻及之前相邻多个采样周期标定采样点RSSI；对提取的标定采样点RSSI进行离散化高斯滤波；根据距离范围定位参数判断当前测试件位置属于哪个距离范围，进而确定当前测试件位置属于哪个功能区域。本发明通过离散化高斯滤波和实车标定结合，能够识别出距离范围，在不增加额外成本的情况下，能提升定位精度、在一定程度上减小RSSI信号波动影响。

摘要： 公开了使用相位和接收信号强度指示(RSSI)差异确定近场定位的方法和设备。一种示例性方法包括确定电场(104)的第一强度和磁场(106)的第二强度，电场(104)和磁场(106)与从发射器(100)发送的电磁信号相关联；确定第一强度和第二强度之间的差；以及基于第一强度和第二强度之间的差确定发射器距离(114)。

摘要： 本发明公开了一种基于RSSI定位算法的个性化公共停车位定位引导系统，涉及公共停车位定位引导技术领域，包括IBeacon节点网络构建模块、车位划分模块、停车场构建模块、接续引导服务单元构建模块、用户移动端和定位引导模块；本发明系统能够根据车主自身驾驶习惯及熟练程度给予个性化推送，使车主在环境不熟悉的情况下，可以收到通往符合自身的个性化停车位的规划路线，将车主引导至空闲停车位处，能够提高停车效率，且在云计算与大数据的支撑下，可以进行历史信息查询，通过根据车主的历史停车习惯给予车主个性化的推送，在后台多重备案动态车位引导，能够避免全场绕圈，低效停车，并以此给车主规划出最佳到达路线。

摘要： 本发明属于InSAR地形建模技术领域，一种基于RSSI和InSAR联合的地形建模方法，包括以下步骤：步骤1：对全带宽主从SLC影像进行配准，获得精确的偏移多项式；步骤2：利用距离向分谱法获取地形相位；步骤3：利用常规合成孔径雷达干涉获取缠绕的地形相位，用合成孔径雷达干涉获取的缠绕的地形相位减去步骤2中获取的地形相位，得到缠绕的残余相位，解缠残余相位，将解缠得到的残余相位加到步骤2中获取的地形相位中，得到最终的地形相位，将最终得到的地形相位转成数字高程。本发明基于RSSI和InSAR联合的大梯度地形建模方法摆脱了相位连续性假设，并弥补采用RSSI方法导致数据分辨率损失的问题。