采用Kriging的WSN多维度向量指纹定位算法研究

作     者：毛科技 方凯 戴国勇 徐慧 陈庆章 MAO Ke-ji;FANG Kai;DAI Guo-yong;XU Hui;CHEN Qing-zhang

作者机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 

基　　金：国家自然科学基金项目(61379023)资助 浙江省公益性技术应用研究计划项目(2015C31066)资助 浙江省计算机科学与技术重中之重学科(浙江师范大学)课题项目(ZC323014074)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2016年第37卷第11期

页      码：2514-2519页

摘      要：室内环境的复杂性导致了高精度的室内定位非常困难.针对这个问题,将无线传感器网络(WSN)技术应用到室内定位中.通过分析传统的基于RSSI测距定位方法和指纹定位方法,设计一种基于RSSI的非测距定位方法.该方法使用Kriging插值算法建立定位区域的RSSI向量指纹,通过基于组合的向量相似度匹配方法匹配目标RSSI向量与RSSI向量指纹能有效消除障碍物对定位的影响,并获得目标节点的位置范围.最后通过K-means聚类算法提取目标节点的实际位置.实验结果表明该方法的定位精度较高,适用于室内定位.

主 题 词：无线传感器网络 Kriging插值 RSSI向量指纹 组合匹配 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203208257...