分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点...分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。展开更多
随着科学技术的进步,物联网(Internet of things,IoT)中的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术发展已经相对成熟,但由于其涵盖了较多的技术种类,使得现有的研究多数注重于如何解决一些实际问题,从整体上对IoT中的WSN及其...随着科学技术的进步,物联网(Internet of things,IoT)中的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术发展已经相对成熟,但由于其涵盖了较多的技术种类,使得现有的研究多数注重于如何解决一些实际问题,从整体上对IoT中的WSN及其关键技术介绍的相对较少,这就使得读者或初学者对于WSN的关键技术没有一个系统的认识,不利于后续的研究发展。为了使读者可以尽快对所有概念有个清晰的理解,本文首先总结了WSN所涵盖的关键技术,然后根据各种技术固有的技术特点和特征对其进行了系统分类,并提出了一种WSN关键技术分类框架。在该框架下对涉及到的主要技术进行了阐述,最后探讨了IoT中的WSN技术有待解决的问题:提高通信可靠性、降低节点能耗、提高定位精度、提高网络安全性、建立普适网络传输新模型等。未来WSN将向综合一体化的信息感知网络方向发展,通过影响人们生活各个方面,从而深刻改变人与物、物与物的交互方式,并随着"智能物联网"概念的提出,未来WSN的应用将无处不在。展开更多
文摘分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。
文摘随着科学技术的进步,物联网(Internet of things,IoT)中的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术发展已经相对成熟,但由于其涵盖了较多的技术种类,使得现有的研究多数注重于如何解决一些实际问题,从整体上对IoT中的WSN及其关键技术介绍的相对较少,这就使得读者或初学者对于WSN的关键技术没有一个系统的认识,不利于后续的研究发展。为了使读者可以尽快对所有概念有个清晰的理解,本文首先总结了WSN所涵盖的关键技术,然后根据各种技术固有的技术特点和特征对其进行了系统分类,并提出了一种WSN关键技术分类框架。在该框架下对涉及到的主要技术进行了阐述,最后探讨了IoT中的WSN技术有待解决的问题:提高通信可靠性、降低节点能耗、提高定位精度、提高网络安全性、建立普适网络传输新模型等。未来WSN将向综合一体化的信息感知网络方向发展,通过影响人们生活各个方面,从而深刻改变人与物、物与物的交互方式,并随着"智能物联网"概念的提出,未来WSN的应用将无处不在。
