無線傳感器網(wǎng)絡(luò)RF定位算法研究.pdf

1、定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。基于射頻(Radio Frequency, RF)信號(hào)的定位技術(shù)由于其僅利用節(jié)點(diǎn)自身的RF信號(hào)就能實(shí)現(xiàn)定位、無需額外硬件支持等特點(diǎn)而被廣泛使用。傳統(tǒng)的RF定位算法存在定位過程繁瑣、定位精確度不高等問題,研究新的RF定位算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對不同應(yīng)用場景,引入支持向量機(jī),提出無線傳感器網(wǎng)絡(luò)智能RF定位算法,研究的主要內(nèi)容為:
　　(1)支持向量回歸RF定位算法。針對傳統(tǒng)RF定位算法不

2、準(zhǔn)確、RF建模困難等問題,提出一種支持向量回歸RF定位算法。該算法用支持向量回歸工具建立以節(jié)點(diǎn)RF信號(hào)(以RSSI和LQI為特征量)為輸入,以節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)為輸出的定位模型,可直接由節(jié)點(diǎn)RF信號(hào)得到節(jié)點(diǎn)位置。該定位算法實(shí)現(xiàn)過程較簡單,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的定位精度較高,平均定位誤差約為1m。
　　(2)支持向量分類室內(nèi)符號(hào)定位和物理定位算法。通過把室內(nèi)定位區(qū)域劃分為不同區(qū)域類別,將節(jié)點(diǎn)定位問題轉(zhuǎn)化為以節(jié)點(diǎn) RSSI值為分類依據(jù)的

3、支持向量多分類問題,分別實(shí)現(xiàn)室內(nèi)符號(hào)定位和物理定位兩種定位算法。符號(hào)定位時(shí),以多分類結(jié)果作為節(jié)點(diǎn)的符號(hào)位置;物理定位時(shí),以多分類結(jié)果的網(wǎng)格中心坐標(biāo)作為節(jié)點(diǎn)的物理位置。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,符號(hào)定位算法效果比較理想,在網(wǎng)格劃分密集時(shí),物理定位算法可以達(dá)到較高的定位精度。
　　(3)基于位置指紋的RF定位算法。該算法借鑒RADAR“位置指紋”定位思想,以RSSI和LQI兩種“位置指紋”代替RADAR系統(tǒng)的RSSI“位置指紋”,通過建立“位