利用人工神经网络的RSSI测距优化技术研究

• 作者: 王敬东 贲伟
• 来源期刊: 价值工程
• 学科: 工学
• 关键词: RSSI 高斯模型 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 164-166
• 分类号: TP39
• 字数: 4185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4311.2012.11.097

摘要

基于RSSI(接收信号强度指示)的测距技术是一项低成本和低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于基于测距的无线传感器网络的定位技术中.由于室内环境中存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大.针对这个问题,本文提出了一种递推平均滤波和高斯模型相结合的R值筛选策略以及一种利用人工神经网络的距离估计方法.实验表明:通过合理的R值筛选策略和距离估计算法,RSSI测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敬东	南京航空航天大学自动化学院	82	822	15.0	25.0
2	贲伟	南京航空航天大学自动化学院	3	29	3.0	3.0