基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度( RSSI )的快速定位算法。该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标。指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化。所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中。
推荐文章
一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法
无线传感器网络
煤矿井下节点定位
接收信号强度指示(RSSI)
加权质心定位算法
基于RSSI的煤矿井下人员定位系统研究
人员精确定位
定位技术
接收信号强度指示
煤矿
基于节点连通协作的煤矿井下定位系统设计
井下定位
ZigBee
节点连通协作
DV-hop
基于RSSI的WSN节点改进质心定位算法
无线传感网络
改进质心定位
RSSI
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法
来源期刊 南京师大学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 无线传感器网络 煤矿井下节点定位 接收信号强度指示 高斯滤波 量子粒子群优化算法
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 158-164
页数 7页 分类号 TP393
字数 5730字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐晓菊 徐州工程学院信电工程学院 15 123 7.0 11.0
2 黄为勇 徐州工程学院信电工程学院 29 211 8.0 14.0
3 唐翔 徐州工程学院信电工程学院 25 57 4.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (68)
共引文献  (688)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2010(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2013(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
煤矿井下节点定位
接收信号强度指示
高斯滤波
量子粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京师大学报(自然科学版)
季刊
1001-4616
32-1239/N
大16开
南京市宁海路122号南京师范大学
1955
chi
出版文献量(篇)
2319
总下载数(次)
4
总被引数(次)
17979
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导