基于RSSI的近场低频无线测距研究

• 作者: 周文晖 朱金成 高申勇
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 无线信号强度测距 信号衰减模型 反向回馈神经网络 自主跟随机器人
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 技术论文
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

在提出和开发一种自主跟随引导节点移动的自主跟随机器人中，引导节点实时精确测距和定位必不可少。该文分别提出了基于RSSI近场低频的自适应信号衰减模型算法和BP神经网络估计方法。相对于传统的信号衰减模型算法，这两种方法对无线信号能量衰减问题表征能力更强。实验结果表明，两种方法都达到了较高的测距精度。总体上，BP神经网络估计方法算法精度优于自适应信号衰减模型算法，其测距绝对误差可以控制在0.1 m以内，但BP神经网络估计方法对样本数量及样本分布情况要求更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高申勇	浙江水利水电专科学校计算机与信息工程系	9	62	4.0	7.0
2	周文晖	杭州电子科技大学计算机应用研究所	27	198	9.0	13.0
3	朱金成	杭州电子科技大学计算机应用研究所	2	7	2.0	2.0