基于粒子滤波模型的 RSSI 测距优化研究

• 作者: 付敬奇 赵珊
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: RSSI 粒子滤波模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 【光电测试技术】
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3617字
• 语种: 中文

摘要

基于RSSI（接收信号强度指示）的测距技术是一种低成本、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定位技术中。由于室内环境存在非视距和多径传输的影响，导致测距误差较大。针对此问题，本文提出采用粒子滤波模型对RSSI值进行预处理，再利用BP人工神经网络进行距离估计的方法优化RSSI测距。实验表明，通过合理的RSSI值预处理和距离估计算法，RSSI测距的精度和抗干扰能力能得到明显的提高，与传统的RSSI测距算法相比，最大测距误差由2．56 m降到1．06 m。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付敬奇	上海大学机电工程与自动化学院	45	314	9.0	16.0
2	赵珊	上海大学机电工程与自动化学院	1	11	1.0	1.0