无线传感器网络中基于BP-UKF的室内定位算法
基于无线传感器网络的室内定位与路径规划算法研究
基于无线传感器网络的室内定位与路径规划算法研究无线传感器网络在室内定位与路径规划中具有广泛的应用前景。
本文将探讨基于无线传感器网络的室内定位和路径规划算法，旨在提高室内定位和路径规划的准确性和效率。
一、引言无线传感器网络是由大量分布在特定区域的无线传感器节点组成的自组织网络。
传感器节点能够感知和收集环境中的物理和化学信息，并将这些信息通过网络传输给基站或其他节点。
室内定位和路径规划是无线传感器网络中的重要应用之一。
二、室内定位算法1. 距离测量算法距离测量算法是通过测量传感器节点之间的距离来实现定位。
常用的方法有RSSI（Received Signal Strength Indicator）和ToF（Time of Flight）等。
通过收集节点之间的信号强度或信号传播的时间来计算距离，从而实现室内定位。
2. 基于指纹定位算法指纹定位算法是通过事先收集和存储室内各位置的信号指纹信息，然后将当前位置的信号指纹与存储的指纹进行匹配，从而实现室内定位。
常用的指纹信息包括RSSI、角度和TOA（Time of Arrival）等。
3. 基于惯性传感器的算法基于惯性传感器的算法利用加速度计、陀螺仪等传感器来感知和估计节点的位置和方向。
通常结合其他定位算法一起使用，提高室内定位的准确性和稳定性。
三、路径规划算法1. 最短路径算法最短路径算法是指在网络中找到两个节点之间的最短路径的算法。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法等。
2. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，常用于路径规划问题。
它通过评估当前节点到目标节点的代价函数来选择下一个节点，从而逐步搜索最优路径。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在路径规划中，可以通过遗传算法来搜索最优路径，从而避免陷入局部最优解。
四、实验与仿真通过实际场景的实验和仿真，可以评估和验证基于无线传感器网络的室内定位和路径规划算法的效果和性能。
室内导航中基于无线传感器网络的定位方法研究
室内导航中基于无线传感器网络的定位方法研究随着科技的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）已经普及应用于室内导航系统中。
室内导航系统通过利用无线传感器网络，能够为用户提供室内定位服务，使室内环境下的定位问题变得更加简单可行。
本文将就基于无线传感器网络的定位方法在室内导航中的研究进行探讨，旨在阐述其原理、应用和未来发展方向。
一、基于无线传感器网络的定位方法原理基于无线传感器网络的定位方法主要依赖于无线信号的传输和接收。
常用的室内定位技术包括基于无线信号强度、时间差和指纹等方法。
其中，基于无线信号强度是最常见的方法之一，它通过收集无线传感器节点接收到的信号强度信息，根据信号传播模型进行定位推断。
基于时间差的定位方法则是通过同步传感器节点的时间信息，计算信号传播的时间差，从而计算出物体的位置。
指纹定位方法则是事先收集物体在不同位置的无线信号指纹，然后通过匹配指纹库中的数据来进行定位。
二、基于无线传感器网络的定位方法应用1. 室内导航基于无线传感器网络的定位方法在室内导航中起到至关重要的作用。
通过将无线传感器节点布置在室内环境中，可以实现对人员或物体的实时定位，提供精准的室内导航服务。
无线传感器网络的导航系统不受空间限制，适用于各种室内场景，如商场、医院、机场等。
用户可以通过移动终端设备获取准确的定位信息，实现室内导航和定位服务。
2. 环境监测无线传感器网络在室内环境监测中也有重要应用。
通过将传感器节点布置在室内环境中，可以实时监测温度、湿度、光照等环境参数，并将数据传输到指定服务器进行分析和处理。
室内环境监测可以提供实时的环境数据，为室内环境管理和调控提供依据。
3. 灾害预警基于无线传感器网络的定位方法还可以应用于室内灾害预警系统中。
传感器节点可以检测地震、火灾等灾害事件，并将数据传输到后台服务器进行处理。
通过实时监测和定位，可以提前发现潜在的灾害风险，并及时采取措施，保障人员安全。
无线传感器网络中的定位算法优化研究
无线传感器网络中的定位算法优化研究引言随着无线传感器网络（WSN）技术的发展和广泛应用，定位算法的优化研究成为学术界和工程界关注的焦点。
无线传感器网络中的定位算法旨在提供准确的位置信息，以满足各种应用需求，如目标跟踪、环境监测、智能家居等。
然而，由于无线传感器网络通信环境的复杂性和资源限制，传统的定位算法在准确性、能耗和计算复杂度等方面仍存在一定的挑战。
本文将介绍无线传感器网络中的定位算法优化研究，探讨如何改进算法性能和解决实际应用中的问题。
一、定位算法原理无线传感器网络中的定位算法主要依靠距离和角度测量来实现位置估计。
距离测量可以通过接收信号强度指示（RSSI）、到达时间差（TDOA）和到达信号间的差值（DOA）等方式获取，角度测量一般使用方位角（azimuth）和仰角（elevation）等参数进行估计。
根据测量数据，定位算法通过多边定位、加权最小二乘法、贝叶斯推理等数学模型对目标位置进行估计和计算。
二、定位算法的优化方法2.1 网络部署优化无线传感器网络中的节点部署方式对定位算法的精度和性能有着重要的影响。
节点密度、布置方式、拓扑结构以及节点位置选择等因素都会影响到算法的准确性和可靠性。
针对这一问题，研究者们采取了多种优化方法。
首先是节点密度的优化。
过于密集的节点在定位算法中会导致计算量的增加，同时增加了能量消耗。
因此，在合理布置节点的前提下，适当降低节点密度可以提高定位算法的性能和效率。
其次是布置方式的优化。
节点的布置方式可以根据具体应用需求采用不同的策略，如均匀分布、聚集式布置、分层结构等。
合理布置节点可以更好地覆盖目标区域，并提高定位算法的定位精度。
另外，拓扑结构的优化也是关键。
研究者们通过引入虚拟节点、优化网络连接等方法，改善网络拓扑结构，减少信号传输的跳数，从而提高定位算法的性能。
最后，节点位置选择的优化也是提高定位算法性能的重要手段。
根据目标区域的特点，通过合理选择节点的位置，可以消除死区、降低距离测量误差，进而提高定位算法的准确性。
基于无线传感器网络的室内定位技术研究
基于无线传感器网络的室内定位技术研究一、引言随着无线传感器网络技术的发展，室内定位技术得以快速发展。
室内定位技术可以为室内的自动化控制、智能安防等领域提供支持，并且可以解决室外定位不能解决的问题。
本文将探讨基于无线传感器网络的室内定位技术的研究现状和发展趋势。
二、基于无线传感器网络的室内定位技术1.无线传感器网络无线传感器网络由大量的低成本、小型化的传感器节点组成，通过无线通信协议相互连接，构成一种能实时感知和采集环境信息的分布式传感器网络。
每个节点一般包含传感器、处理器、无线通信模块和电源等。
2.室内定位技术室内定位技术可以根据需要对建筑物内的人员、设备、物品等进行定位，并实现跟踪和监管。
现有的室内定位技术包括信号强度指示（RSSI）、超声波、红外线、RFID、图像处理等。
3.基于无线传感器网络的室内定位技术基于无线传感器网络的室内定位技术是采用无线传感器网络系统进行室内定位的技术。
它利用无线传感器网络系统收集关于节点位置、环境参数等信息，通过算法对这些数据进行处理，最终得到目标在室内的位置。
三、无线传感器网络在室内定位技术中的应用1.室内定位基于无线传感器网络的室内定位技术可以用于人员、设备、物品等方面的定位。
可以使用传感器节点收集环境中的信息，进行高精度的位置估计。
2.室内导航基于无线传感器网络的室内导航技术是建立在室内定位技术的基础之上，可以使人们在室内更加方便、快捷、准确地完成导航。
例如，在大型商场、医院、机场等环境中，人们可以利用室内导航技术方便地找到所需的位置。
3.室内监测基于无线传感器网络的室内监测技术可以对室内温度、湿度、光线、噪音等环境参数进行实时监测，并对环境参数进行定位。
这些数据可以与能源消耗、维护等方面结合起来使用，实现节能节电等目的。
四、基于无线传感器网络的室内定位技术存在的问题和挑战1.相互干扰问题在很多情况下，无线传感器网络的节点之间距离过近，会出现相互信号干扰的问题，影响节点之间的通信和数据传输质量。
基于无线传感器网络的室内定位算法研究
基于无线传感器网络的室内定位算法研究【摘要】随着科技的不断发展，人们即时远程的获取自己或他人或物体的地理位置信息成为了可能。
伴随着移动互联技术的日新月异，人们对位置信息的需求越来越大，精度要求越来越高。
典型的应用有犯罪人员的跟踪，车辆的导航，军事战斗中的定位等。
但现有天基定位系统在室内的应用有其局限性。
所以基于无线传感器网络的室内定位技术应运而生，该技术具有低成本、低功耗、高可靠性、易安装和拆卸、部署快速等特点。
本文主要研究了基于的无线传感器网络的室内无线定位算法。
【关键词】测距算法；RSSI；三边测量1.常用算法目前的定位算法从定位手段上分为两大类：基于测距的算法（Range-based）和测距无关算法（Range-free）。
1.1基于测距的算法（1）到达时间及时间差测距法到达时间（TOA）技术通过测量信号传播时间来测量距离。
TOA要求参考节点和目标节点知道信号开始传输的时刻，并要求节点有非常精确的时钟。
TOA 比较典型的应用是GPS，GPS系统有昂贵耗能的电子设备来精确同步卫星时钟。
同时节点硬件尺寸、价格和功耗的限制也决定了TOA技术对无线传感器网络是不可行的。
（2）时间差定位法到达时间差（TDOA）通过记录两种不同信号（常使用无线电信号和超声波信号）的传播速度，直接把信号转化为距离。
该技术受到超声波传播距离的限制和非视距问题对超声波信号传播的影响，不仅需要精确的时钟记录两种信号的到达时间差异，还需要传感器节点同时具备感知两种不同信号的能力。
由于这种方法仍然需要较精确的计时功能，同时由于无线传感器网络具有分布密集和无线通信范围小的特点，这种方法实现起来难度较大。
（3）接收信号强度测距法（RSSI）根据无线电波传播规律，无线信号能量在传播过程中，会有损耗，而这种损耗与传播路径相关。
RSSI测距定位算法，正是利用此相关性得出发射节点到接收节点之间距离。
在无线网络中，多数无线器件能够获取RSSI值，从而根据RSSI 估算出发射端到接收端距离，通过三边测量法估算出用户的位置坐标。
无线传感器网络中基于BP-UKF的室内定位算法
无线传感器网络中基于BP-UKF的室内定位算法贺彬;吕晓军;张春家;杨波【摘要】In order to solve the localization problem at the complex interior environment,indoor localization algorithm based on BP-UKF algorithm is proposed.This algorithm uses the BP neural network algorithm to obtain the relationship between the distance and Received Signal Strength Indication(RSSI) accurately by use of the characteristic in fitting any no-linear function.Then the distances between the unknown nodes and anchor nodes can be calculated.The coordinates of the nodes are initialized by using the trilateration with those distances.It uses the unscented kalman filter algorithm to deal non-linear system equation.The initial value of the coordinates of the positioning node is treated accurately by the estimated value of the distance as the observation variable.The result of simulation shows that BP-UKF algorithm can achieves reliable and accurate solution in interior environment than the traditional positioning algorithm.%针对复杂室内环境中的定位噪声问题,文中提出一种基于BP-UKF的室内定位算法.利用BP神经网络拟合任意非线性函数的特性训练样本集,以确定接收信号强度指示(RSSI)和距离之间非线性关系,进而估计待定位节点与锚节点间的距离;采用三边定位法计算待定位节点的坐标初始值,并利用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理非线性系统方程;通过设距离的估计值为观测变量,对待定位节点坐标的初值进行精确化处理.仿真试验结果表明,对于较复杂环境的室内定位,与传统的定位算法相比较,文中所提BP-UKF算法实现达到更可靠和准确的位置估计.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】6页(P71-75,81)【关键词】室内定位;BP神经网络;三边定位;无迹卡尔曼滤波;非线性函数;无线传感器网络【作者】贺彬;吕晓军;张春家;杨波【作者单位】山西大学数学科学学院,太原030006;中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081;中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081;山西大学数学科学学院,太原030006【正文语种】中文【中图分类】TP183目前的研究中，基于RSSI的定位算法分为两类：一类是基于模型的定位如基于路径损耗模型[4]，由于在不确定且时变噪声的室内定位环境中，RSSI的准确测量会受到很大的影响，使得在使用某一确定模型进行定位时，距离的估计误差增大，进而影响对未知节点坐标的估计。
基于无线传感器网络的室内定位系统设计
基于无线传感器网络的室内定位系统设计无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量分布式、自主工作的传感器节点组成的网络系统。
每个节点都具有感知、处理和无线通信能力，可以通过互相协作完成各种任务。
而室内定位系统是指通过无线信号、传感器数据等技术手段，在室内环境中实现对移动目标的精确定位。
本文将探讨基于无线传感器网络的室内定位系统设计，旨在帮助读者了解该系统的原理、组成和实现方法。
一、系统原理基于无线传感器网络的室内定位系统利用无线信号的传播特性来测量目标位置。
通常，系统中的传感器节点会收集目标的信号强度、到达时间等相关数据，并将这些数据发送给中心控制器。
中心控制器通过处理节点收集的数据，利用定位算法来计算目标的位置。
二、系统组成基于无线传感器网络的室内定位系统主要由以下组件构成：1. 传感器节点：每个传感器节点都装备有感知、处理和通信能力。
它们可以通过无线连接与中心控制器进行数据交换，并收集目标的相关信息。
2. 中心控制器：中心控制器是系统的核心部分，负责接收和处理来自传感器节点的数据。
它通过定位算法计算目标的位置，并将结果显示给用户。
3. 定位算法：定位算法是室内定位系统的核心技术之一。
常用的定位算法包括信号强度法、到达时间差法、测距法等。
根据具体的应用场景和要求，选择合适的算法可以提高系统的精度和可靠性。
4. 数据传输协议：为了保证传感器节点和中心控制器之间的数据传输安全可靠，系统需要采用适当的数据传输协议，如Wi-Fi、蓝牙等。
5. 用户界面：用户界面是室内定位系统与用户交互的窗口。
通过用户界面，用户可以实时查看目标位置、设置系统参数等。
三、系统实现方法基于无线传感器网络的室内定位系统可以使用多种技术实现。
下面介绍其中两种常见的实现方法：1. 基于信号强度法的室内定位系统：该方法通过节点接收到目标发出的无线信号，测量信号的强度，通过信号强度衰减模型计算目标位置。
物联网中基于WiFi信号的室内定位算法研究
物联网中基于WiFi信号的室内定位算法研究随着智能设备的普及和使用场景的增多，室内定位技术越来越受到关注。
室内定位需求不仅是商业化应用，也是大型公共设施的必备技术。
目前，大多数室内定位方案都是基于WiFi信号进行的。
在开发、测试和运行物联网场景时，室内定位技术的应用已成为越来越重要的因素。
许多智能家居和智能办公室等场景下，室内定位技术已经成为了实现设备自动化操作的基础。
在物联网领域，基于WiFi信号的室内定位算法主要应用于移动设备或微型定位节点定位。
其基本原理是通过手机的WiFi信号与附近WLAN AP之间的信号质量关联，确定设备的位置。
目前，基于WiFi信号的室内定位算法主要有以下几种：1. 基于指纹定位的算法指纹定位的基本思路是将不同位置处采集到的WiFi信号进行扫描，生成无线指纹地图。
当需要定位时，采用接收信号强度指纹匹配的方式，通过计算信号强度等参数，匹配离线存储的指纹地图来确定当前设备的位置。
该算法通常需要事先在需要测量的室内环境里进行大量数据采集，并将其存入数据库中。
而在设备需要进行室内定位时，会向数据库发出请求，将附近的WiFi AP形成的指纹信息与数据库中的指纹地图进行匹配，从而得到设备当前的位置信息。
该算法常用于场景变化稳定的室内场景中，但需要定期维护数据库、对指纹地图进行更新。
2. 基于信标定位的算法信标定位是一种比较简单、实用的基于WiFi信号的室内定位算法，主要应用于小范围、高精度的室内定位场景。
该算法通过在室内随机放置若干个固定的、已知位置的Beacon或者AP，移动设备通过扫描信标的WiFi信号进行位置信息的计算。
在这种算法中，需要设定好Beacon或AP经纬度信息，并将其分布在室内。
当移动设备处于WiFi信号范围内时，可以通过WiFi信号的强度等信息识别出beacon/AP的编号，并根据信标的位置信息计算出当前设备的位置。
该算法主要用于较小范围室内场景定位中，准确度较高，但需要事先架设好固定信标/AP才能实现。
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摘 要 ：针 对 复 杂 室 内环 境 中的 定位 噪 声 问题 ，文 中提 出一 种 基 于ＢＰ—ＵＫＦ的 室 内定 位 算 法 。
利 用 ＢＰ神 经 网 络 拟 合 任 意 非 线 性 函 数 的 特 性 训 练 样 本 集 ， 以 确 定 接 收 信 号 强 度 指 示
（１ＫＳＳＩ）和 距 离之 间非 线 性 关 系 ，进 而 估 计 待 定 位 节点 与锚 节 点 间 的 距 离 ；采 用三 边 定位 法
位 技 术 向着 更 低 能 耗 、更 少 实 施 成 本 、更 好 可测 量 性 ，以及 更 高定位 精度 等 方 向展开 研究翻。
目前 的研 究 中 ．基 于 ＲＳＳＩ的定 位算 法 分 为 两 类 ：一 类 是基 于 模 型 的定 位如 基 于路 径 损 耗模 型 ，
收 稿 日期 ：２０１７—１２—１８：修 订 日期 ：２０１８—０２—２６ 基 金 项 目 ：国 家 自然科 学 基 金 项 目（Ｕ１３３４２１０，Ｕ１３３４２１０，６１３７４０５９，６１５７３２３０） 作 者 简 介 ：贺彬 （１９９４一 ），女 ，硕 士 ，研 究 方 向 为 卡 尔 曼滤 波 、神 经 网 络 。
Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ－ＵＫＦ ｆｏｒ Ｗ ｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＨＥ Ｂｉｎ ．ＬＶ Ｘｉａｏ－ｊｕｎ２，ＺＨＡＮＧ Ｃｈｕｎ－ｊｉａ２，ＹＡＮＧ Ｂｏ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈａｎｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ ０３０００６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｃｈｉｎａ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｒａｉｌｗａｙ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８１，Ｃｈｉｎａ） Ａ ｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ａｔ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｉｎｔｅｒｉｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｉｎｄｏｏｒ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ—ＵＫＦ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ— ｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＲＳＳＩ） ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｂｙ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｉｎ
计 算待 定 位 节 点 的 坐标 初 始 值 ，并 利 用 无 迹 卡 尔 曼滤 波 （ＵＫＦ）处 理 非 线 性 系统 方 程 ：通 过
设 距 离 的估 计 值 为 观 测 变量 ，对 待 定 位 节 点 坐标 的 初 值 进 行 精 确 化 处 理 。仿 真 试验 结果 表
明 ，对 于较 复 杂 环 境 的 室 内定位 ，与 传 统 的 定位 算 法相 比较 ，文 中所 提ＢＰ—ＵＫＦ算 法 实现 达
ＤＯＩ：１０．１９５５７￣．ｅｎｋｉ．１００１—９９４４．２０１８．０４．０１７
无 线传 感
贺 彬 吕晓 军 ，张春 家 ，杨 波
（１．山西 大 学 数 学科 学 学 院 ，太原 ０３０００６；２．中 国铁 道 科 学研 究院 电 子计 算 技 术 研 究所 ，北 京 １ＯＯ０８１）
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｄｏｏｒ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｔｒｉ１ａｔｅｒａｔｉｏｎ；ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ；ｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｗｉｒｅ— ｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ（Ｗ ＳＮ）
在 室 内定 位研 究 中 ，基 于 接 收 信号 强 度 指 示ｆ１］ ＲＳＳＩ（ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）的 室 内 定 位 算 法 受 到广 泛 的关 注 ．但 是 基 于 ＲＳＳＩ的定 位 精 度 易 受 到 多径 效 应 、阴影 衰落 等 影 响闭，使 得 室 内定
到 更 可靠 和 准 确 的 位 置 估 计 。
关 键 词 ：室 内定位 ；ＢＰ神 经 网 络 ；三 边定 位 ；无 迹 卡 尔 曼 滤 波 ；非 线 性 函数 ；无 线 传 感 器 网络
中图 分 类 号 ：ＴＰ１８３ 文 献标 志码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１００１—９９４４（２０１８）０４—００７１—０５