基于测距功能的车辆无线定位算法及精度分析
GPS、北斗系统与车辆定位管理原理及实现
一、GPS/北斗系统及其定位原理ＧＰＳ／全球定位系统（英语：Global Positioning System，通常简称GPS），又称全球卫星定位系统，是一个中距离圆型轨道卫星导航系统。
它可以为地球表面绝大部分地区（98%）提供准确的定位、测速和高精度的时间标准。
系统由美国国防部研制和维护，可满足位于全球任何地方或近地空间的军事用户连续精确的确定三维位置、三维运动和时间的需要。
该系统包括太空中的24颗GPS卫星；地面上1个主控站、3个数据注入站和5个监测站及作为用户端的GPS接收机。
最少只需其中3颗卫星，就能迅速确定用户端在地球上所处的位置及海拔高度；所能收联接到的卫星数越多，解码出来的位置就越精确。
该系统由美国政府于1970年代开始进行研制并于1994年全面建成。
使用者只需拥有GPS接收机即可使用该服务，无需另外付费。
GPS信号分为民用的标准定位服务（SPS，Standard Positioning Service）和军规的精确定位服务（PPS，Precise Positioning Service）两类。
由于SPS无须任何授权即可任意使用，原本美国因为担心敌对国家或组织会利用SPS对美国发动攻击，故在民用讯号中人为地加入选择性误差（即SA政策，Selective Availability）以降低其精确度，使其最终定位精确度大概在100米左右；军规的精度在十米以下。
2000年以后，克林顿政府决定取消对民用讯号的干扰。
因此，现在民用GPS也可以达到十米左右的定位精度。
GPS系统拥有如下多种优点：使用低频讯号，纵使天候不佳仍能保持相当的讯号穿透性；全球覆盖（高达98%）；三维定速定时高精度；快速、省时、高效率；应用广泛、多功能；可移动定位；不同于双星定位系统，使用过程中接收机不需要发出任何信号增加了隐蔽性，提高了其军事应用效能。
GPS系统的组成一个随着地球自转的GPS卫星星座例子。
在此例子中，可接收到的卫星数量是以北纬45°为基准，而此数量会随着时间而变动。
GPS导航定位原理以及定位解算算法
G P S导航定位原理以及定位解算算法TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-GPS导航定位原理以及定位解算算法全球定位系统(GPS)是英文Global Positioning System的字头缩写词的简称。
它的含义是利用导航卫星进行测时和测距，以构成全球定位系统。
它是由美国国防部主导开发的一套具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航定位系统。
GPS用户部分的核心是GPS接收机。
其主要由基带信号处理和导航解算两部分组成。
其中基带信号处理部分主要包括对GPS卫星信号的二维搜索、捕获、跟踪、伪距计算、导航数据解码等工作。
导航解算部分主要包括根据导航数据中的星历参数实时进行各可视卫星位置计算；根据导航数据中各误差参数进行星钟误差、相对论效应误差、地球自转影响、信号传输误差(主要包括电离层实时传输误差及对流层实时传输误差)等各种实时误差的计算，并将其从伪距中消除；根据上述结果进行接收机PVT（位置、速度、时间）的解算；对各精度因子(DOP)进行实时计算和监测以确定定位解的精度。
本文中重点讨论GPS接收机的导航解算部分，基带信号处理部分可参看有关资料。
本文讨论的假设前提是GPS接收机已经对GPS卫星信号进行了有效捕获和跟踪，对伪距进行了计算，并对导航数据进行了解码工作。
1 地球坐标系简述要描述一个物体的位置必须要有相关联的坐标系，地球表面的GPS接收机的位置是相对于地球而言的。
因此，要描述GPS接收机的位置，需要采用固联于地球上随同地球转动的坐标系、即地球坐标系作为参照系。
地球坐标系有两种几何表达形式，即地球直角坐标系和地球大地坐标系。
地球直角坐标系的定义是：原点O与地球质心重合，Z轴指向地球北极，X轴指向地球赤道面与格林威治子午圈的交点(即0经度方向)，Y轴在赤道平面里与XOZ 构成右手坐标系(即指向东经90度方向)。
WSNs中测距误差对定位精度的影响及改进算法研究的开题报告
WSNs中测距误差对定位精度的影响及改进算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着无线传感器网络（WSN）技术的不断发展，WSN已被广泛应用于许多领域，如环境监测、智能交通、军事领域等。
在WSN应用中，节点定位技术是至关重要的，因为节点位置信息能够为许多应用提供重要的数据支持。
在WSN中，节点定位精度的影响因素很多，其中测距误差是影响节点定位精度的重要因素之一。
因此，本课题的研究目的是探究测距误差对节点定位精度的影响，并提出改进算法，以提高节点定位精度，进一步提升WSN的应用性能。
二、研究内容和目标（一）研究内容1. 分析测距误差对节点定位精度的影响机理2. 探究目前常用的节点定位算法及优缺点3. 提出测距误差对节点定位算法的改进策略和方案4. 通过仿真实验验证改进算法的有效性和可行性。
（二）研究目标1. 确定测距误差的影响机理和测距误差对节点定位精度的影响程度。
2. 探究目前常用的节点定位算法的优缺点，为后续改进提供参考。
3. 提出针对测距误差的节点定位算法改进方案，提高节点定位精度。
4. 通过仿真实验验证改进算法的有效性和可行性。
三、研究方法和技术路线（一）研究方法1. 文献综述法：对国内外相关文献进行梳理，系统地阐述测距误差对节点定位精度的影响机理和目前节点定位算法的现状和存在的问题。
2. 实验仿真法：使用MATLAB等仿真工具对节点定位算法进行仿真实验，验证改进算法的优化效果和可行性。
（二）技术路线1. 文献综述法：对现有文献进行分类整理，分析测距误差对节点定位精度的影响机理，探究目前节点定位算法的优缺点。
2. 提出改进算法：在分析测距误差的基础上，提出针对测距误差的节点定位算法改进方案。
3. 节点定位算法仿真：使用MATLAB等仿真工具对节点定位算法进行仿真实验，验证改进算法的优化效果和可行性。
四、预期研究结果本课题旨在探究测距误差对节点定位精度的影响以及改进算法，预期研究结果如下：1. 分析测距误差对节点定位精度的影响机理及测距误差对节点定位精度的影响程度。
无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析
无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析詹杰;吴伶锡;唐志军【摘要】基于RSSI的测距技术是一项低成本的距离测量技术.分析了接收信号强度指示器(RSSI)多种测距模型,结合采用IEEE802.15.4协议的CC2430芯片,设计了测距实验,获取了多组数据,通过对实验数据的分析,提出结合信标节点确定参数、高斯拟合确定测量值的RSSI测距处理方法.实验证明,该方法能提高RSSI测距的抗干扰能力,20 m内节点间的测距精度能达到1.5 m以下.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2010(050)004【总页数】5页(P83-87)【关键词】无线传感器网络;接收信号强度指示器;测距精度;高斯拟合【作者】詹杰;吴伶锡;唐志军【作者单位】湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201【正文语种】中文【中图分类】TN9291 引言在无线传感器网络应用中，位置信息对传感器网络的监测活动至关重要, 在目标监测与跟踪、基于位置信息的路由、网络的负载均衡以及网络拓扑结构[1]等许多应用中都要求网络节点预先知道自身的位置，以便在通信和协作过程中利用位置信息完成应用要求。
常用的定位方法必须测量节点间间距，一般测距方式有GPS[2]、红外线[3]、超声波[4]和接收信号强度指示器(RSSI)[5]等。
GPS定位成本高、误差大；红外测距精度高、成本低，但适用范围太窄；超声测距需要额外的硬件，增加了节点的硬件成本和尺寸并且能耗高，受气温、湿度等的影响较大；RSSI测距误差大，这些方式都不适合无基础设施的矿山地质灾害监控系统使用。
在矿山地质灾害监测项目中，我们利用商用无线收发芯片所具备的RSSI功能对监控系统收发的数据进行处理，提高RSSI测距的精度，实现了低成本的测距。
2 RSSI测距原理无线信号传输的一个重要特点就是信号强度随着距离的增大而衰减。
一种基于RSSI测距的室内自适应智能定位算法
ｐ ｓ ｉ ｉｇａ ｏ ｔｍ ｗ ｓ ｒｓｎ ｄ Ａ ｅｓｎ ｍ ， ｅ ｒ ｌ ｉ ｅｖ ｌ ｆ ａ ｓ ｅ ｐ ｎ ｎ （ Ｌ ｉ ｕ ｅ ｏｉｏ ｎ ｌ ｒｈ ａ ｅｅ ｔ ． ｔ ｈ ａ ｌ ｔ ｅ ｔ ｅ — ｍ ａ ｅ ｏ ｔ ｌ ｓ ｘ ｏ ｅ ｔ Ｐ Ｅ）ｓ ｓｄｉ ｔｎ ｇｉ ｐ ｅ ｔ ｅｉ ｈ ａｔ ｕ ｐ ｈｏ ｎ
指数值形成 自适 应智 能定位系统。该算法能够对未知节 点 进行快速定位 ， 并具有较小 的计算开销 ， 定位精度 高 ， 环境
干扰鲁棒性强。
１ 根 轴 定 位 算 法 描 述 １ １ 测 距 模 型 ．
无 线 传 感 器 网 络定 位 技 术 是 用 一 些 位置 已知 的 传 感 器
受 关 注 。
现有的基 于测距的定 位技术是 依靠对数一 正态无线 传
播 模 型 用 Ｒ Ｓ 估 计 发 射 点 到 接 收 点 的 距 离 。所 以 ， 体 Ｓ值 具
的 统计 模 型 如 下 “
目前 ， 于接 收 信 号 强 度 指 示 （ Ｓ Ｉ 无 线 传 感 器 网 络 基 Ｒ Ｓ） 定位 算 法 有 多 种 提 高定 位 精 度 的 方 法 。 文 献 ［ ］ 加 权 质 ６用 心算 法 通 过 信 标 节 点对 未 知 节 点 的 不 同 影 响 力来 确 定 加 权
Ｋｅ ｏｄ ：ｗｒ ｓ ｓｎｏ ｎ ｔｏｋ （ Ｎ ） ｐｓ ｉ ｉｇ ｒ ｅｖｄｓ ｎｌ ｔ ｇ ｄｃｔ （ ｓｉ ；ａｉａａｉ ｙｗ ｒｓ ｉｅｓ ｅ ｓｒ ｅ ｒｓ ＷＳ ｓ ； ｏｉｏ ｎ ； ｅ ｉ ｉ ａ ｓ ｎｔ ｉ ｉａ ｒＲ ｓ） ｒ ｃｌ ｓ ｌ ｗ ｔｎ ｃ ｅ ｇ ｅ ｈ ｎ ｏ ｄ ｘ ０ 引 言
通过 自身 的定位 装置来 确定 那些未 知 的传 感器 的位置 信
基于RSSI测距技术的三角形面积和定位算法
2 所示 。当未知节点与信标节点的距离越近 , RSSI 的最大
值和最小值相差越小 ,即距离与 RSSI 值的对应关系越好 ;
当未知节点到信标节点的距离越远 ,测得的数据随机偏差
也就越大 ,这个时候采集到的数据几乎不可用 。从图 2 中
可以看出敏感区常出现在 5 m 以外 。
图 1 对数 ─常态分布模型绘制的 RSSI 曲线图
(9)
传感器技术
电 子 测 量 技 术 EL EC TRON IC M EASU R EM EN T TEC HNOL O GY
第 31 卷 第 11 期 2008 年 11 月
基于 RSSI 测距技术的三角形面积和定位算法 3
张兴会1 张志辉1 邓志东2
(1. 天津工程师范学院计算机系 天津 300222 ;2. 清华大学智能技术与系统国家重点实验室 北京 100084)
本文在等边三角形定位算法[8] 的基础上充分研究了 现有的测距与非测距算法 ,从测量精度与信标节点地分布 着手 ,利用高斯模型对非敏感区的 RSSI 数据进行处理 ,根 据三角形面积和算法可以动态调节环境参数 ,降低 RSSI 测距的误差 ,从而提高定位精度 。
1 RSSI 均值定位技术
RSSI 是一种指示当前介质中电磁波能量大小的数值 。
RSSI 值随距离增加而减小 ,信标节点通过 RSSI 值计 算出未知节点与它的距离 。电磁波能量 p 与路径 r 的关系 模型为 :
p = α( 1 ) 2
(2)
r
式中 :α为待定系数 ; p 为能量值 ; r 为距离 。
在实际应用环境中 ,由于多径 、绕射 、障碍物等因素 ,
RSSI 值与理论值有些差异 ,所以式 (2) 中的待定系数随不
SRS定位算法在无线传感器网络中的性能分析
SRS定位算法在无线传感器网络中的性能分析无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集和传输环境中的各种数据。
传感器节点通过无线通信和协作来共同完成感知、处理和传输任务。
SRS（Signal Strength-based Range-free Localization）定位算法是一种无线传感器网络中常用的定位算法，通过测量节点之间的信号强度来估计节点的位置。
本文将对SRS定位算法在无线传感器网络中的性能进行分析。
首先，我们来了解一下SRS定位算法的工作原理。
SRS算法基于信号强度测量，通过节点之间的信号强度来估计节点的位置。
该算法不需要节点之间的距离信息，也不需要事先知道节点的相对位置。
具体而言，SRS算法通过节点之间的信号强度来构建信号强度图，并基于图中的信号强度信息计算节点的位置。
该算法的优点在于简单、灵活，适用于大规模的无线传感器网络。
接下来，我们将对SRS定位算法在无线传感器网络中的性能进行分析。
首先，我们关注算法的定位精度。
定位精度是衡量定位算法性能的重要指标之一，它反映了算法估计节点位置的准确程度。
SRS算法基于信号强度测量进行定位，对于信号强度的测量误差，定位精度会受到影响。
因此，SRS算法的定位精度受到信号强度测量误差的限制。
如果信号强度测量误差较大，SRS算法的定位精度会受到较大影响，造成节点位置估计的偏差。
其次，我们关注算法的定位计算复杂度。
定位计算复杂度反映了算法在计算节点位置时所需的时间和计算资源消耗。
SRS算法的计算复杂度相对较低，因为它不需要节点之间的距离信息和节点的相对位置信息，只需要节点之间的信号强度。
因此，SRS算法在大规模无线传感器网络中具有较好的可扩展性。
另外，我们关注算法的鲁棒性。
鲁棒性是指算法对于传感器节点随机分布、信号强度变化等因素的适应能力。
SRS算法在一定程度上受到节点分布不均匀和信号强度变化的影响。
无线传感器网络测距定位算法改进与分析
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