【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及RSSI定位领域,具体涉及一种移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法。
技术介绍
当前,基于RSSI最小二乘定位的方法中,很少考虑距离测量粗大误差的识别与去除方法。在常见的误差处理技术中,往往使未知节点在同一位置多次测量与锚节点的位置,利用多次测量值用滤波的方法去除粗大误差。然而,当未知节点是移动的时候,一个时刻可以测量未知节点到各锚节点的位置,但在下一时刻测量时,未知节点已经移动了,无法取得与前一时刻相同的测量结果,也就无法做到重复测量。
技术实现思路
鉴于此,本专利技术的目的是提供一种移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的,一种移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法,包括以下步骤:S1.选定待评估的锚节点,计算间接测量距离S2.求出间接测量距离的均值和方差;S3.求锚节点与未知节点之间有干扰时的直接测量距离di'的概率分布函数;S4.利用分布函数计算直接测量距离di'的均值和方差;S5.估计未知节点到锚节点之间直接测量距离di'分布函数参数di和标准差σ;S6.根据给定的显著性水平,利用直接测量距离di'的分布函数确定粗大误差上下限,并根据上下限对粗大误差进行识别。进一步,所述步骤S1中,间接测量距离通过以下方法获取:设有四个锚节点i,j,k,m,前三个节点到未知节点的距离已知,最后一个锚节点m(xm,ym)到未知节点的距离未知,利用i,j,k点的信息,确定出未知节点的位置(x,y),其中未知节点(x,y)到3个锚节点(xi,yi)、(xj,yj)、(xk,yk)的距离di、dj、dk,因此m锚节点 ...
【技术保护点】
一种移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.选定待评估的锚节点,计算间接测量距离S2.求出间接测量距离的均值和方差;S3.求锚节点与未知节点之间有干扰时的直接测量距离di'的概率分布函数;S4.利用分布函数计算直接测量距离di'的均值和方差;S5.估计未知节点到锚节点之间直接测量距离di'分布函数参数di和标准差σ;S6.根据给定的显著性水平,利用直接测量距离di'的分布函数确定粗大误差上下限,并根据上下限对粗大误差进行识别。
【技术特征摘要】
1.一种移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.选定待评估的锚节点,计算间接测量距离S2.求出间接测量距离的均值和方差;S3.求锚节点与未知节点之间有干扰时的直接测量距离di'的概率分布函数;S4.利用分布函数计算直接测量距离di'的均值和方差;S5.估计未知节点到锚节点之间直接测量距离di'分布函数参数di和标准差σ;S6.根据给定的显著性水平,利用直接测量距离di'的分布函数确定粗大误差上下限,并根据上下限对粗大误差进行识别。2.根据权利要求1所述的移动目标RSSI定位的粗大误差识别方法,其特征在于:所述步骤S1中,间接测量距离通过以下方法获取:设有四个锚节点i,j,k,m,前三个节点到未知节点的距离已知,最后一个锚节点m(xm,ym)到未知节点的距离未知,利用i,j,k点的信息,确定出未知节点的位置(x,y), x = 1 2 ( d i 2 - d j 2 + x j 2 - x i 2 + y j 2 - y i 2 ) ( y k - y i ) - 1 2 ( d i 2 - d k 2 + x k 2 - x i 2 + y k 2 - y i 2 ) ( y j - y i ) ( x j - x i ) ( y k - y j ) - ( x k - x i ) ( y j - y i ) y = 1 2 ( d i 2 - d j 2 + x j 2 - x i 2 + y j 2 - y i 2 ) ( x k - x i ) - 1 2 ( d i 2 - d k 2 + x k 2 - x i 2 + y k 2 - y i 2 ) ...
【专利技术属性】
技术研发人员:程森林,靳双,孙棣华,王川,韩雨松,徐洋,
申请(专利权)人:重庆大学,
类型:发明
国别省市:重庆;50
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