|
中山大学学报(自然科学版) 2016
采用Kriging的WSN多维度向量指纹定位算法研究Keywords: 无线传感器网络,Kriging插值,RSSI向量指纹,组合匹配 Abstract: 摘要 室内环境的复杂性导致了高精度的室内定位非常困难.针对这个问题,将无线传感器网络(WSN)技术应用到室内定位中.通过分析传统的基于RSSI测距定位方法和指纹定位方法,设计一种基于RSSI的非测距定位方法.该方法使用Kriging插值算法建立定位区域的RSSI向量指纹,通过基于组合的向量相似度匹配方法匹配目标RSSI向量与RSSI向量指纹能有效消除障碍物对定位的影响,并获得目标节点的位置范围.最后通过K-means聚类算法提取目标节点的实际位置.实验结果表明该方法的定位精度较高,适用于室内定位
|