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时间:2020-04-14
《基于滑动窗口模式匹配的动态距离估计方法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第36卷第3期仪器仪表学报Vol_36No.32015年3月ChineseJournalofScientificInstrumentMar.2015基于滑动窗口模式匹配的动态距离估计方法罗清华,焉晓贞,彭宇,彭喜元(1.哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院威海264209;2.哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080;3.桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004)摘要:距离估计的精度直接影响着WSN定位的准确度,然而到达信号强度指示(RSSI)的不确定性和目标节点的移动性给动态距离估计带来了现实挑战。鉴于此,提出基于滑动窗口模式匹配的WSN
2、动态距离估计方法。首先测量并得到RSSI的分布特性,并在实际动态距离估计时,充分利用RSSI采样点分布特性问的相关特性,采用基于滑动窗EI模式匹配的方法实现高精度的动态距离估计。实验及评估结果表明,该方法可以克服RSSI数据的不确定性,获得较高的动态距离估计精度。关键词:数据流;动态通信距离估计;RSSI;滑动窗口;模式匹配中图分类号:TP393TH824文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.5015AdynamicRSSI-basedrangingmethodusingpatternmatchingofslidewindowLuoQinghua,YanXiaozhen,Pe
3、ngYu,PengXiyuan(.Schoolofinformationandelectricalenginee,HarbinInstituteofTechnolog)atWeihai,WeiHai264209,China,2.AutomaticTestandControlInstitute,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150080,China;3.GuilinUniversityofElectronicTechnology,GuangxiKeyLaboratoryofAutomaticDetectingTechnologyandInstru
4、ments,Guilin541004,China)Abstract:Theaccuracyofrangingdeterminestheprecisionoflocalizationinwirelesssensornetwork.However,theuncertaintyofreceivedsignalstrengthindicator(RSSI)valuesandthemobilityofthewirelesssensornodepresentaseriouschallengefordynamicranging.AnoveltydynamicRSSI·baseddistancee
5、stimationmethodisproposed,whichutilizesthepatternmatchingandrecognizingintermofslidingwindowofRSSIvalues.FirstlymeasureandgainthedistributioncharacteristicofRSSIvalueoffline,andthenconsiderthecorrelationbetweendistributioncharacteristicsofRSSIvaluesisconsidered.Throughpatternmatchingofslidingw
6、indow,thehighaccuracyofdynamicrangingresultisrealized.TheuniversalexperimentalresultsdemonstratethatthemethodcanovercometheuncertaintyinRSSIval-uesandprovideapracticalwaytoimprovedynamicrangingaccuracy.Keywords:datastream;dynamicranging;RSSI;slidingwindow,pattern;matching用接收信号强度指示(receivedsign
7、alstrengthindicator,1引言RSSI)、到达时间(timeofarrival,TOA),到达时间差(timedifferentofarrival,TDOA)和到达角度(angleofar-动态距离估计有着广泛的应用需求,如移动目标的rival,AOA)等技术对通信距离进行估计,其中基于定位跟踪、基于位置的服务、目标识别和部署¨。在RSSI的通信距离(“RSSI—D”)估计方法具有低成本、低功无线传感器网络(wirelesssensornetworks
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