基于RSS的多目標節(jié)點定位算法
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第一次迭代的網格邊長為5米，第二次為1米。表3給出了仿真實驗的數(shù)據(jù)結果，兩次迭代估計的節(jié)點數(shù)量均為8個，與實際相符，節(jié)點坐標的定位誤差由第一次迭代時的3.86米減小到第二次迭代時的0.93米。
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/164387.htm
實測實驗
我們將4個Access Point(AP)分布在學校實驗室大樓二層，將帶有無線網卡的筆記本做為信標節(jié)點，采集從AP發(fā)來的RSS，同時記錄筆記本移動的路線坐標。圖3給出了AP的位置(叉號表示)和筆記本的移動路線(實線表示)，圓圈表示估計的節(jié)點位置。AP的通信半徑為30米，筆記本采集的RSS序列長度為120。
第一次迭代的網格邊長為2米，第二次為1米。表4給出了實測實驗結果，兩次迭代估計的節(jié)點數(shù)量均為4個，與實際相符，節(jié)點坐標的定位誤差由第一次迭代時的2.99米減小到第二次迭代時的1.83米。
結語
本文提出了一種基于RSS的多目標節(jié)點定位算法(MTL-GMM算法)，可同時估計一定區(qū)域內傳感器節(jié)點的數(shù)量和位置。相比其他定位算法，MTL-GMM算法選擇單一的移動信標節(jié)點采集RSS信號，結合使用高斯混合模型、貝葉斯信息準則等統(tǒng)計模型，節(jié)約了成本，提高了定位精度。同時，MTL-GMM算法不假設待估節(jié)點數(shù)量已知或RSS發(fā)射節(jié)點的ID可辨識，增強了算法的實用性。
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