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无线传感器网络在井下的应用提高了煤矿生产自动化和安全性。由于井下的空间、环境等条件的限制,为了能进一步提高对井下人员和设备的准确定位,即对无线传感器网络中节点的准确定位。现提出在CC2430上采用实现
根据井下人员定位系统对定位方法的要求,提出了基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的加权质心定位算法,它综合了基于测距的定位和非测距的定位,并将固定锚节点
本文对无线传感器网络中不同的定位算法对定位误差的影响进行了研究比较。采用的定位算法有:基于测距的RSSI-MLE,RSSI-BP,RSSI-RBF和距离无关的HOP-BP,HOP-RBF,VN-BP,
基于RSSI和BP神经网络的无线传感器网络定位算法,顾学迈,胡心怡,本文基于RSSI和神经网络的基本原理,提出一种利用神经网络减小测距误差,进而提高定位精度的无线传感器网络定位算法。利用信标节点�
为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、B
无线传感器网络中基于BP神经网络的数据收集协议研究
传统的RFID技术不能满足井下人员的全方位定位的要求。将无线传感器网络应用于井下人员定位系统,以改善煤矿企业的安全管理以及井下人员的的急救措施,实现人员的分布定位。文章根据无线传感器的工作原理以及特点
基于GIS和神经网络的超市选址方法研究,魏向辉,秦真珍,针对超市选址的重要性和复杂性,讨论了影响超市选址的主要因子及其内容的确定和量化的方法,针对现有选址方法的不足,提出以地理
无线传感器网络定位
RSSI的改进算法,有一定参考价值,希望能帮到大家
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