基于Kriging的WSN多维度向量指纹定位算法研究

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,本文将无线传感器网络(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,设计了一种基于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.

关键词： 室内定位 无线传感器网络 接受信号强度 向量指纹 组合匹配 克里金插值

作者: 毛科技 方凯 戴国勇 徐慧 陈庆章

作者单位: 浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023

会议类型: 国内会议

会议名称: 第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 328-336

在线出版日期: 2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）