作者：章晓强,方飞,应可珍,方凯,陈庆章,毛科技 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2017年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2017040200 DOC编号：DOCCGJS2017040209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于位置指纹的WSN室内安全定位算法》PDF+DOC2016年第09期 徐小卜 《采用Kriging的WSN多维度向量指纹定位算法研究》PDF+DOC2016年第11期 毛科技,方凯,戴国勇,徐慧,陈庆章 《WSN中基于指纹匹配的室内定位方法》PDF+DOC2019年第03期 竺超明,华子雯,陈立建,徐慧,毛科技 《无线传感器网络中载体的自主移动策略》PDF+DOC2016年第02期 汤海建,鲍宇,闵玄,罗煜璇,邹宇驰 《基于WiFi定位的老人看护系统》PDF+DOC2015年第24期 王龙飞,吴赟 《无线传感器网络中基于滑动邻域的插值算法》PDF+DOC2012年第06期 李彬,林亚平,周四望,罗卿,尹波 《基于无线传感器网络的室内定位系统》PDF+DOC2011年第08期 宦若虹,李义冬,何晓慧,陈庆章 《基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法》PDF+DOC2011年第08期 邓琛,王永琦 《基于RSSI的精确室内定位算法》PDF+DOC2011年第03期 何山 《基于RSSI差分似然估计的WSN节点定位算法》PDF+DOC2009年第06期 任维政,徐连明,邹德君,邓中亮

    • 由于室内环境的复杂性，无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)室内定位的精度一直不够理想。本系统在测距定位算法和非测距定位算法的基础上，提出了基于信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的指纹定位方法。该方法利用Cokriging插值算法建立定位区域的多维RSSI向量指纹，通过匹配目标节点的RSSI向量与指纹RSSI向量确定目标节点的位置范围，最后使用K-中心点聚类算法提取目标节点的实际位置。实际场景实验和仿真实验结果都表明此方法在复杂的室内环境中具有较高的定位精度。

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