基于RSSI的加权质心定位算法的实现 加权质心定位算法

针对煤矿井下复杂环境中无线信号的非视距传播导致RSSI定位算法存在测距误差大及定位结果不准确的问题，提出了一种基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法。首先根据最大期望算法对未知节点的相应RSSI测量数据进行聚类，将它们划分为多个高斯概率密度函数模型；然后根据数据特征，利用赤池信息量准则对采样数据进行优化，得到精确的测量值；最后计算未知节点的初始坐标，将未知节点初始坐标和真实坐标间的误差值作为权值因子，结合质心定位算法计算得到未知节点的最终坐标，实现目标定位。仿真与实验结果表明，该定位算法可实

设计了基于Zigbee无线传感器网络的煤矿监测系统。利用Zigbee无线技术、传感器技术实现井下无线通信和环境参数采集,并通过CAN总线将数据传输到井上监测中心,完成井下监测系统的总体设计。探讨了针对井下环境的RSSI测距模型,结合改进的三边测量法来实现井下人员定位,针对以上算法存在的误差,提出了加权质心和差分修正来提高定位准确度。