摘 要：传统的基于 RSSI 的测距定位算法易受其他节点的干扰，传播过程中信号强度会受障碍物、遮挡物等因素影响导致信号随着距离增加而减弱，从而发生多径效应，定位精度低。针对这些问题，文章提出使用均值聚类算法 K-Means 方法动态获取信号传输路径衰减指数的加权平均值，并基于数学导数求极值思想进行误差分析，进一步减小误差，提高定位精确度。仿真结果表明，与传统的 RSSI 测距定位方法相比，优化算法的定位精度进一步提高，有效满足监狱人员定位的需求。
关键词：RSSI 定位；多径效应；均值聚类算法；路径衰减指数；导数极值
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.15.010
中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）15-0036-04
Improvement of Prison Person Positioning Algorithm Based on RSSI Ranging
WANG Zhenghong
(College of Computer Science and Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)
Abstract: The traditional ranging and positioning algorithm based on RSSI is easy to be disturbed by other nodes. In the process of propagation, the signal strength will be affected by obstacles, obstructions and other factors, resulting in the weakening of the signal with the increase of distance, and then resulting in multipath effect and low positioning accuracy. To solve these problems, this paper proposes to use the mean clustering algorithm K-Means method to dynamically obtain the weighted average value of the attenuation index of the signal transmission path, and analyze the error through the idea of seeking the extremum by the mathematical derivative, so as to further reduce the error and improve the positioning accuracy. The simulation results show that compared with the traditional RSSI ranging and positioning method, the positioning accuracy of the optimized algorithm is further improved and can effectively meet the needs of prison person positioning.
Keywords: RSSI positioning; multipath effect; mean clustering algorithm; path attenuation index; derivative extremum
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作者简介：王正宏（1995—），男，汉族，安徽太和人，硕士研究生在读，主要研究方向：物联网。