Förhållandet mellan RSSI (Received Signal Strength Indication) värden och avstånd är grunden och nyckeln till spännvidd och positionering teknik i trådlösa sensornätverk. Log-normal skuggmodell (LNSM), som en mer allmän signalutbredningsmodell, kan bättre beskriva förhållandet mellan RSSI-värdet och avståndet, men parametern varians i LNSM är beroende av upplevelser utan självanpassningsförmåga. I detta papper, Det finns att variansen av RSSI värde förändras tillsammans med avstånd regelbundet genom att analysera ett stort antal experimentella data. Baserat på analysresultatet föreslog vi relationsfunktionen för variansen RSSI och distans, och etablerade den log-normala skuggmodellen med dynamisk varians (LNSM-DV). Samtidigt valdes metoden för minst kvadrater (LS) för att uppskatta koefficienterna i den modellen, vilket innebär att LNSM-DV kan justeras dynamiskt beroende på miljöförändringen och vara självanpassningsbar. De experimentella resultaten visar att LNSM-DV ytterligare kan minska fel och har en stark självanpassningsförmåga till olika miljöer jämfört med LNSM.
Xu och al. Ref föreslog en metod för avståndsberäkning genom att beskriva förhållandet mellan RSSI-värdena och avstånden med hjälp av en log-normal skuggmodell.
Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN
{'venue': 'Wirel. Sens. Netw.', 'journal': 'Wirel. Sens. Netw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}