Lokaliseringsalgoritmer baserade på mottagna signalstyrkasindikering (RSSI) används i stor utsträckning inom området mållokalisering på grund av dess fördelar med bekväm tillämpning och oberoende av hårdvara enheter. Tyvärr kan RSSI-värdena variera under påverkan av non-line-of-sight (NLOS) i inomhusutrymmen. Befintliga algoritmer ger ofta opålitliga uppskattade avstånd, vilket leder till låg noggrannhet och låg effektivitet i inomhusmål lokalisering. Dessutom kräver dessa metoder extra förkunskaper om förökningsmodellen. Som sådan fokuserar vi på problemet med lokalisering i blandade LOS/NLOS scenario och föreslår en ny lokaliseringsalgoritm: Gaussian blandad modell baserad icke-metrisk Multidimensionell (GMDS). I GMDS, RSSI uppskattas med hjälp av en Gaussian blandad modell (GMM). Diversifieringsmatrisen är byggd för att generera relativa koordinater för noder genom en multidimensionell skalning (MDS) metod. Slutligen, baserat på ankarnodernas faktiska koordinater och målets relativa koordinater, kan målets faktiska koordinater beräknas genom koordinatomvandling. Vår algoritm kan utföra lokaliseringsuppskattning väl utan att förses med förkunskaper. Den experimentella verifieringen visar att GMDS effektivt minskar NLOS fel och är av högre noggrannhet i inomhus blandade LOS/NLOS lokalisering och fortfarande är effektiv när vi utökar enstaka NLOS till flera NLOS.
Fokusering på problemet med lokalisering i blandade LOS och NLOS scenarier, en ny lokaliseringsalgoritm som kallas Gaussian blandad modell baserad icke-metrisk multidimensionell (GMDS) föreslogs REF.
A Robust Wireless Sensor Network Localization Algorithm in Mixed LOS/NLOS Scenario