科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
提出了一种基于VGG—19网络和卡尔曼预处理的无线传感器网络（WSNs）测距方法。首先，通过卡尔曼滤波方法实现接收信号强度指示（RSSI）数据的滤波处理过程，以提高方法的稳定性；然后，利用VGG—19网络学习分析真实场景下拍摄的图像信息，以获得高精度的图像特征；最后，根据图像数据和实际信号衰减数据，自动提取不同地面环境下信号传播的高层语义特征，从而完成距离测量。基于实测平台获取的数据进行实验分析，结果表明：在4种复杂程度不一的场景下，所提模型的距离估计误差最大不超过1 m，并且测距耗时为34.92 ms，整体性能优于其他对比模型。
- 出版日期2023
- 单位郑州财经学院; 广东财经大学
