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② 在无线传感器网络中,如何根据接收信号的强度来判断发送者的距离有具体的计算公式么
基于RSSI的定位
RSSI测量,一般利用信号传播的经验模型与理论模型。
对于经验模型,在实际定位前,先选取若干测试点,记录在这些点各基站收到的信号强度,建立各个点上的位置和信号强度关系的离线数据库(x,y,ss1,ss2,ss3)。在实际定位时,根据测得的信号强度(ss1′,ss2′,ss3′)和数据库中记录的信号强度进行比较,信号强度均方差最小的那个点的坐标作为节点的坐标。
对于理论模型,常采用无线电传播路径损耗模型进行分析。常用的传播路径损耗模型有:自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数一常态分布模型等。自由空间无线电传播路径损耗模型为:
式中,d为距信源的距离,单位为km;f为频率,单位为MHz;k为路径衰减因子。其他的模型模拟现实环境,但与现实环境还是有一定的差距。比如对数一常态分布模型,其路径损耗的计算公式为:
式中,Xσ是平均值为O的高斯分布随机变数,其标准差范围为4~10;k的范围在2~5之间。取d=1,代入式(1)可得,LOSS,即PL(d0)的值。此时各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为:
RSSI=发射功率+天线增益一路径损耗(PL(d))
2.2 基于RSSI的三角形质心定位算法的数学模型
不论哪种模型,计算出的接收信号强度总与实际情况下有误差,因为实际环境的复杂性,换算出的锚节点到未知节点的距离d总是大于实际两节点间的距离。如图1所示,锚节点A,B,C,未知节点D,根据RSSI模型计算出的节点A和D的距离为rA;节点B和D的距离为rB;节点C和D的距离为rC。分别以A,B,C为圆心;rA,rB,rC为半径画圆,可得交叠区域。这里的三角形质心定位算法的基本思想是:计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标,以这三个点为三角形的顶点,未知点即为三角形质心,如图2所示,特征点为E,F,G,特征点E点的计算方法为:
同理,可计算出F,G,此时未知点的坐标为由仿真得,在图2中,实际点为D;三角形质心算法出的估计点为M;三边测量法算出的估计点为N。可知,三角形质心算法的准确度更高。
3 基于RSSI的三角形质心算法过程
3.1 步骤
(1)锚节点周期性向周围广播信息,信息中包括自身节点ID及坐标。普通节点收到该信息后,对同一锚节点的RSSI取均值。
(2)当普通节点收集到一定数量的锚节点信息时,不再接收新信息。普通节点根据RSSI从强到弱对锚节点排序,并建立RSSI值与节点到锚节点距离的映射。建立3个集合。
锚节点集合:
(3)选取RSSI值大的前几个锚节点进行自身定位计算。
在B_set:中优先选择RSSI值大的信标节点组合成下面的锚节点集合,这是提高定位精度的关键。
对锚节点集合,依次根据(3)式算出3个交点的坐标,最后由质心算法,得出未知节点坐标。
(4)对求出的未知节点坐标集合取平均,得未知节点坐标。
3.2 误差定义
定义定位误差为ER,假设得到的未知节点的坐标为(xm,ym),其真实位置为(x,y),则定位误差ER为:
4 仿 真
利用Matlab仿真工具模拟三角形质心算法,考察该算法的性能。假设在100 m×100 m的正方形区域内,36个锚节点均匀分布,未知节点70个,分别用三边测量法和三角形质心定位算法进行仿真,仿真结果如图3所示。由图3可知,三角形质心算法比三边测量法,定位精度更高,当测距误差变大时,用三角形质心算法得出的平均定位误差比用三边测量法得出的小得多。
5 结 语
在此提出了将RSSI方法和三角形质心定位算法相结合的方法,通过仿真实验,将该算法和三边测量算法相比较,证明了该算法的优越性。下一步将研究在锚节点数量不同时的平均定位误差。
③ 国内哪些大学的网络与新媒体专业比较好
要想了解网络与新媒体专业,首先要明确一点:网络与新媒体专业是属于新闻传播学类的,因此,问及哪些大学的网络与新媒体专业比较好,必须从具备一定新闻传播学类水平的大学里找。
最后,正如前排所说,诸如复旦大学、华中科技大学、四川师范大学等知名新闻传播学强校都是不会令人失望的,希望题主综合考虑作出选择。
以上。
④ 在网上下了模型 导入maya后没贴图 怎么把贴图贴上 我用的是maya2013
模型如果没有材质需先赋予材质
打开材质球 菜单 window ---rendering editors----Hypershade
如果模型带有材质球,这里image name 可以看到贴图名字,多张贴图注意区分。
视图中按4显示线框 5显示模型 6显示贴图 7显示灯光。贴完贴图看不到请按6.
以上是颜色贴图的贴法,法线 高光贴图可以网络别人帖子学习,我就这里~