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《ekf在移動(dòng)信標(biāo)wsn節(jié)點(diǎn)定位中應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、EKF在移動(dòng)信標(biāo)的WSN節(jié)點(diǎn)定位中的應(yīng)用 摘要:擴(kuò)展卡爾曼濾波常用于非線性系統(tǒng)的優(yōu)化,應(yīng)用在移動(dòng)信標(biāo)的WNS節(jié)點(diǎn)定位中可以提高定位精度?! £P(guān)鍵詞:EKF;濾波;移動(dòng)信標(biāo);節(jié)點(diǎn)定位 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于智能軍事、樓宇與智能家居、現(xiàn)代物流、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、交通控制、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域,通過設(shè)置大量的節(jié)點(diǎn)去監(jiān)測(cè)某事件相關(guān)的物理量,并以自組織方式形成無線網(wǎng)絡(luò),這些事件需要確定發(fā)生的位置,而經(jīng)信息融合后得到的相關(guān)數(shù)據(jù)如果不包含事件位置信息將毫無意義,只有帶有標(biāo)識(shí)位置信息的傳感數(shù)據(jù)才有實(shí)際的意義,因此傳感器節(jié)點(diǎn)自身的正確定位是提供事件位置信息的前提,節(jié)點(diǎn)的精確定位
2、基礎(chǔ)而關(guān)鍵?! o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)密度和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)目決定著網(wǎng)絡(luò)成本,為了降低成本和節(jié)點(diǎn)的硬件要求,往往采用移動(dòng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn),在可移動(dòng)的節(jié)點(diǎn)上安裝GPS或其它定位裝置,以一定規(guī)律的移動(dòng)并周期性發(fā)布所在的位置信息,未知節(jié)點(diǎn)利用所收到的相關(guān)信息,采用適當(dāng)?shù)臏y(cè)距法和節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算方法算出該未知節(jié)點(diǎn)的粗略位置,進(jìn)一步采用濾波技術(shù)進(jìn)行計(jì)算來提高定位精度。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信存在信號(hào)的非線性衰減、非視距傳播、多徑效應(yīng)及噪聲的影響,導(dǎo)致明顯的非線性因素,不能使用經(jīng)典卡爾曼濾波(KF)處理,而擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)可以有效處理非線性數(shù)據(jù),適合于非線性條件下的濾波循壞求精
3、?! ?擴(kuò)展卡爾曼濾波理論 卡爾曼濾波理論由Kalman在1960年提出,它綜合了狀態(tài)空間的概念與隨機(jī)估計(jì)理論,利用對(duì)象的狀態(tài)方程、觀測(cè)方程,并設(shè)法除去噪聲的影響的濾波算法,是一種基于高斯白噪聲背景下適用于線性系統(tǒng)的對(duì)隨機(jī)過程的最優(yōu)估計(jì),在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用?! ∮捎诮?jīng)典卡爾曼濾波技術(shù)不能直接運(yùn)用于線性系統(tǒng),對(duì)于非線性系統(tǒng)可以通過一階泰勒展開近似線性化,在此基礎(chǔ)上再運(yùn)用KF進(jìn)行處理,這就是EKF。在對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化的過程中舍去了高階項(xiàng),因此EKF是一種次優(yōu)估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)于非線性程度較小的系統(tǒng)如移動(dòng)信標(biāo)的WSN節(jié)點(diǎn)定位,EKF仍能獲得較高
4、的估計(jì)精度,不失為一種較好的濾波循壞求精方法,EKF技術(shù)正逐漸成為處理非線性系統(tǒng)狀態(tài)及參數(shù)估計(jì)問題最常用的方法?! ?擴(kuò)展卡爾曼濾波的應(yīng)用 2.1節(jié)點(diǎn)測(cè)距方法 本文首先采用RSSI測(cè)距法,利用RSSI值并結(jié)合傳播路徑損耗經(jīng)驗(yàn)?zāi)P陀?jì)算未知節(jié)點(diǎn)到移動(dòng)信標(biāo)的距離。在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,由于多徑、繞射、障礙物等因素,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑損耗模型通常引入隨機(jī)干擾的對(duì)數(shù)一常態(tài)分布模型[2]: 式中,[PL(d)]是未知節(jié)點(diǎn)所接收信標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)度;d表示未知節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)的距離;[PL(d0)]表示經(jīng)過距離[d0]后的路徑損耗,通常取[d0]=1m;[λ]表示路徑衰減因子,其值
5、與周圍環(huán)境有關(guān),取值在2至5之間;[Xδ]是均值為零,標(biāo)準(zhǔn)差為[δ]的高斯隨機(jī)變量。 其次,使用加權(quán)質(zhì)心定位算法(WCL)采用每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)接收的RSSI值最大的前m個(gè)虛擬信標(biāo)位置作定位參考信息,加權(quán)質(zhì)心法權(quán)值的確定必須確保與未知節(jié)點(diǎn)越近的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值越大,可取[3]:式2.2擴(kuò)展卡爾曼濾波模型夜宴www.zjhcny.com 1)狀態(tài)方程模型 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中除了一個(gè)移動(dòng)信標(biāo)以外所有節(jié)點(diǎn)都處于靜止?fàn)顟B(tài),所以系統(tǒng)的狀態(tài)模型是線性的,可建立狀態(tài)方程模型如下: 式中[Xn=xnynT]表示未知節(jié)點(diǎn)由第n-1個(gè)信標(biāo)位置進(jìn)行濾波計(jì)算時(shí)的未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)向量,
6、[Wn]是測(cè)量過程的系統(tǒng)噪聲,[Wn~N(0,Q)]。由于未知節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)速度為0,A為二階單位矩陣?! ?)觀察方程模型 由于信號(hào)的非線性化衰減現(xiàn)象在節(jié)點(diǎn)通信過程中存在,還有多徑效應(yīng)和非視距傳播的影響,所以觀測(cè)模型是非線性的,分析和仿真采用自由空間傳播路徑損耗模型和對(duì)數(shù)一常態(tài)分布模型,取未知節(jié)點(diǎn)從移動(dòng)信標(biāo)得到的位置信號(hào)RSSI值為觀察量,可建立觀察方程: ?。?)式中P表示發(fā)射功率,G表示天線的接收增益,[Vn]表示平均值為0的高斯分布隨機(jī)變數(shù),[Vn~N(0,R)],其標(biāo)準(zhǔn)差范圍為:4到10,另: 3)初始值的確定 狀態(tài)初值和初始狀態(tài)誤差協(xié)方差陣的選
7、擇非常重要,它們很大程度決定了EKF的收斂速度及節(jié)點(diǎn)的定位精度。實(shí)際應(yīng)用中為加快EKF的收斂速度,可利用WCL獲得一個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的近似位置,即狀態(tài)的初值;選擇一個(gè)較大的初始狀態(tài)誤差協(xié)方差陣P0。 3WSN節(jié)點(diǎn)的定位計(jì)算過程 1)移動(dòng)信標(biāo)按照預(yù)先規(guī)劃的路徑移動(dòng)遍歷整個(gè)傳感區(qū)域,期間以一定的發(fā)射功率不同間隔距離地發(fā)送位置信息?! ?)未知節(jié)點(diǎn)在收到信息后,選擇RSSI值最高的前m個(gè)信標(biāo)信號(hào)記錄其位置坐標(biāo)信息[RSSIi;xbi,ybi],i=1,2,…,m,m≥3?! ?)未知節(jié)點(diǎn)對(duì)信標(biāo)信號(hào)點(diǎn),依其RSSI值從大到小排序,并記錄未知節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)的信號(hào)位置的觀測(cè)距
8、離集合:[D=d1,d2,...,dm],D中元素從