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《基于EKF算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第23卷第12期傳感技術(shù)學報Vo1．23No．122010年12月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDec．20l0ResearchonEKF-BasedLocalizationTechnologyinWirelessSensorNetworksJINRencheng，ZHAOWei，SHIXiaopei(ResearchCenterofMicrosysternsofTechnology，DalianUniversityofTechnology，DalianLiaoning116023，China)Abstract：Distancemeas
2、urementcauseslargeerrorinRSSI．basedIocalizationtechniqueinwirelesssensornetworks(WSNs)．Inordertoimprovetheprecisionoflocalization，anextendedkalmanfilter(EKF)algorithmisintro—ducedtorestainthecalculationerror．TwoapplicationapproachesofEKFwhichcanbeusedforWSNs，alecom．，paredwitheachotherinthis
3、paper．Atthesametime，allkindsoftopologicalconditionsthatmayoccurintheprocessoflocalizationandhowtoimprovethelocalizationaccuracyareinvestigatedwithconvergenceprobabilityandrelativeerorasindicators．ApplicablesituationsofEKFisthenanalyzedviasimulation，andfactorsthatmayimpactontheperformanceofE
4、KFisdiscussedatlast．Keywords：wirelesssensornetworks；localization；EKF(ExtendedKalmanFilter)；RSSIEEACC：7230；6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．12．028基于EKF算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究水金仁成，趙偉，石小培(大連理工大學微系統(tǒng)研究中心，遼寧大連116023)摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，基于RSSI測距技術(shù)的定位系統(tǒng)誤差較大。對擴展卡爾曼濾波(EKF)算法在抑制測距誤差和提高定位精度方面進行了深入的研究。同時根據(jù)EKF算法在
5、WSN節(jié)點定位中的兩種應(yīng)用方式，以收斂概率和相對誤差為指標。在各種拓撲條件下對提高節(jié)點定位精度進行了分類探討。最后結(jié)合仿真闡述了EKF算法的適用范圍，并分析了影響算法性能的因素。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；定位；擴展卡爾曼濾波；RSSI中圖分類號：T3文獻標識碼：A文章編號：lOo4—1699(2010)12—1810-05、傳感器節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵階段。學者陳維克等也應(yīng)用EKF算法提高定位精支撐技術(shù)之一。采用基于RSSI測距技術(shù)的定位方度，前提是采用移動信標提供足夠多的信標位法，節(jié)點無需額外的硬件裝置，但有可能產(chǎn)生較大的置]。這在一般的定位系統(tǒng)中是難以做到的。學
6、者測距誤差。如何減小測距誤差對定位的影響，加州萬江文等采用自適應(yīng)卡爾曼濾波，對基于距離量測大學伯克利分校的ChrisSavarese等人提出了兩種方程的濾波算法進行了研究J。現(xiàn)有文獻只是將循環(huán)求精定位算法——cooperativeranging和Two-EKF算法引入WSN定位系統(tǒng)，沒有考慮算法的收PhasepositioningL2j。它們都分為初始和循環(huán)求精兩斂性和分析影響算法性能的因素，對EKF算法在節(jié)個階段。初始階段著重于獲得節(jié)點位置的估計，而點定位中的適用性也缺少討論。在求精階段，按照一定的策略循環(huán)求精直至達到用本文分析了EKF在WSN節(jié)點定位中的兩種應(yīng)戶設(shè)定的精度
7、門限。循環(huán)求精階段是一個可選階用模型：量測方程基于幾何距離公式和基于RSSI值段，能夠提高定位精度，但同時也產(chǎn)生了大量的通信測距公式，以相對定位誤差和收斂概率為評價指標，開銷。加州大學洛杉磯分校的Savvides等人提出了比較了兩種模型在各種情形下的性能，闡述了EKFn．hopmultilaterationprimitive_3J，首次將擴展卡爾曼算法的適用范圍，并分析了影響算法性能的因素，對濾波(ExtendedKalmanFilter)算法引入到定位求精實際應(yīng)用有一定的指導作用。項目來源：國家973
