文件名称：Kalman滤波在WSN定位评估中的应用 (2011年)
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更新时间：2024-05-30 16:08:06
自然科学 论文
针对无线传感器网络实际应用中定位信号的不稳定性,单纯从定位算法角度改进已很难使定位精度有一个新的突破。为此在节点测距过程中提出了改进的自适应对数正态阴影模型;在坐标评估过程中采用了Kalman滤波方法,并利用马尔可夫过程建立移动节点的状态方程,结合未知节点状态数据的测量值估计出坐标位置的最优值。最后将上述两个过程的改进引入到现有的三角形定位算法中,进行引入前后性能对比。实验结果证明,改进的自适应对数阴影模型提高了测距模型的自适应性及测距精度,Kalman滤波和马尔可夫过程的引入减小了移动节点的定位误差。