基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡洛定位算法

被引:18
作者
刘颖
苏俊峰
朱明强
机构
[1] 北京交通大学电子信息工程学院
关键词
室内定位; 接收信号强度指示(RSSI); 蒙特卡罗定位(MCL); 容积卡尔曼滤波(CKF);
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; O242.2 [近似计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
利用容积卡尔曼滤波来设计粒子滤波器的重要性密度函数,并将当前的测量信息迭代到贯序重要性采样(SIS)过程中,进而提出一种基于迭代容积粒子滤波的RSSI(received signal strength indicator)蒙特卡罗定位算法.该算法使用迭代容积粒子滤波对目标位置和无线信道衰减参数同时进行估计,采用迭代的方式对测量方程进行更新,进一步提高无线信道衰减参数的估计精度.仿真结果表明,基于迭代容积粒子滤波的RSSI蒙特卡罗定位算法对比基于无味粒子滤波的RSSI定位算法,能够有效降低室内无线定位的误差.
引用
收藏
页码:632 / 638
页数:7
相关论文
共 2 条
[1]  
移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法[J]. 宋宇,孙富春,李庆玲.自动化学报. 2010(06)
[2]   鲁棒的机器人蒙特卡洛定位算法 [J].
武二永 ;
项志宇 ;
刘济林 .
自动化学报, 2008, (08) :907-911