基于卡尔曼滤波的WSNs节点定位研究

被引：16

作者：

陈维克 ^{[1
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李文锋 ^{[1
]}

首珩 ^{[2
]}

袁兵 ^{[1
]}

魏兰 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉理工大学物流工程学院

[2] 湖南铁道职业技术学院

来源：

武汉理工大学学报 | 2007年 / 08期

关键词：

无线传感器网络; 节点定位; 扩展卡尔曼滤波; 移动信标; 加权最小二乘估计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。在采用装备有GPS装置的移动信标-移动机器人、无人机的基础上,将加权最小二乘估计与扩展卡尔曼滤波(EKF)组合,进行未知节点定位。算法首先利用加权最小二乘估计(WLSE),获得无线传感器网络未知节点的初步位置,再用扩展卡尔曼滤波进一步提高定位精度。并且提出了加权因子的确定方法,同时,算法还提出了移动信标位置参与EKF迭代计算的最优排序方案。算法可以实现传感节点的低成本定位,可以达到较高的定位精度。仿真结果显示,算法与目前常用的最小二乘估计相比,未知节点的定位精度有较大的提高。算法应用RSSI测距方式,它还可应用于TDOA,TOA等基于测距的定位算法中,具有较普遍的应用意义。

引用

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