Kalman滤波在WSN定位评估中的应用
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2011年第7期
论文作者:赵海 张宽 朱剑 刘伟
文章页码:935 - 938
关键词:无线传感器网络;定位评估;对数正态阴影模型;马尔可夫过程,Kalman滤波;
摘 要: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.
赵海,张宽,朱剑,刘伟
东北大学信息科学与工程学院
摘 要: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.
关键词:无线传感器网络;定位评估;对数正态阴影模型;马尔可夫过程,Kalman滤波;