基于EKF算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究.pdf

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1、第23卷第12期傳感技術(shù)學(xué)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(xué)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(kuò)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(jìn)行了深入的研究。同時根據(jù)EKF算法在

5、WSN節(jié)點(diǎn)定位中的兩種應(yīng)用方式,以收斂概率和相對誤差為指標(biāo)。在各種拓?fù)錀l件下對提高節(jié)點(diǎn)定位精度進(jìn)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(kuò)展卡爾曼濾波;RSSI中圖分類號:T3文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:lOo4—1699(2010)12—1810-05、傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵階段。學(xué)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(biāo)提供足夠多的信標(biāo)位法,節(jié)點(diǎn)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(xué)

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(xué)伯克利分校的ChrisSavarese等人提出了兩種方程的濾波算法進(jìn)行了研究J。現(xiàn)有文獻(xiàn)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(diǎn)位置的估計,而點(diǎn)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(dá)到用本文分析了EKF在WSN節(jié)點(diǎn)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(biāo),開銷。加州大學(xué)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(kuò)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(dǎo)作用。項目來源:國家973

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