10.3969/j.issn.1001-4616.2021.01.006
一种基于无线传感器网络的动态环境自适应定位方法
为解决基于无线信号强度指示(RSSI)的距离相关定位算法中因为不确定性环境因素导致的测距误差及由此引起的定位精度问题,深入研究了在多径反射、非视距传输、温湿度变化等复杂信号环境下的无线电传播特性,对节点间距离进行精确估计,提出了可随环境变化整定参数的自适应距离模型(EAR).在EAR基础上,根据信道噪声传输特性,求解出近似无偏的距离权值并引入定位算法,大幅提高了静态定位精度.针对动态过程噪声导致的定位误差引入了扩展卡尔曼滤波算法,进一步提高了定位精度,最终提出了动态环境自适应定位算法(DEAP).定位实验和仿真证明,DEAP相比现有的WSN定位方法具备更高的定位精度且能自适应复杂定位环境并可在稀疏节点密度下实现高精度定位,有效降低对定位基础设施的需求.与加权质心和加权最小二乘估计等定位算法相比,定精度相有显著提高(>50％),为基于无线传感网络的节点定位提供了一种新的方案,具备普遍性应用意义.
无线定位、环境自适应、扩展卡尔曼滤波、RSSI、测距、WLSE、无线传感网络
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TN98
国家自然科学基金项目;河南省科技攻关项目
2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
35-42
