检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江农林大学低碳与物联网技术联合实验室,浙江临安311300 [2]上海大学机器人研究所,上海200444
出 处:《传感技术学报》2012年第7期1014-1018,共5页Chinese Journal of Sensors and Actuators
基 金:国家自然科学基金重大项目(61190114);国家自然科学基金项目(61174023);浙江省科技厅公益性项目(2011C21002);浙江省自然科学基金项目(Y1110880);浙江农林大学青年创新基金项目(2009RC11)
摘 要:测距定位是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。然而距离测量往往容易出现错误,导致潜在的大量非高斯误差的测量数据,最终会导致不精确的定位结果。通过分析非线性最小平方残差定位时,测距误差与残差的分布关系,一种坏测距误差的误差估计方法在本文中被提出。采用估计出的测距误差,修正了非线性最小平方残差值,提高了定位精度。仿真实验表明,该算法能有效估计出坏测距误差,并改进了定位效果。Range-based localization is a common method of node localization for wireless sensor networks.However,range measurements are often easily prone to errors including a potentially large number of non-Gaussian measurement errors,which would eventually lead to inaccurate localization results.By analyzing the relationships between range errors and residuals using the localization method of nonlinear least square residuals,an error estimation method for bad range errors is proposed in this paper.The estimated range errors correct the residuals of non-linear least square,so the precision of localization will be improved.Simulation results show that the algorithm can effectively estimates bad range errors and improves the localization results.
关 键 词:无线传感器网络 定位 残差修正 测距误差 非线性最小平方
分 类 号:TN915.01[电子电信—通信与信息系统]
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