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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
作 者:曹海[1]
机构地区:[1]四川理工学院计算机学院,四川自贡643000
出 处:《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2015年第9期1046-1051,共6页Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)
基 金:人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2010RY006);四川省教育厅科研项目(10ZC084)
摘 要:为降低无线传感器网络中锚点定位的网络成本,提高资源利用率,提出一种新的无线传感器网络定位算法,通过利用共线和非共线移动锚点来实现传感器节点定位.该方法利用相邻节点间的距离估计值以及锚点提供的关于报文传输方向的相关信息来估计节点的位置,每个节点从两个独立方向定位其位置.然后使用卡尔曼滤波器来提升每个节点的定位精度.研究结果表明:相比于单方向方法和加权平均方法,基于卡尔曼滤波器的方法估计误差分别下降31%和16%;同时,该方法还克服了使用移动锚点导致的共线性问题.In order to reduce the cost of anchor position and improve the resource utilization in the wireless sensor network, a new localization scheme for a wireless sensor network was introduced. The scheme can localize sensor nodes using a collinear and non-collinear mobile anchor node, and it uses the estimated distance between neighbor nodes and additional information provided by the anchor node about the flow direction of the message to estimate the position of nodes. Each node localizes its position from two independent directions. A Kalman filter was used to improve the location accuracy for each node. Simulation studies show that the scheme using a Kalman filter decreases the estimation errors more than using single direction by 31% and 16% better than using weighted averages. As well, the new scheme overcomes the collineafity problem that appears from using mobile anchor nodes.
关 键 词:无线传感器网络 定位 锚点 卡尔曼滤波器 估计误差 共线性问题
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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