作者:陈岁生,卢建刚,楼晓春 单位:浙江大学 出版:《浙江大学学报(工学版)》2012年第05期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZDZC2012050160 DOC编号:DOCZDZC2012050169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于WLSE-KF的传感器融合定位算法研究》PDF+DOC2014年第06期 邢倩,郝鹏,刘维亭,李俊英,周扬,李俊 《基于EKF的MDS-MAP定位算法》PDF+DOC2019年第02期 范海红,沈水金 《一种有效的被动传感器固定辐射源定位技术》PDF+DOC2014年第03期 俞建国,姚璐,黄强,邓志安 《基于EKF算法的无线传感器网络定位技术研究》PDF+DOC2010年第12期 金仁成,赵伟,石小培 《EKF和UKF算法在无线传感器网络目标跟踪中的应用》PDF+DOC2013年第04期 史岩,朱涛,傅军,张亚宁 《一种强背景噪声下的WSN目标定位算法》PDF+DOC2016年第05期 侯建军,朱明强,刘颖 《基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2011年第04期 尚晓星,李俊霞 《基于锚同心圆的改进加权质心WSN定位算法》PDF+DOC2011年第06期 李尧尧,廖红云,曾孝平,吴小林 《UKF在永磁直线同步电动机无位置传感器控制中的应用》PDF+DOC2007年第11期 余佩琼,王涌,杨伟民,陆华才,陈子辰 《基于RSSI的WSN定位算法的研究》PDF+DOC2015年第04期 刘镇,刘军伟
  • 为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)求精算法和不敏卡尔曼滤波(UKF)求精算法,对MDS-MAP求得的节点坐标进行求精.对MDS-MAP定位算法、MDS-MAP和EKF相结合的定位算法(MDS-EKF)、MDS-MAP和UKF相结合的定位算法(MDS-UKF)的定位精度进行比较.实验结果表明:EKF和UKF等非线性滤波方法的应用可以提高定位精度,在相同条件下MDS-UKF定位算法的定位精度更高并且其生成的网络拓扑图最接近于实际网络拓扑图。

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