作者：梁玉琴,曾庆化,刘建业,胡倩倩 单位：中国科学院沈阳计算技术研究所 出版：《小型微型计算机系统》2011年第08期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXWX2011080440 DOC编号：DOCXXWX2011080449 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)通过引入自适应遗忘因子，限制卡尔曼滤波器的记忆长度，充分利用“现时”的测量数据，增强滤波跟踪性能，具有较好的鲁棒性.本文将AEKF应用到无线传感器网络动态节点的定位中，跟踪移动节点位置.该方法不仅能够实时修正模型误差，还能够自适应调整滤波器的动态范围.仿真分析结果表明，AEKF较之EKF，改善了滤波器的动态性能，较好地抑制了滤波发散过程，具有更好的跟踪性能，提高了定位精度.随着物联网的发展，无线传感器的定位研究将具有非常重要的工程意义和价值。

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