作者:李迅,王建文,李洪峻,马宏绪 单位:重庆西南信息有限公司 出版:《计算机科学》2008年第10期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJA2008100110 DOC编号:DOCJSJA2008100119 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于移动信标的无线传感器网络节点定位》PDF+DOC2009年第01期 陈娟,李长庚,宁新鲜 《无线传感器网络节点定位研究》PDF+DOC2011年第17期 朱军 《移动导标条件下的无线传感器网络节点定位方法》PDF+DOC2010年第02期 刘克中,张金奋,胡富平,王殊 《无线传感器网络节点定位算法的研究综述》PDF+DOC2009年第02期 熊小华,何通能,徐中胜,王槊华,王晓枫 《面向无线传感器网络节点定位的移动锚节点路径规划》PDF+DOC2009年第01期 李洪峻,卜彦龙,薛晗,李迅,马宏绪 《无线传感器网络节点定位改进算法》PDF+DOC2009年第03期 田金鹏,施惠昌 《一种基于跳数比的无线传感器网络定位算法》PDF+DOC2009年第12期 丁江鹏,陈曙 《基于时间差的无线传感器网络节点定位方法》PDF+DOC2008年第11期 景博,孙勇,张宗麟,张劼 《无线传感器网络节点定位问题研究》PDF+DOC2007年第05期 廖先林,张铨荣,王光兴,赵林亮 《改进DV-HOP输电线路上的WSN节点定位》PDF+DOC2013年第09期 范瑞娟,王倩,罗强
  • 分析了新息序列是有色噪声时自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kal man Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序列相关性成正比。利用上述结论,证明了所有AKF算法中估计误差协方差矩阵必逐渐远离1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵。总结上述结论,发现AKF算法收敛条件可描述成以下几个等价命题:1)AKF算法中估计误差协方差矩阵与1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵差有极限;2)k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差方差矩阵间距离极限是0;3)AKF算法渐进收敛于k时刻最优KF算法;4)AKF算法中新息序列渐进收敛于白噪声序列;5)k时刻AKF算法中滤波增益矩阵与k时刻最优KF算法中滤波增益矩阵间距离极限是0。上述理论为最终解决复杂环境下无线传感器网络节点定位问题奠定了基础。

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