《移动机器人辅助下基于GM-CKF的无线传感器网络节点定位研究》PDF+DOC
作者:陈晓飞,凌有铸,陈孟元
单位:中国电子学会
出版:《电子测量与仪器学报》2016年第09期
页数:8页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZIY2016090030
DOC编号:DOCDZIY2016090039
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《基于TOF的无线传感器网络节点定位研究》PDF+DOC2015年第02期 魏浩,熊辉,陈辉,杨北亚
《无线传感器网络节点定位的仿真研究》PDF+DOC2012年第05期 邓文莲
《一种基于变异系数的DV-Hop定位改进》PDF+DOC2012年第02期 郭利新,唐辉
《基于遗传算法的井下无线传感器网络节点定位研究》PDF+DOC2010年第10期 陈坤,李莉,李继云,梁美玉
《卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用》PDF+DOC2009年第02期 万江文,吴佳灵,冯仁剑
《基于非凸约束信息的传感器网络节点定位方法》PDF+DOC2008年第11期 冯缜,刘威,徐侃如,程文青,杨宗凯
《传感器网络节点定位系统安全性分析》PDF+DOC 曹晓梅,俞波,陈贵海,任丰原
《无线传感器网络节点定位技术研究》PDF+DOC2007年第03期 傅明磊,董慧颖
《基于BADV-Hop的无线传感器网络节点定位方法》PDF+DOC2014年第10期 白伟,李凤英,郑海洋,刘亚红,冯海林
《基于蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位》PDF+DOC2014年第11期 王战备
针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,提出一种移动机器人辅助作用下,融入高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的节点定位方法。将移动机器人与WSNs结合,发挥两者的特点和优势,充分利用机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性,设计并仿真了一种机器人-节点、节点-节点协作的节点定位方式,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM-CKF算法,对目标节点的预估位置实施预测修正。仿真结果表明,所提出的移动机器人与WSNs协作定位方法实现了对节点的定位估计,GM-CKF算法的融合有效提高了定位的精度和稳定性。
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