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基于循环滤波的无线传感器网络室内定位
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:《控制与决策》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819, [2]机器人学国家重点实验室,沈阳110016, [3]中国人民解放军空军航空大学航理系,长春130022
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60874103); 机器人学国家重点实验室开放课题项目(RLO200913)
中文摘要:

针对室内接收信号强度定位具有较大误差的情况,提出一种高效的循环加权递推平均滤波算法对测量信号进行滤波.对已测量数据使用最小二乘法进行拟合得到多项式模型,并使用极大似然估计进行定位.实验结果表明,所提出的循环加权递推平均滤波算法在计算量较小的情况下,能够有效提高测距精度,多项式拟合比对数距离路径损耗模型拟合定位精度更高.在室内环境下,提出的算法定位精度达到0.6m左右,接近节点物理性能所允许的最佳定位精度.

英文摘要:

To the problem that the received-signal-strength indicator(RSSI) based indoor localization produces large location errors,an efficient iterative recursive weighted average filter is proposed to process RSSI signal.The model is obtained by least square fitting using measured data,and the maximum likelihood estimate(MLE) is used to location.An experiment is presented to verify the performance of the proposed algorithm.The experimental result shows that the proposed iterative recursive weighted average filter outperforms the particle filter with lower computation complexity,and can improve the measurement accuracy effectively.The polynomial fitting outperforms the log-distance path loss model,and the accuracy of 0.6m is obtained with the proposed algorithm.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961