基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法
CSTR:
作者:
作者单位:

(东北大学机器人科学与工程学院,沈阳110004)

作者简介:

于晓升(1984-), 男, 讲师, 博士, 从事无线传感器网络定位和覆盖算法的研究;吴成东(1960-), 男, 教授, 博士生导师, 从事模式识别、人工智能等研究.

通讯作者:

E-mail: wangyingviella@163.com

中图分类号:

TP391

基金项目:

国家自然科学基金项目(61701101,61603080);中央高校基本科研业务费专项资金项目(N160404003, N162610004,N150503009).


Non-line of sight node localization method based on IMM-IKF for wireless sensor networks
Author:
Affiliation:

(Faculty of Robot Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点候选位置进行滤波处理,通过Markov链实现LOS状态与NLOS状态的转换,根据似然概率对两个滤波结果进行加权融合,从而获得移动目标位置.仿真实验结果表明,所提出算法可以有效抑制NLOS误差,实现精确定位.

    Abstract:

    Non-line-of-sight(NLOS) propagation will decrease the localization accuracy if it is not taken into account in the mobile localization algorithm design, therefore, this paper presents an interacting multiple model-improved Kalman filter(IMM-IKF) based mobile node localization algorithm for the WSN. The position of unknown node is estimated under the interacting multiple model frame. The improved Kalman filter is employed to filter the estimated locations. The transition between the LOS and NLOS is described by two state Markov models. Two different filtering results are combined according to the likelihood probability to provide the final location estimation. Simulation results demonstrate that the IMM-IKF algorithm can overcome the NLOS errors and achieve high location accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

于晓升,王莹,孟亚男,等.基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法[J].控制与决策,2018,33(6):1069-1074

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  • 在线发布日期: 2018-05-29
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