基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法

发布时间：2017-09-28 03:34

  本文关键词：基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法

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【摘要】：传统Taylor级数展开模型只考虑未知节点和锚节点之间的距离,没有考虑未知节点之间的距离,定位信息不够全面,从而导致定位精度不高。为了进一步提高定位精度,该文提出了一种新的基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法。首先考虑未知节点之间的距离信息,建立新的基于多元变量Taylor级数展开的定位模型。然后,在对新的定位模型求解过程中,采用粒子群算法对未知节点进行定位,获得其位置的初始值。再根据加权最小二乘法求出新模型的解,作为未知节点的估计位置。最后,为评价该算法的性能,对定位结果的克拉美罗界(CRLB)进行推导。仿真结果表明基于多元变量Taylor级数展开模型的定位精度更高,定位误差接近CRLB。
【作者单位】： 山东理工大学计算机学院;
【关键词】： 物联网 多元变量泰勒级数展开 粒子群算法 定位模型
【基金】：国家自然科学基金(61473179) 山东省高校科技计划项目(J11LG24)
【分类号】：TN929.5;TP391.44
【正文快照】： 精确的节点定位是物联网位置服务应用的关键。获得了节点的准确位置信息,与位置服务应用的有关数据才有价值。因此,研究精确定位对物联网的位置服务应用至关重要[1-2]。根据测量距离建立的定位方程组多数情况下是非线性方程组,对该方程组的求解方法整体上可分为两大类:一类是

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本文编号：933626