一种考虑传感器位置误差的改进源定位算法

发布时间：2018-05-05 02:34

  本文选题：传感器位置误差 + 近似极大似然算法　； 参考：《航空学报》2014年07期

【摘要】：在无线传感器网络的定位问题中,通过移动目标与传感器之间的到达时差(TDOA)与到达频差(FDOA)测量量可以估计目标的位置和速度。但是,当传感器自身信息存在误差时,传统的定位方法将失去精确的定位效果。针对带有传感器误差的源定位问题,基于极大似然(ML)法获取一个封闭的近似解。提出了一种改进的近似极大似然(AML)算法,更新带有传感器误差的代价函数,不仅能实现实时定位,而且保证全局收敛。仿真结果表明,本文算法在存在传感器误差场景下依然可以达到克拉美-罗下限(CRLB),比已有的改进两步加权最小二乘(2-step WLS)法更有效。
[Abstract]:In the localization problem of wireless sensor networks, the location and velocity of the target can be estimated by the time difference between moving target and sensor (TDOA) and the frequency difference of arrival (FDOAA) measurements. However, when the sensor itself has errors, the traditional localization method will lose the accurate positioning effect. In order to solve the problem of source location with sensor errors, a closed approximate solution is obtained based on the maximum likelihood (MLL) method. An improved approximate maximum likelihood (MLL) algorithm is proposed to update the cost function with sensor errors, which can not only achieve real-time localization, but also ensure global convergence. The simulation results show that the proposed algorithm can still reach the Clemei-Roe lower bound CRLBU in the presence of sensor error, which is more effective than the improved two-step weighted least squares 2-step WLSs method.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：1845810