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

发布时间：2017-08-31 00:30

  本文关键词：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

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【摘要】：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。
【作者单位】： 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室;
【关键词】： 移动机器人 无线传感器网络 高斯混合容积卡尔曼滤波 协作定位
【基金】：安徽高校自然科学研究项目(KJ2016A794)资助
【分类号】：TN929.5;TP212.9;TP242
【正文快照】： 1引言 无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)作为一项无线通信和传感检测技术相互交融的新兴技术,已经成为国防军事,生物医疗,生产生活,交通管理等领域不可或缺的力量。然而在许多运用中,只有节点位置状态已知,才能更有效地发挥各个节点的监测功能。在环境不确定和

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本文编号：762409