基于AIUKF的WSN节点定位算法.pdf

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1、第28卷第2期传感技术学报V01．28No．22015年2月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSFeb．2015AdaptiveIteratedUKFBasedNodeLocalizationforWSNaOUXianhua，Xianqing，HEXiongxiong(CollegeofInformationEngineering，ZhejiangUniversityofTechnology，Hangzhou310023，China)Abstract：Inthispaper，by

2、combiningiterativeconstraintconditionsandadaptivefactor，anadaptiveiteratedun—scentedKalmanfilter(AIUKF)algorithmispresentedtoimprovethenodelocalizationaccuracyinWirelessSensorNetwork(WSN)，whichisbasedOiltheunscentedKalmanfilter(UKF)．Accordingtothemodelofrange

3、—basedlo—calizationalgorithm，RSSIisusedtomeasurethedistance；themaximumlikelihoodestimationmethodisutilizedtorealizenodeinitiallocation；byusingAIUKFalgorithmtoachievetheaccuratepositioningofthenodefinallyandRSSIisappliedasthemeasurementvaluesofobservationequat

4、iondirectly．ThesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmbasedonAIUKFhasthebestpositioningprecisionthanEKFalgorithmandUKFalgorithm．Keywords：WSN；nodelocalization；AIUKF；UKF；adaptivefactorEEACC：6140B：6150P：7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2015．02．015基于AIUKF的W

5、SN节点定位算法术欧县华，武宪青，何熊熊(浙江工业大学信息T程学院，杭州310023)摘要：针对无线传感器网络节点定位精度不足的问题，在无迹卡尔曼滤波(UKF)的基础上，结合迭代约束条件和自适应因子，提出了一种自适应迭代无迹卡尔曼滤波(AIUKF)算法。根据基于测距的节点定位模型，采用RSSI进行测距，以极大似然估计法进行节点初步定位，利用AIUKF算法对节点进行精确定位，并且直接以RSSI作为系统的观测量．仿真结果表明，_本文提出的基于AIUKF的定位算法相比EKF和UKF算法具有更高的定位精度。关键词：无线传

6、感器网络；节点定位；AIUKF；UKF；自适应因子中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004-1699(2015)O2—0234—05无线传感器网络作为一个新型的网络，现已被鉴于基本算法实现的定位精度有限，国内外许广泛应用于国防军事、环境监测、医疗看护等诸多领多学者将滤波技术应用到WSN节点定位中，取得了域，被认为是21世纪影响人类生活的2l项技术之大量的研究成果。对于非线性系统，最常用的是扩一展卡尔曼滤波(EKF)算法J。文献[6]首次将扩展。在无线传感器网络的相关研究与应用中，节点定位技术不仅是研

7、究中基础和热点问题，也是决定卡尔曼滤波技术应用于节点定位修正阶段中，相比应用有效性的关键技术之一¨。基本的定位算法，定位精度有了较大程度的提高。无线传感器网络节点定位算法常见的分类是基然而，EKF使用泰勒展开式近似代替非线性系统于测距的定位算法(Range．Based)和无需测距的定时，往往忽略一阶以上的高阶项，在计算过程中可能位算法(Range．Free)J。前者根据信标节点位置信会引入较大的误差，造成估计精度的降低，严重时会息以及未知节点与信标节点之间的距离或角度信息引起滤波器发散；同时，标准EKF及其衍生算

8、法都来实现对未知节点的定位，常用的测距方法有：需要计算雅可比矩阵，这个在许多实际问题中可能TOA、TDOA、AOA、RSSI；后者仅根据网络的连通度很难甚至无法求得。为避免上述问题，Julier等人提来确定未知节点的位置信息。出了基于无迹变换的无迹卡尔曼滤波(UKF)算项目来源：“十二五”国家科技支撑计划项目(2013BAF07B03)；国家自然科学基金项目(614732