基于EKF算法的无线传感器网络定位技术研究.pdf

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1、第23卷第12期传感技术学报Vo1．23No．122010年12月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDec．20l0ResearchonEKF-BasedLocalizationTechnologyinWirelessSensorNetworksJINRencheng，ZHAOWei，SHIXiaopei(ResearchCenterofMicrosysternsofTechnology，DalianUniversityofTechnology，DalianLiaoning116023，China)Abstract：Distancemeas

2、urementcauseslargeerrorinRSSI．basedIocalizationtechniqueinwirelesssensornetworks(WSNs)．Inordertoimprovetheprecisionoflocalization，anextendedkalmanfilter(EKF)algorithmisintro—ducedtorestainthecalculationerror．TwoapplicationapproachesofEKFwhichcanbeusedforWSNs，alecom．，paredwitheachotherinthis

3、paper．Atthesametime，allkindsoftopologicalconditionsthatmayoccurintheprocessoflocalizationandhowtoimprovethelocalizationaccuracyareinvestigatedwithconvergenceprobabilityandrelativeerorasindicators．ApplicablesituationsofEKFisthenanalyzedviasimulation，andfactorsthatmayimpactontheperformanceofE

4、KFisdiscussedatlast．Keywords：wirelesssensornetworks；localization；EKF(ExtendedKalmanFilter)；RSSIEEACC：7230；6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．12．028基于EKF算法的无线传感器网络定位技术研究水金仁成，赵伟，石小培(大连理工大学微系统研究中心，辽宁大连116023)摘要：无线传感器网络中，基于RSSI测距技术的定位系统误差较大。对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在抑制测距误差和提高定位精度方面进行了深入的研究。同时根据EKF算法在

5、WSN节点定位中的两种应用方式，以收敛概率和相对误差为指标。在各种拓扑条件下对提高节点定位精度进行了分类探讨。最后结合仿真阐述了EKF算法的适用范围，并分析了影响算法性能的因素。关键词：无线传感器网络；定位；扩展卡尔曼滤波；RSSI中图分类号：T3文献标识码：A文章编号：lOo4—1699(2010)12—1810-05、传感器节点定位技术是无线传感器网络的关键阶段。学者陈维克等也应用EKF算法提高定位精支撑技术之一。采用基于RSSI测距技术的定位方度，前提是采用移动信标提供足够多的信标位法，节点无需额外的硬件装置，但有可能产生较大的置]。这在一般的定位系统中是难以做到的。学

6、者测距误差。如何减小测距误差对定位的影响，加州万江文等采用自适应卡尔曼滤波，对基于距离量测大学伯克利分校的ChrisSavarese等人提出了两种方程的滤波算法进行了研究J。现有文献只是将循环求精定位算法——cooperativeranging和Two-EKF算法引入WSN定位系统，没有考虑算法的收PhasepositioningL2j。它们都分为初始和循环求精两敛性和分析影响算法性能的因素，对EKF算法在节个阶段。初始阶段着重于获得节点位置的估计，而点定位中的适用性也缺少讨论。在求精阶段，按照一定的策略循环求精直至达到用本文分析了EKF在WSN节点定位中的两种应户设定的精度

7、门限。循环求精阶段是一个可选阶用模型：量测方程基于几何距离公式和基于RSSI值段，能够提高定位精度，但同时也产生了大量的通信测距公式，以相对定位误差和收敛概率为评价指标，开销。加州大学洛杉矶分校的Savvides等人提出了比较了两种模型在各种情形下的性能，阐述了EKFn．hopmultilaterationprimitive_3J，首次将扩展卡尔曼算法的适用范围，并分析了影响算法性能的因素，对滤波(ExtendedKalmanFilter)算法引入到定位求精实际应用有一定的指导作用。项目来源：国家973