基于TDOA和RSS的可行域粒子濾波非視距定位算法
本文選題:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):非視距 出處:《控制與決策》2017年08期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對(duì)室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的信號(hào)傳播狀態(tài)在LOS/NLOS之間切換的現(xiàn)象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子濾波非視距定位.首先采用基于TDOA和RSS兩種測(cè)距模型的假設(shè)檢驗(yàn)方法去辨識(shí)測(cè)量信號(hào)中是否存在NLOS現(xiàn)象,然后采用考慮NLOS測(cè)量信息的可行域粒子濾波方法對(duì)未知移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行定位.仿真結(jié)果表明,所提出的方法優(yōu)于最小二乘法、普通的粒子濾波算法以及僅采用RSS測(cè)距模型的粒子濾波算法,具有較高的定位精度.
[Abstract]:In view of the phenomenon that the signal propagation state of wireless sensor nodes is switched between LOS/NLOS in complex indoor environment, In this paper, a feasible region particle filter non-line-of-sight location based on TDOA and RSS is proposed. Firstly, the hypothesis test method based on TDOA and RSS is used to identify the existence of NLOS phenomenon in the measurement signal. Then the location of unknown mobile nodes is located by using the feasible domain particle filter method considering the NLOS measurement information. The simulation results show that the proposed method is superior to the least square method. The conventional particle filter algorithm and the particle filter algorithm using only RSS ranging model have high localization accuracy.
【作者單位】: 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473073)
【分類號(hào)】:TN713
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1593098
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