本文選題：傳感器位置誤差 + 近似極大似然算法��； 參考：《航空學(xué)報》2014年07期

【摘要】：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位問題中,通過移動目標(biāo)與傳感器之間的到達(dá)時差(TDOA)與到達(dá)頻差(FDOA)測量量可以估計目標(biāo)的位置和速度。但是,當(dāng)傳感器自身信息存在誤差時,傳統(tǒng)的定位方法將失去精確的定位效果。針對帶有傳感器誤差的源定位問題,基于極大似然(ML)法獲取一個封閉的近似解。提出了一種改進(jìn)的近似極大似然(AML)算法,更新帶有傳感器誤差的代價函數(shù),不僅能實現(xiàn)實時定位,而且保證全局收斂。仿真結(jié)果表明,本文算法在存在傳感器誤差場景下依然可以達(dá)到克拉美-羅下限(CRLB),比已有的改進(jìn)兩步加權(quán)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.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1845810