基于UKF滤波的WSN节点定位研究.pdf

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1、第23卷第6期传感技术学报V01.23No.62010年6月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJun.2010ResearchonNodeLocalizationBasedonUKFf0rWSNLIANGYuqin,ZENGQinghua,LIUJianye(NavigationResearchCenter,Na@ngUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)Abstract:UnscentedKalmanFiltering(UKF)simulatesthepos

2、teriorprobabilitydensityfunctionofasystem,whichavoidsthefaultoflinearizationerrorinExtendedKalmanFiltering(EKF).AWirelessSensorNetwork(WSN)localizationalgorithmwasproposedbasedonweightedleastsquaresestimation(WLSE)andUKF.TimeofFlight(TOF)rangingwasselectedtomeasurethedistancebetweenthebeac

3、onnodeandtheunknownnode.WiththeTOFdata,thedistancemeasurementwasobtainedandoptimized.Aninaccuratepositioncoordinateofthean—knownnodewasobtainedbyusingWLSE,andanaccuratenodelocalizationmethodwasachievedbyusingUKF.SimulationandanalysisresultsindicatethatthealgorithmcombiningTOFandWLSEwithUKF

4、performswellinWSNnodelocalization,anditcanimprovethepositioningaccuracygreatly.Keywords:WSN(wirelesssensornetwork);nodelocalization;TOF;UKF;EKFEEACC:6140B基于UKF滤波的WSN节点定位研究水梁玉琴,曾庆化,刘建业(南京航空航天大学导航研究中心,南京210016)摘要:无迹卡尔曼滤波(UKF)模拟系统的后验概率密度函数,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)中引入的较大线性化误差的缺陷。本文提出了一种基于加权最小二乘法(WLSE)和

5、UKF的无线传感器网络(WSN)节点定位算法。算法采用TOF测距技术测量未知节点到信标节点的距离,利用加权最小二乘法估算未知节点的初始位置,并采用UKF滤波对节点进行精确定位,同时与EKF滤波结果进行比较。相关分析结果表明,算法在TOF测距基础上,将加权最小二乘法和UKF滤波结合,可以较大提高节点的定位精度。关键词:无线传感器网络;节点定位;TOF测距;UKF、EKF滤波中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1004—1699(2010)06-0878-05无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,点的距离或角度实现定位,该技术主要包括TOA、

6、WSN)是当前备受关注的热点研究领域,它广泛应TDOA、AOA、RSSI4J、TOF_5等。由于TOF测距技用于国防军事、航空航天、环境监测、交通管理、医疗术具有测距范围长、系统简单、测距精度较高等特救护等领域]。在WSN的应用中,传感器节点定点,本文选用TOF测距技术测量未知节点和信标节位技术是无线传感器网络定位的关键技术,在无线点间距离。传感器网络中占有重要的地位。加权最小二乘法为WSN节点定位,其定位精度WSN定位技术可以按照非测距定位和测距定还不够高,滤波技术有利于提高WSN节点定位精位进行划分-3]。非测距定位不需要距离和角度信度_6一],国内外已有此类技术的相关

7、研究和仿真。息,仅根据网络连通性等信息来实现节点定位,总体文献[8]将加权最小二乘估计与扩展卡尔曼滤波来说定位精度较低,主要的算法有质心算法、APIT(EKF)组合,进行WSN定位。文献[9]在RSSI算算法、DV—Hop算法、Amorphous算法等。测距定位法基础上将EKF应用到无线定位技术中。然而技术通过测量未知节点到达三个或三个以上信标节EKF在线性化过程中,对高阶项的忽略、对微小量项目来源:无线传感器定位中的现实非齐次误差分部研究(REDOWL);英国皇家学会(Royalsociety)收稿日期:2009

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