基于滤波扩维融合的传感器定位测距方法改进

摘要：

研究传感器定位测距优化,可以对传感网络中的目标位置和速度进行准确跟踪.由于传感网络中存在多径、绕射、障碍物等因素,导致传感网络路径损耗使得定位过程中产生距离误差,而传统的PSO算法只能对节点的讯息熵特点提取,没有相关的补偿系数对产生的距离误差进行分析和补偿,导致降低定位精度.提出滤波扩维融合的传感器定位测距算法,构建传感器数据融合滤波结构模型,采用自适应信息分配方式对数据结果进行最优的状态估计,采用带宽约束和量化阈值的方法进行传感器定位测距,根据信息分配原则,在融合中心以各传感器的测量值为依据,更新融合中心的状态估计值和一步预测值,求得信号的时延和尺度,引入滤波扩维融合算法,提高网络跟踪系统的位置和速度估计精度,增加定位测距算法的性能.仿真结果表明,改进算法对传感器网络中目标的位置和速度的跟踪更加准确.

关键词：滤波扩维融合、定位测距、传感器

所属期刊栏目：33

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：265-269