一种基于CKF的无线传感器网络分布式定位算法.pdf

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1、第28卷第7期传感技术学报Vo1．28NO．72015年7月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJuly2015ADistributedLocalizationAlgorithmBasedonCubatureKalmanFilterinWirelessSensorNetworksYUMuqi，DENG(Keylabofinformationcodingandtransmission，SouthwestJ~OTONGUniversity，Chengdu610031，China

2、)Abstract：Toimprovethelocalizationaccuracyanddecreasethecomputationcomplexity，adistributednodelocal—izationalgorithmbasedoncubaturekalmanfilterinwirelesssensornetworksisproposed．Thealgorithmsupposesthatamobilebeaconmovesbypredeterminedtrajectoryaroundasens

3、orfield，andperiodicallybroadcastsitscur—rentlocation．EachsensorcollectsthelocationandRSSofbeacons，measuresthedistancebetweenitselfandthebeacon。andindividuallycalculatestheirlocationsviaaCubatureKalmanFilteralgorithm．Simulationsshowthattheproposedalgorithmh

4、asgoodlocalizationperformance，thelocalizationaccuracyissametotheUKFalgorithm，betterthantheMLElocalizationalgorithm，andthecomputationcomplexityissmallerthantheUKFalgorithm．Keywords：WSN；CKF；loealization；movingbeaconEEACC：7230doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2015

5、．07．017一种基于CKF的无线传感器网络分布式定位算法余木琪，邓平(西南交通大学信息编码与传输重点实验室，成都610031)摘要：为提高无线传感器网络节点定位的精度，降低算法计算复杂性，提出了一种基于容积卡尔曼滤波的无线传感器网络分布式节点定位算法。该算法假定移动锚节点按预定路径在传感区域移动，并周期性广播自身位置信标信息；每个未知位置节点首先收集多个锚节点信标信息及信号强度信息，然后估算出锚节点信标位置与未知节点的距离，最后在未知节点上运用容积卡尔曼滤波算法完成自身位置的分布式定位。仿真结果表明：本文

6、所提算法具有优良的定位性能，定位精度和无迹卡尔曼滤波算法相当，明显优于极大似然估计定位算法，而计算复杂性则低于无迹卡尔曼滤波算法。关键词：无线传感器网络；容积卡尔曼滤波；定位；移动锚节点中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004—1699r2O15107—1041—05无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，速发展，主要的定位算法有测距定位、非测距定位、WSN)是由布置在监测区域内大量的廉价微型传感凸优化、移动锚节点定位、蒙特卡洛定位(Monte器节点组成，通过无线通信方式

7、形成的一个多跳自Carolocalization，MCL)等算法。文献[5]中Lingx．组织网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络uanHu和DavidEvans参考移动机器人中的序列蒙覆盖区域中监测对象的信息，并发送给观察者⋯。特卡洛定位方法的思想，首次将MCL应用于移动传无线传感器网络涉及传感器技术、微机电系统、现感网的定位中，但是该算法需要很高的锚节点密度代网络和无线通信等技术，是21世纪最重要的新兴才能获得比较好的定位精度，计算复杂度高，且不能技术之一，也是目前IT领域中的研究热点之一_2。应用

8、于节点静止的无线传感器网络的节点定位。文在无线传感器网络中，节点的位置信息对网络的监献[6]中LiqiangZhang等人将目标跟踪的过程运用测活动至关重要。于移动锚节点的无线传感器网络分布式定位，提出近年来，无线传感器网络节点定位技术得到飞一种新的分布式传感器定位算法。该算法运用无迹收稿日期：2015—0l_30修改日期：2015—03—09传感技术学报1042www．chinatransducers．corn