【摘 要】
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无线传感器网络(WSN)中节点定位是指坐标未知的未知节点与坐标已知的信标节点之间进行信息交互,利用某种定位或跟踪算法来估算未知节点的坐标,通常在WSN中只有将节点采集的环
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无线传感器网络(WSN)中节点定位是指坐标未知的未知节点与坐标已知的信标节点之间进行信息交互,利用某种定位或跟踪算法来估算未知节点的坐标,通常在WSN中只有将节点采集的环境数据与节点位置进行绑定,该数据才有使用价值,所以研究节点定位与跟踪技术具有很重要的现实意义。本文简要分析了WSN中节点定位与目标跟踪技术的国内外研究现状,列举出WSN中一些常用的测距、定位算法和目标跟踪算法,介绍了卡尔曼滤波(KF)和蒙特卡洛(MCL)原理,为目标定位与跟踪理论研究提供基础。在信标节点密度较大的情况下,研究了一种自适应跟踪信标结构调度策略,有效地降低了能耗;采用改进蒙特卡洛(改进MCL)算法,将MCL信标盒算法和牛顿插值的节点运动预测模型相结合,减少了采样范围;利用特殊权值的加权质心定位算法进定位,提高了定位精度。仿真结果表明自适应跟踪信标的能耗比静态分簇信标的能耗少一半左右,改进MCL算法平均定位精度比信标盒算法提高了0.5m。在信标节点密度较小的情况下,建立一种自适应移动信标路径规划的跟踪策略,融合scan路径和虚拟力路径方法,使移动信标能够根据未知节点的密度大小实时调整移动的距离和方向,实现较高的覆盖率;采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对测距结果进行优化,提高测距稳定性;使用了泰勒展开加权最小二乘迭代定位算法,逐步逼近方程组的解,获取更高的定位精度,仿真结果表明自适应路径的相对覆盖率最高可达86%,泰勒展开定位算法的平均定位精度比多边定位算法提高0.4m。
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