【摘 要】
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在医院等特殊场景下，既要准确定位标签的位置，又要对标签位置进行隐私保护。针对以上问题，本文使用改进的UWB室内定位算法，引入了卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到标签的最优位置估计。同时，使用基于位置的服务（LBSs）框架，采用室内混合式隐私保护体系，提出一种隐私保护方案PANO。该方案采用定位算法先判断节点的状态，根据节点状态得到一系列敏感位置，异步的产生扰动半径和伪节点位置。实验采用NS-3进行模
【机 构】
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安徽机电职业技术学院互联网与通信学院
【基金项目】
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2019年度安徽省高校优秀青年人才支持计划（2019gxyq332）； 2021年度安徽省高校自然科学重点项目“面向隐私保护的移动群智感知智能绿波控制方法研究”（KJ2021A1521）；
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在医院等特殊场景下，既要准确定位标签的位置，又要对标签位置进行隐私保护。针对以上问题，本文使用改进的UWB室内定位算法，引入了卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到标签的最优位置估计。同时，使用基于位置的服务（LBSs）框架，采用室内混合式隐私保护体系，提出一种隐私保护方案PANO。该方案采用定位算法先判断节点的状态，根据节点状态得到一系列敏感位置，异步的产生扰动半径和伪节点位置。实验采用NS-3进行模拟仿真，在二维场景中模拟医护人员行动轨迹，改良定位方式的PANO算法较传统的三边定位算法和Fang算法有更小的误差，也有不错的时延表现。将本文提出的PANO算法与传统的PT算法和改良的ADBM算法在场景中比较伪节点和敏感节点的距离，PANO算法在该场景下表现出良好的性能，可以为室内环境下的节点提供精确的位置信息和实时可靠的定位结果。
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