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摘要
自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)通过引入自适应遗忘因子,限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用"现时"的测量数据,增强滤波跟踪性能,具有较好的鲁棒性.本文将AEKF应用到无线传感器网络动态节点的定位中,跟踪移动节点位置.该方法不仅能够实时修正模型误差,还能够自适应调整滤波器的动态范围.仿真分析结果表明,AEKF较之EKF,改善了滤波器的动态性能,较好地抑制了滤波发散过程,具有更好的跟踪性能,提高了定位精度.随着物联网的发展,无线传感器的定位研究将具有非常重要的工程意义和价值.
- 出版日期2011
- 单位南京航空航天大学
