【摘 要】
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为了进一步提高无线传感器网络的定位精度,通过考虑未知传感器之间的距离信息,构建了多元变量Taylor级数展开的定位模型。在对该模型求解过程中,首先利用三边测距法得到未知
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,山东省淄博市第十七中学
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为了进一步提高无线传感器网络的定位精度,通过考虑未知传感器之间的距离信息,构建了多元变量Taylor级数展开的定位模型。在对该模型求解过程中,首先利用三边测距法得到未知传感器的初始位置,再采用加权最小二乘法计算其最优值作为未知传感器的估计位置。为评价该算法的性能,推导了定位结果的Cramer-Rao下界（CRLB）。仿真测试了不同距离测量误差和已知传感器数目对定位误差的影响,以及算法的累积分布函数（CDF）。仿真结果表明,该算法有效地提高了定位精度,且定位误差非常接近CRLB。
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