【摘 要】
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针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载GPS模块来实现节点定位不切实
【机 构】
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安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2018050)
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针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载GPS模块来实现节点定位不切实际的情况下。提出了一种无人机(UAV)协助下利用极大似然估计法(MLE)对未知节点进行初步定位,引入平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)算法对未知节点进行精确定位,采用阈值选择的更新策略用来减小非线性因素的影响。仿真结果表明,所提出的UAV-WSN-MLE-SRCKF协作定位方式实现了三维地形中未知传感器节点的定位估计,大量减少了装载GPS模块所带来的成本,同时也提高了定位精度和稳定性。
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