【摘 要】
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将无线传感器网络（WSN）引入气体源预估定位。基于贝叶斯原理，提出一种适用于WSN的气体污染源定位算法——改进粒子滤波（IPF）算法。该算法采用权重质心法确定预估定位初始点、退避
【机 构】
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上海海洋大学工程学院,上海交通大学自动化系
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将无线传感器网络（WSN）引入气体源预估定位。基于贝叶斯原理，提出一种适用于WSN的气体污染源定位算法——改进粒子滤波（IPF）算法。该算法采用权重质心法确定预估定位初始点、退避定时排序法确定参与定位节点信息发送顺序及采用残差重抽样算法减少抽样方差以提高滤波性能。对比研究了改进粒子滤波（IPF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）及改进的非线性最小二乘（I-NLS）算法定位性能，仿真表明构建的WSN对气体源定位有效，应用IPF算法定位性能优于EKF及I—NLS算法。
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