后验Monte Carlo Gaussian采样粒子滤波WSN定位

• 作者: 刘海燕 熊曾刚 陈婷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 后验概率 Monte Carlo Gaussian 粒子滤波 无线传感器网络 定位
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 2113-2116,2185
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.07
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.043

摘要

环境因素导致无线传感器网络定位存在噪声影响,实质上是非平滑的非线性问题.针对传统粒子滤波算法在处理该问题时精度不高的缺点,提出一种基于后验泊松分布的Monte Carlo Gaussian重采样粒子滤波算法的无线传感器网络定位算法.基于粒子滤波算法,借鉴扩展卡尔曼滤波算法采用近似后验高斯分布思想,设计了后验泊松分布Monte Carlo Gaussian重采样粒子滤波器.采用该滤波器设计实现了无线传感器网络定位算法,解决了非平滑非线性的噪声干扰定位问题.分别对滤波器和定位算法的性能进行了对比仿真实验,结果验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊曾刚	湖北工程学院计算机与信息科学学院	37	107	6.0	9.0
2	陈婷	北京信息职业技术学院计算机工程系	17	17	2.0	3.0
3	刘海燕	北京信息职业技术学院计算机工程系	20	37	4.0	5.0