作者：邢倩,郝鹏,刘维亭,李俊英,周扬,李俊 单位：东南大学 出版：《电子器件》2014年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZQJ2014060380 DOC编号：DOCDZQJ2014060389 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器节点定位中基准锚节点的选择研究》PDF+DOC2012年第03期 陈晓辉,陈锦鹏,雷邦军 《基于MDS-MAP和非线性滤波的WSN定位算法》PDF+DOC2012年第05期 陈岁生,卢建刚,楼晓春 《基于EKF算法的无线传感器网络定位技术研究》PDF+DOC2010年第12期 金仁成,赵伟,石小培 《多静止站被动单目标定位跟踪算法》PDF+DOC2013年第06期 高明全 《DV-Hop无线网络定位算法研究》PDF+DOC2013年第11期 胡华鹏,胡方明,周惇,张钊 《基于单目视觉的AUV实时定位算法研究》PDF+DOC2013年第06期 高俊钗,刘明雍,徐飞 《基于LS-Kalman的无线传感器算法研究》PDF+DOC2013年第05期 田丹丹,李珊君,王忠 《用模式识别法进行油中放电超声定位的研究》PDF+DOC1999年第03期 卢毅,楼樟达,王大忠 《基于Gray-EKF算法的智能农业车辆同时定位与地图创建》PDF+DOC2012年第19期 田光兆,安秋,姬长英,顾宝兴,王海青,赵建东 《基于高斯投影的迭代逼近定位算法》PDF+DOC2014年第10期 宋君才,孙钟阜,顾爱民

    • 多传感器融合在定位中的应用越来越广泛。在利用这些传感器进行定位的过程中，需要对其采集的数据进行融合。射频识别融合定位一般采用最小二乘法，然而，它可能使定位误差较大。文中提出了将最小二乘和卡尔曼滤波相结合的算法。该算法先利用加权最小二乘估计获得移动用户的初步位置，再利用扩展卡尔曼滤波进一步使定位精度得到提高。仿真结果表明该算法相比多种传统定位算法，误差减少，定位精度明显提高。

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