作者:程钢,郑富娥 单位:中国航天科工集团公司第十七研究所 出版:《计算机仿真》2015年第12期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJZ2015120650 DOC编号:DOCJSJZ2015120659 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《环境监测中多传感器数据融合研究》PDF+DOC2017年第05期 刘静,李富忠,荆瑞俊 《多传感器自主跟踪中的数据融合方法》PDF+DOC2016年第08期 单海蛟,刘伟宁,王嘉成,刘培勋,李治根,邓耀华 《基于加权数据融合的传感器定位测距算法》PDF+DOC2016年第03期 王秀玲,王海晶,金睿,陈冶灿 《多传感器数据融合系统的软件实现》PDF+DOC1998年第06期 黄瑛,陶云刚,周洁敏,苏登军 《两个异类传感器数据融合(英文)》PDF+DOC2001年第04期 戴亚平,王军政 《基于最小二乘原理多传感器加权数据融合》PDF+DOC2013年第12期 赵华哲,李强,杨家建 《NB-IoT环境监测的多传感器数据融合技术分析》PDF+DOC2020年第07期 孙梅 《异质传感器数据的最优线性融合》PDF+DOC2002年第05期 王志胜,周军,周凤岐 《多传感器数据融合的一种方法》PDF+DOC2008年第02期 王丽,杨全胜 《基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究》PDF+DOC2013年第11期 刘洲洲
  • 由于传感器易受到周围环境的干扰,使得信号各节点之间存在随机性动态变化,传统的定位测距算法,主要是以先固定一个节点为前提计算节点之间的距离,当所有节点动态变化时,只是对节点进行简单的加权处理进行测距,不能使所有节点进行固定,导致定位精确度低、鲁棒性弱的问题。提出基于改进最小二乘原理加权数据融合算法的传感器数据定位测距方法。先依据加权最小二乘法WLS解方程组获取信号源的初始位置估计点,按顺序选择基站进行TDOA定位,获得传感器初始坐标位置估计值,在利用最小二乘原理和方差的遗忘信息将传感器的全部测量方差进行比较,计算传感器的每个权重之后进行加权融合,进而有效地实现了对传感器精确的定位测距。仿真结果表明,基于改进RSSI加权数据融合算法的传感器定位测距方法定位精确度高,鲁棒性强。

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