文档介绍：万方数据
』鲤员ざ檑竖』陀闱刀堡墼拟合室内定位算法一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线以下几类：基于及等．然朱明强，侯建军，刘颖，苏军峰堕；垫琀数一直是比较通行的方法．本文针对室内环境复杂，接收信号存在较大噪声的情况，提出了型的定位算法更固定节点，第�个节点在�奔涠文诮拥降趍个数据包的��值为���。，当固定节点收到��鍪�葜凳保�诮�传送给计算机．计算机将相应的距离数据和对应的�����，���亩ㄎ患际跏歉�萁诘�在获得目标与信标节点的距离的情况下，选择定位技术无需基础设施的参与，也无需添加额外的硬件测量专用设备，并且节点能量消耗小，因此，基于中应用．目前，这种方法和技术也是无线传感器网络国内外相关领域的研究者对基于��的室内度的研究，获得了较为丰硕的成果．文献��ü��据对，从而建立对应的幂律分布关系，提出在不同距离范围内距离的拟合曲线估计方法，该方法可行性较好，但需要数量较大的测量数据．文献��岢隽�型，在计算量较小的情况下可以得到误差小于�和运动向量确定大致定位范围，在利用相交的区域使用粒子滤波对原始信号数据进行去噪处理，使得��距离呈现单调性，该算法数据校正过程相对复杂，实时性较差．文献��捎没�贚����矩阵谱分解的方法实现射频指纹定位，定位精度较高，但由大．美国学者�����甈��虴���甒�提出��算法�‘，该算法使用无味卡尔曼滤波的思想大，并不适于在能力有限的节点内进行运算．低，运算量相对较小且简便易行定位算法，同时能够保证一定的定位精度，适宜在无线传感器网络中的节点内进行运算，能够满足低成本，小运算开销和较好精度的定位需求．��系统平台基于��的��ㄎ幌低持饕S晒潭ń诘��疟杲诘�、移动节点�粗=诘�及接受处理终端过数据校正后结合定位算法计算出移动节点的位置坐标．在本文的室内定位系统中，移动节点以固定的行滤波以消除噪声，多次变化移动节点的位置，从而获得多组不同的��滤波值．然后将滤波处理过点，则可根据已获得的强度一距离曲线，求取得到相应的距离值，最后根据多边定位的方法进行定位．��定位算法步骤只�������ぶ洹����灰晕L囟ǔ【跋碌�����硎�障碍物衰减因子；口为信道的衰减常数．动节点之间的距离为�保�潭ń诘悴獾玫腞��点内运行卡尔曼平滑滤波算法，并将滤波后的结果旦§����������万方数据
竺�埽�查竺竺竺��垩三�美荐仕芾纪�蜜斜诙轶皿萌�至空塞竺苎望��数据校准预处理曲线拟合法及定位计算特性为�峨��珽���，��畐邓�保琎���％���晚犀�珽��，门�．其中，�为状态噪��，一甄�忙�进行分段曲线拟合．最终利用所得的拟合曲线获得距离值进行定位计算．变量，收到环境噪声的影响较为明显．若直接使用测量所得的原始数据会产生较大的测距误差．因此必须对信号测量值进行平滑预处理，消除噪声．同时，因为固定节点计算能力有限，为了减轻其计算压力和通信力，又不能带来太大的计算量和计算强度．常用的平力非常有限，平滑滤波的算法必须复杂度适中，既能够保证一定的精度，又不能过于复杂．量值进行滤波求精．卡尔曼滤波的优点是只需用前一个估计值和最近的一个观测数据值来对当前的信假设‰表示的是��，则采样过程的数学模递归过程，其状态方程和观测方程可表示为测量得到的观测数据值，�胍弧浚琸∈�是一个独立同经过多次测试，设置好合适的’，�偷ⅲ�渫臣