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基于贝叶斯测距和迭代最小二乘 RSS 的定位算法

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赵凯,李玮瑶,孙挺. 基于贝叶斯测距和迭代最小二乘 RSS 的定位算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2015, 40(9). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.09.005
引用本文: 赵凯,李玮瑶,孙挺. 基于贝叶斯测距和迭代最小二乘 RSS 的定位算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2015, 40(9). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.09.005
ZHAO Kai,LI Wei-yao,SUN Ting. RSS-Based Localization via Bayesian Ranging and Iterative Least Squares Positioning[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2015, 40(9). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.09.005
Citation: ZHAO Kai,LI Wei-yao,SUN Ting. RSS-Based Localization via Bayesian Ranging and Iterative Least Squares Positioning[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2015, 40(9). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.09.005

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘 RSS 的定位算法

RSS-Based Localization via Bayesian Ranging and Iterative Least Squares Positioning

  • 摘要: 针对基于接收信号强度(received signal strength ,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法。在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error ,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square ,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验。仿真结果表明,提出的MMSE+ ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高。
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出版历程

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘 RSS 的定位算法

  • 平顶山学院计算机科学与技术学院,河南平顶山,467000 周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口,466001

摘要: 针对基于接收信号强度(received signal strength ,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法。在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error ,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square ,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验。仿真结果表明,提出的MMSE+ ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高。

English Abstract

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