本发明实施例公开了一种基于移动机器人辅助的无线传感器网络节点定位方法,属于无线传感器网络节点定位领域。将移动机器人与无线传感器网络相结合,采用机器人‑节点、节点‑节点协作配合的定位方式,充分利用移动机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性,融入高斯混合容积卡尔曼滤波(Gaussian Mixture Cubature Kalman filter,GM‑CKF)算法,实现了对节点的动态定位。本发明实施例所提出的协作定位方法可以实现对节点的位置估计,采用的GM‑CKF算法能够有效克服高非线性和异常误差导致的不利影响,减小由于系统滤波发散导致的误差,提高节点定位精度。
一种基于移动机器人辅助的无线传感器网络节点定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1)节点与部分已知锚节点相互通信定位,获得相对参考定位信息;步骤2)移动机器人在移动过程中周期性发送位置信息并建立与节点间的有效观测,建立观测距离集合及位置坐标集合;步骤3)机器人与节点协作辅助定位,建立多约束不等式组,求取估计位置,其中,协作辅助定位中机器人端向监测计算机发送的数据包括时间k,机器人当前位置Xk,与邻节点建立的定位信息对邻节点的测量通过移动机器人在不同位置的观测,每个节点可以得到一系列关于自身位置的不等式约束:由此可以产生多约束的不等式组,通过最小化得到最佳位置逼近;步骤4)利用高斯混合容积卡尔曼滤波算法对定位进一步求精。
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/tech/sell/s_497818.html,转载请声明来源钻瓜专利网。