后验Monte Carlo Gaussian重采样粒子滤波在WSN定位中的应用

"后验Monte Carlo Gaussian采样粒子滤波WSN定位 (2016年)" 本文探讨了在无线传感器网络（WSN）定位中如何处理由环境因素引起的噪声影响，这些影响使得定位问题变得非平滑且非线性。针对传统粒子滤波算法在处理此类问题时存在的精度不足问题，作者提出了一种基于后验泊松分布的Monte Carlo Gaussian重采样粒子滤波算法。该算法旨在提高WSN定位的准确性。 首先，传统的粒子滤波方法在面对非线性和非平稳的环境噪声时，粒子退化和多样性损失可能导致定位精度降低。为解决这一问题，文章引入了后验泊松分布的概念，利用其特性来更好地描述传感器网络中的观测数据分布。 接着，论文借鉴了扩展卡尔曼滤波的思想，即通过近似后验高斯分布来简化复杂的非线性问题。在此基础上，设计了一种后验泊松分布Monte Carlo Gaussian重采样粒子滤波器。这种重采样策略旨在保持粒子群的多样性，减少样本退化，从而提高滤波器的性能。 在实际应用中，该滤波器被用于设计无线传感器网络定位算法。通过采用这种新的滤波器，算法能够有效地处理非平滑非线性的噪声干扰，实现更精确的定位。为了验证算法的有效性，文章进行了对比仿真实验，实验结果表明，提出的算法在滤波器性能和定位准确性方面均有所提升。 总结起来，这篇论文的贡献在于提出了一种创新的粒子滤波策略，它结合了后验泊松分布和Monte Carlo Gaussian重采样的优点，为WSN定位提供了更高效且准确的解决方案。这一方法对于优化WSN在复杂环境下的定位能力具有重要的实践意义，特别是在需要高精度定位的领域，如环境监测、灾难响应和物联网应用等。 关键词：后验概率；Monte Carlo；高斯分布；粒子滤波；无线传感器网络；定位 中图分类号：TN915.07 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2016)07-2113-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.043 作者简介：陈婷（1982-），女，讲师，硕士，研究方向为计算机应用、计算机软件与理论；刘海燕（1978-），女，高级工程师，博士，研究方向为信息安全、信息隐藏；熊曾刚（1974-），男，教授，博士，研究方向为云计算、大数据安全等。