基于移动信标与EKF的无线传感器网络节点定位算法研究

本文档探讨了"基于移动信标的无线传感器网络节点定位"这一关键主题，发表在《传感技术学报》(CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS)上，2009年第1期。作者陈娟、李昌耿和宁欣来自中国长沙湖南大学物理科学与技术学院。论文提出了一种利用移动信标进行无线传感器网络节点定位的新算法。 该算法的核心思想是利用移动信标提供充足的定位信息。移动信标的移动行为采用高斯马尔可夫模型（Gaussian Markov Model），这使得算法能够有效处理未知节点的位置估计问题。算法巧妙地结合了加权质心法（weighted centroid method）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）。首先，通过加权质心法获取初始的估计值，然后利用EKF进行迭代优化，不断改进节点位置的精确度。 研究者们针对不同的实验条件进行了模拟，包括不同数量的信标、迭代次数、移动信标的移动时间以及移动速度。这些参数的变化对定位精度有着显著影响，论文比较了最小二乘估计（Least Squares Estimation, LSE）、加权最小二乘估计（Weighted Least Squares Estimation, WLSE）等传统方法的性能，旨在评估新算法在复杂环境中的优势。 通过对这些因素的深入分析，本文旨在提供一种高效且鲁棒的无线传感器网络节点定位解决方案，这对于物联网（IoT）和智能环境中的实时定位至关重要。这项工作对于提升无线传感器网络的定位准确性和节能性具有实际应用价值，尤其是在动态变化环境中，如环境监测、机器人导航或资产追踪等领域。