NLOS环境下基于WSN的救援人员定位系统研究
在大型建筑灾难发生过程中，由于受到有毒烟雾、噪声、大火、漏电、光线等不利因素影响，加上大型建筑内部结构复杂，很多救援人员难以获得可靠的信息。针对上述情况，无线传感器网络在室内复杂环境定位方面可以发挥其优势作用，但目前面临的挑战就是在LOS环境下其定位精度非常高，然而在NLOS环境下其测量可能会受到非视距传播的污染，从而导致定位精度下降。针对这一现象，提出一种改进的无迹卡尔曼滤波(MKF)定位方法。首先，采用检验统计方法识别移动节点和信标节点之间的传播状态。然后，利用线性卡尔曼滤波器(LKF)平滑测量距离，在此基础上利用MKF削弱NLOS对于测量产生的影响。之后，采用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法来确定未知移动节点的位置信息。最后通过数值仿真实验验证了所提算法的有效性。
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