无人机协助下基于SR-CKF的无线传感器网络节点定位研究

作     者：徐魏超 王冠凌 陈孟元 XU Weichao;WANG Guanling;CHEN Mengyuan

作者机构：安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2019年第14卷第3期

页      面：575-581页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2018050) 

主　　题：无人机 无线传感器网络节点 极大似然 阀值选择 协作定位 平方根容积卡尔曼算法 

摘      要：针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载 GPS模块来实现节点定位不切实际的情况,提出了一种无人机(UAV)协助下利用极大似然估计法(MLE)对未知节点进行初步定位,引入平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)算法对未知节点进行精确定位,采用阈值选择的更新策略来减小非线性因素的影响。仿真结果表明:所提出的UAV-WSN-MLE-SRCKF协作定位方式实现了三维地形中未知传感器节点的定位估计,大量减少了装载GPS模块所带来的成本,同时也提高了定位精度和稳定性。