Lokalisering är en av de viktigaste teknikerna i trådlösa sensornätverk. Ett av de största problemen i inomhus mobil lokalisering är non-line-of-sight (NLOS) förökning. Och NLOS-effekterna kommer att leda till ett stort lokaliseringsfel. Så NLOS problemet är den största utmaningen för korrekt mätning av mobil plats i WSN. I detta dokument föreslår vi en sannolikhetsmatris korrigering baserad blandad Kalman och -infinity filter (LC-MKHF) metod. En sannolikhetsmatrisbaserad korrigeringsmetod föreslås först för att korrigera LOS- och NLOS-mätningarna. Denna metod behöver inte tidigare information om de statistiska egenskaperna hos NLOS-felen. Så det är oberoende av de fysiska mätsätten. Och sedan föreslås en blandad Kalman och -infinity filter metod för att förbättra intervallet mätning. Simuleringsresultat visar att LC-MKHF-algoritmen har högre uppskattningsnoggrannhet jämfört med utan filter, Kalman filter och -infinity filtermetoder. Och det är robust för NLOS fel.
Cheng m.fl. REF integrerade Kalman-filtret med H-infinity-filtret i IMM för att förbättra mätområdet.
Indoor Mobile Localization in Wireless Sensor Network under Unknown NLOS Errors
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}