路径损耗因子误差和传感器位置误差均会对接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)定位性能产生影响。为此,本文提出使用校正源抑制这两种误差影响的RSS定位算法。该方法分别在发射功率已知和未知这两种情况下,首先使用校正源获得...路径损耗因子误差和传感器位置误差均会对接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)定位性能产生影响。为此,本文提出使用校正源抑制这两种误差影响的RSS定位算法。该方法分别在发射功率已知和未知这两种情况下,首先使用校正源获得更加精确的路径损耗因子和传感器位置;然后引入辅助变量并采用伪线性加权最小二乘方法构建定位关系式,求解得到辅助变量估计值;最后利用辅助变量和辐射源位置之间的代数关系建立定位方程,从而获得辐射源位置估计值。此外,文中分别在发射功率已知和未知这两种情况下推导了两种误差存在下的克拉美罗界下界。仿真实验验证了文中新方法定位性能可渐近逼近克拉美罗下界,相比已有的方法具有一定优越性。展开更多
文摘路径损耗因子误差和传感器位置误差均会对接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)定位性能产生影响。为此,本文提出使用校正源抑制这两种误差影响的RSS定位算法。该方法分别在发射功率已知和未知这两种情况下,首先使用校正源获得更加精确的路径损耗因子和传感器位置;然后引入辅助变量并采用伪线性加权最小二乘方法构建定位关系式,求解得到辅助变量估计值;最后利用辅助变量和辐射源位置之间的代数关系建立定位方程,从而获得辐射源位置估计值。此外,文中分别在发射功率已知和未知这两种情况下推导了两种误差存在下的克拉美罗界下界。仿真实验验证了文中新方法定位性能可渐近逼近克拉美罗下界,相比已有的方法具有一定优越性。