移动机器人辅助下基于GM-CKF的无线传感器网络节点定位研究.pdfVIP

第３０卷　第９期 电子测量与仪器学报 Ｖｏｌ３０　Ｎｏ９ 　·１２９８· ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＡＮＤ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ２０１６年９ 月 ＤＯＩ：１０．１３３８２／ｊ．ｊｅｍｉ．２０１６．０９．００２ 移动机器人辅助下基于ＧＭＣＫＦ 的 无线传感器网络节点定位研究 陈晓飞　凌有铸　陈孟元 （安徽工程大学　安徽省电气传动与控制重点实验室　芜湖　２４１０００） 摘　要：针对无线传感器网络（ＷＳＮｓ）节点定位问题，提出一种移动机器人辅助作用下，融入高斯混合容积卡尔曼滤波 （ＧＭＣＫＦ）优化的节点定位方法。将移动机器人与ＷＳＮｓ结合，发挥两者的特点和优势，充分利用机器人的机动性及无线 传感器节点的可计算性，设计并仿真了一种机器人节点、节点节点协作的节点定位方式，并利用带有门限判别和选择性高 斯分割的ＧＭＣＫＦ算法，对目标节点的预估位置实施预测修正。仿真结果表明，所提出的移动机器人与ＷＳＮｓ协作定位方 法实现了对节点的定位估计，ＧＭＣＫＦ算法的融合有效提高了定位的精度和稳定性。 关键词：移动机器人；无线传感器网络；高斯混合容积卡尔曼滤波；协作定位 中图分类号：ＴＮ９２；ＴＰ３９３　　文献标识码：Ａ　　国家标准学科分类代码：５１０．９９ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｎｏｄｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＭＣＫＦ ａｓｓｉｓｔｅｄ ｂｙ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ Ｃｈｅｎ Ｘｉａｏｆｅｉ　Ｌｉｎｇ Ｙｏｕｚｈｕ　Ｃｈｅｎ Ｍｅｎｇｙｕａｎ （Ａｎｈｕｉ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｎｈｕｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ Ｄｒｉｖｅ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｗｕｈｕ２４１０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆｔｈｅ ｎｏｄｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ （ＷＳＮｓ），ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｎｏｄｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｓｓｉｓｔａｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｍｉｘｔｕｒｅ ｃｕｂａｔｕｒｅ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ （ＧＭＣＫＦ）．Ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ ＷＳＮｓ ｇｉｖｅｓ ｐｌａｙ ｔｏ ｂｏｔｈ ｏｆｔｈｅｉｒ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｗｈｉｃｈ ｍａｋｅｓ ｆｕｌｌ ｕｓｅ ｏｆ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｒｏｂｏｔｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｃａｌｃｕｌａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ’ｓ ｎｏｄｅ．Ａ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｒｏｂｏｔｎｏｄｅ ａｎｄ ｎｏｄｅｎｏｄｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ａｌｓｏ ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆｔａｒｇｅｔ ｎｏｄｅ ｉｓ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ＣＭＣＫＦ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｓｅｇｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓ ｎｏｄｅ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｏｆＧＭＣＫＦ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ； ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ； Ｇａｕｓｓｉａｎ ｍｉｘｔｕｒｅ ｃｕｂａｔｕｒｅ Ｋａ