基于 UWB 与惯性数据融合的无线传感器网络低复杂度室内定位
网络与互联网体系结构
2013-05-09 v1
摘要
移动目标的精确室内定位是一项极具挑战性的任务，若不结合多种信息源则难以实现。在此意义上，将不同数据源与适当的滤波器相结合，可能会改善定位与跟踪性能。本文提出了一种基于超宽带（UWB）与惯性信息数据融合的无线传感器网络（WSN）混合定位算法。该系统采用恒定增益稳态卡尔曼滤波器以限制系统复杂度，从而简化其在典型低功耗 WSN 节点上的实现。我们在真实场景下，利用仿真和真实数据集对所述数据融合算法的性能进行了评估。所得结果证明了该方法的有效性，它能够高效融合不同的定位数据源，从而降低定位误差。
引用
@article{arxiv.1305.1657,
title = {Low Complexity Indoor Localization in Wireless Sensor Networks by UWB and Inertial Data Fusion},
author = {Alberto Savioli and Emanuele Goldoni and Pietro Savazzi and Paolo Gamba},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.1657},
year = {2013}
}