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基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法

宋保业 田国会 周风余

中国石油大学学报(自然科学版)2011,Vol.35Issue(2):178-181,187,5.
中国石油大学学报(自然科学版)2011,Vol.35Issue(2):178-181,187,5.DOI:10.3969/j.issn.1673-5005.2011.02.032

基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法

Target position and channel parameter simultaneous estimation algorithm based on Unscented Kalman filter

宋保业 1田国会 1周风余1

作者信息

  • 1. 山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061
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摘要

Abstract

The dynamic changes of wireless channel parameters including path loss exponent and transmitting signal power significantly influence the accuracy of received signal strength indicator ( RSSI) localization algorithm. To overcome this problem, a target position and channel parameter simultaneous estimation algorithm based on Unscented Kalman filter ( UKF) was proposed. This algorithm converts the RSSI localization problem into parameter vector estimation problem of nonlinear equations and estimates the target position and channel parameters simultaneously using UKF. The experimental results demonstrate less localization error and more accurate parameter estimation compared with the nonlinear least square estimation.

关键词

接收信号强度指示(RSSI)/定位/Unscented卡尔曼滤波(UKF)

Key words

received signal strength indicator ( RSSI) / localization/ Unscented Kalman filter( UKF)

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

宋保业,田国会,周风余..基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法[J].中国石油大学学报(自然科学版),2011,35(2):178-181,187,5.

基金项目

国家"863"计划项目(2009AA04Z220) (2009AA04Z220)

国家自然科学基金项目(61075092) (61075092)

中国石油大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-5005

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