【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第12期 284-286页,共4页

【作 者】： 程钢 ; 郑富娥

【摘 要】 由于传感器易受到周围环境的干扰，使得信号各节点之间存在随机性动态变化，传统的定位测距算法，主要是以先固定一个节点为前提计算节点之间的距离，当所有节点动态变化时，只是对节点进行简单的加权处理进行测距，不能使所有节点进行固定，导致定位精确度低、鲁棒性弱的问题。提出基于改进最小二乘原理加权数据融合算法的传感器数据定位测距方法。先依据加权最小二乘法WLS解方程组获取信号源的初始位置估计点，按顺序选择基站进行TDOA定位，获得传感器初始坐标位置估计值，在利用最小二乘原理和方差的遗忘信息将传感器的全部测量方差进行比较，计算传感器的每个权重之后进行加权融合，进而有效地实现了对传感器精确的定位测距。仿真结果表明，基于改进RSSI加权数据融合算法的传感器定位测距方法定位精确度高，鲁棒性强。