%0 Journal Article
%T 基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法<br>Localization Algorithm Based on Multivariable Taylor Series Expansion Model
%A 夏斌
%A 刘承鹏
%A 孙文珠
%A 李彩虹
%J 电子科技大学学报
%D 2016
%R 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.002
%X 传统Taylor级数展开模型只考虑未知节点和锚节点之间的距离，没有考虑未知节点之间的距离，定位信息不够全面，从而导致定位精度不高。为了进一步提高定位精度，该文提出了一种新的基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法。首先考虑未知节点之间的距离信息，建立新的基于多元变量Taylor级数展开的定位模型。然后，在对新的定位模型求解过程中，采用粒子群算法对未知节点进行定位，获得其位置的初始值。再根据加权最小二乘法求出新模型的解，作为未知节点的估计位置。最后，为评价该算法的性能，对定位结果的克拉美罗界（CRLB）进行推导。仿真结果表明基于多元变量Taylor级数展开模型的定位精度更高，定位误差接近CRLB。<br>
%K 物联网
%K 多元变量泰勒级数展开
%K 粒子群算法
%K 定位模型&lt
%K br&gt
%U http://manu50.magtech.com.cn/dzkjdx/CN/abstract/abstract327.shtml