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摘要:针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题,提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测,根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中,DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%,约为基于无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法的16%,受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值,可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt 相似文献
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心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波。该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征。经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高。基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果。 相似文献
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