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一种城市环境中移动传感器网络的RF信号估值算法
引用本文:李振杰,尹立新,张绚,米立红.一种城市环境中移动传感器网络的RF信号估值算法[J].计算机科学,2014,41(1):183-186.
作者姓名:李振杰  尹立新  张绚  米立红
作者单位:山东大学信息科学与工程学院 济南250199;山东大学信息科学与工程学院 济南250199;山东大学信息科学与工程学院 济南250199;山东大学信息科学与工程学院 济南250199
摘    要:在城市环境中移动传感器网络节点之间的RF信号受反射、衍射以及多径衰落等多种传播方式的影响很大,导致基于节点RF接收信号的定位、跟踪等移动传感器网络应用很难实用化。针对该问题提出一种对城市复杂环境具有鲁棒性的基于阈值的RF信号估值算法。通过分析可知,该算法复杂度低,能够实现复杂环境下RF信号的突变检测,并充分利用Kalman算法的优势进行最优的RF信号估值。最后仿真实验证明,该算法比传统的Kalman算法和滑动窗口算法具有更优的估计性能。

关 键 词:移动传感器网络  卡尔曼滤波  滑动窗口算法  RF信号
收稿时间:2013/3/15 0:00:00
修稿时间:6/6/2013 12:00:00 AM

RF Signal Estimation Algorithm for Mobile Sensor Networks in Urban Environment
LI Zhen-jie,YIN Li-xin,ZHANG Xuan and MI Li-hong.RF Signal Estimation Algorithm for Mobile Sensor Networks in Urban Environment[J].Computer Science,2014,41(1):183-186.
Authors:LI Zhen-jie  YIN Li-xin  ZHANG Xuan and MI Li-hong
Affiliation:College of Information Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250199,China;College of Information Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250199,China;College of Information Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250199,China;College of Information Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250199,China
Abstract:
Keywords:Mobile sensor networks  Kalman filtering  Sliding window algorithm  RF signal
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