.png){kind=icon}
返回
Improving Localization Accuracy Through Optimal Selection Strategy
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.3390/electronics14010172.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
定位系统对于在各种应用中提供关键位置信息至关重要，例如三维（3D）仓储、智慧城市、无人驾驶航空器（UAV）控制以及其他高度依赖精确定位的服务。然而，无线信号的传输可能受到多种环境因素的影响，导致在涉及多径信号、非视距（NLOS）情况以及不同类型干扰的场景中，定位确定精度下降。在某些情况下，这可能使定位系统不适合后续应用。为了提高定位精度，我们提出了一种采用优化选择策略的3D定位方法。通过这种方法，我们实现了以下创新：（1）我们利用特征点评估来最小化NLOS的负面影响。（2）通过反向评估和距离估计的最优选择，我们获得了更精确的定位结果。具体而言，我们的方法首先实施一种特定的距离估计策略，然后定义定位场内的特征点并选择最优化者。随后，使用选定的特征点，我们反向评估距离的质量。然后选择合适的距离估计结果用于进一步的定位计算。最终，通过采用所提出的3D定位技术，我们实现了高精度的定位结果。我们进行仿真和实验来评估所提出的定位系统。更具体地说，与某些策略相比，我们通过选择策略将定位精度提高了58.33%和43.83%；与其他方法相比，我们将定位精度提高了17.94%至32.54%。这些评估结果证明，我们的方法显著增强了3D定位精度。
Keyword:
wireless localization
feature point
distance estimation
optimal selection
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
Cooperative localization considering estimated location uncertainty in distributed ad hoc networks
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏ITL-MEPOSA: Improved Trilateration Localization With Minimum Uncertainty Propagation and Optimized Selection of Anchor Nodes for Wireless Sensor Networks.png)
IEEE ACCESSOAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏An Uncertainty Propagation Mechanism Analysis Method for Three-Dimensional Quadrilateral Localization三维四边形定位的不确定性传播机制分析方法
PREAI
分享收藏An efficient hybrid bat sand cat swarm optimization‐based node localization for data quality improvement in wireless sensor networks一种基于蝙蝠算法与猫群算法混合优化的节点定位方法，用于无线传感器网络中数据质量的提升OAAI
OAAI分享收藏Uncertainty Evaluation in Distance Measurement by CMM Based on Monte Carlo Method基于蒙特卡罗方法的坐标测量机距离测量不确定度评定
PREAI
分享收藏
查看更多内容