基于新息的改进EKF-DV-Hop定位算法研究

为提高扩展卡尔曼DV-Hop(EKF-DV-Hop)定位算法的准确性，降低其定位误差，提出了一种基于新息的改进自适应EKF-DV-Hop定位算法(Adaptive Extended Kalman Filter DV-Hop, AEKF-DV-Hop)。首先定义误差因子，通过除去对计算信标节点跳距误差大的节点进而增加跳距准确性，并应用最小二乘法估算未知节点的坐标；然后将估算的坐标和信标节点间的欧氏距离作为EKF的观测量，进一步优化未知节点坐标；最后使用自适应算法在线更新状态噪声矩阵和观测噪声矩阵。仿真对比得到，AEKF-DV-Hop对环境具有更好的适应性，定位精度有较明显的提升，增强了环境适应性。