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问卡尔曼滤波器能降低传感器网络中的节点密度吗？
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Stack Overflow用户

提问于 2012-03-30 16:37:52

回答 1查看 449关注 0票数 1

我研究了卡尔曼滤波器可以抑制室内环境中存在的噪声，并可以用来预测目标的未来位置。但是我想知道，在卡尔曼滤波的帮助下，我们是否可以用更少的节点数来使定位误差最小化？

例如：

我有一个最初有10个节点的传感器网络。在没有卡尔曼滤波的情况下，我从目标的估计位置和原始位置得到了一些定位误差(比如5)。

然后我将节点密度增加到20，并再次获得定位误差。这次是(比方说2)

现在我想知道如果我使用卡尔曼滤波，是否有可能得到更接近20个节点的传感器网络的定位误差(3或4)？

请在这方面帮帮我。

致敬，Rias

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-03-30 17:21:13

您将始终达到更好的噪声水平与滤波器，因此您将需要更少的传感器。问题是你的系统是非线性的(在最理想的情况下，你的传感器输出将取决于目标的欧几里德距离的倒数)，在这种情况下，卡尔曼滤波器有非线性扩展，如EKF和UKF，尽管我建议使用蒙特卡洛技术的最通用的顺序滤波器particle filtering。这里有一篇讨论radar tracking的维基百科文章，我猜它和你的问题类似。此外，请查看扩展卡尔曼滤波器课程here，该课程中有一个很好的示例，与您的情况非常相似。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/9947046

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