カルマンフィルタはセンサネットワークのノード密度を低減できますか？

Question

私はカルマンフィルタが屋内環境に存在するノイズを抑制し、ターゲットの将来の位置を予測するのに使用できることを研究しました。しかし、私は、カルマンフィルタの助けを借りて、少ない数のノードでローカライズエラーを最小限に抑えることができるかどうかを知りたいですか？

例：

私は最初に10ノードのセンサーネットワークを持っています。カルマンフィルタを使用しないと、ターゲットの推定位置と元の位置から何らかのローカライゼーションエラー（たとえば5）が発生します。その後

私は20のノード密度を高め、その（たとえば2）私はカルマン・フィルタを使用するかどうかを知りたい今すぐ

、それはローカライズのエラーを取得することが可能である（..今回再びローカライズエラーを取得します3つまたは4つ）のノードを持つセンサネットワークに近いノードですか？

私にこれを手伝ってください。

に関して、 リアス

Answer 1

あなたはいつもそれゆえ、あなたが以下のセンサーが必要になります、フィルタで優れたノイズレベルに到達します。問題はシステムが非線形であることです（最も理想的な場合、センサの出力はターゲットのユークリッド距離の逆数によって決まります）。その場合、EKFやUKFのようなカルマンフィルタに対する非線形の拡張がありますが、particle filteringモンテカルロ法を使用する最も一般的な順次フィルタです。ここにあなたの問題に似ていると思われるradar trackingについて議論するウィキペディアの記事があります。さらに、拡張カルマンフィルタの講義hereをチェックしてください、あなたのケースにかなり似ている講義に素敵な例があります。