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A Novel Kalman Filter Based NLOS Localization Method for Wireless Sensor Networks

机译：一种新的基于卡尔曼滤波的无线传感器网络NLOS定位方法

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Wireless sensor networks (WSNs) have the focus of research in recent years. Moreover, positioning is very important for wireless sensor networks. However, the positioning accuracy still has large error in the case of non-line-of-sight. In this paper, we propose an improved Kalman filter algorithm to reduce the influence of NLOS error. For the case of NLOS, the measurement residual E_i(k) is updated firstly. This method can effectively reduce the NLOS error, which makes the positioning result more accurate. The simulation results show that the proposed localization algorithm can accurately apply to the normal NLOS location problem.
机译：近年来，无线传感器网络（WSN）成为研究的重点。此外，定位对于无线传感器网络非常重要。然而，在非视线的情况下，定位精度仍然具有较大的误差。在本文中，我们提出了一种改进的卡尔曼滤波算法，以减少NLOS误差的影响。对于NLOS，首先更新测量残差E_i（k）。该方法可以有效减少NLOS误差，使定位结果更加准确。仿真结果表明，所提出的定位算法可以准确地应用于正常的NLOS定位问题。

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