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研究生:蕭志祥
研究生(外文):Chih-Hsiang Hsiao
論文名稱:非線性濾波於感測系統之應用
論文名稱(外文):Application of Nonlinear Filters for Sensors Systems
指導教授:卓大靖
指導教授(外文):Dah-Jing Jwo
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:通訊與導航工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:98
中文關鍵詞:擴展型卡爾曼濾波器無跡卡爾曼濾波器粒子濾波器擴展型卡爾曼粒子濾波器非線性濾波無線感測網路
外文關鍵詞:Extended Kalman FilterUnscented Kalman FilterParticle FilterExtended Kalman Particle FilterNonlinear filterSensor network
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全球定位系統GPS是目前最為普遍的的定位系統,在室內環境和都會中心,由於信號受到建築物的影響而大大衰減,使得不能執行很好的定位效果。目前室內無線定位技術,有WiFi、ZigBee、RFID、藍牙和超寬頻等,在辦公室、家庭、工廠、醫院等都得到了廣泛的應用。
本論文主要探討追蹤移動載體於無線感測網路中,使用傳統的擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman filter , EKF),由於系統模型、初始條件以及系統雜訊與量測雜訊參數無法確實掌握時可能帶來嚴重誤差,局限了濾波器效能。所以近幾年來諸多學者在這研究領域裡,紛紛的提出了許多改善的非線性濾波器,無跡卡爾曼濾波器 (Unscented Kalman filtering , UKF)是透過sigma points來決定采樣點,利用 UT轉換來處理非線性系統,因此可避免因EKF求取線性化所導致的誤差。粒子濾波器(Particle filtering,PF)是貝氏估測依據抽樣理論的一種近似演算法,對於EKF、UKF而言,具有處理非線性、非高斯的優勢,然而粒子退化和估測誤差之累積是很難以克服的。由於PF無法獲取最新之量測值,使得粒子容易產生偏移問題, 所以本論文加入EKF來當作PF之提議分佈,以解決此問題,此方法稱為擴展型卡爾曼粒子濾波器(Extended Kalman particle filter ,EPF)。
本論文使用不同濾波器在感測系統裡進行分析比較,在相同模擬條件下,模擬結果顯示EPF比PF、UKF 、EKF來得更加準確,定位精度更高。
The Global Positioning System (GPS) is one of the most popular positioning systems at present. However, the GPS does not perform well in indoor environments and metropolitan city areas. Development of wireless regional network technology for indoor positioning applications has become very popular in recent years. The tools of wireless location technology include WiFi, ZigBee, RFID, bluetooth and ultra broadband, etc. This paper discusses the tracking precision for\ a maneuvering object in a sensor network. Traditional extended Kalman filter (EKF) may bring large errors due to modeling errors and filter limitation. Selection of more advanced nonlinear filters is possible for performance improvement. The unscented Kalman filter (UKF) employs a set of sigma points through deterministic sampling, such that the linearization process is not necessary, and therefore the error caused by linearization as in the traditional EKF can be avoided. The particles filter (PF) exhibits superior performance as compared to EKF and UKF in state estimation for the nonlinear, non-Gaussian system. Nevertheless, the degeneracy of particles and cumulation of estimation errors in the PF are difficult to overcome. To handle the problem of heavy-tailed probability distribution, one of the strategies is to incorporate the EKF into the PF as the proposal distribution, leading to the extended Kalman particle filter (EPF). The simulation results show that the extended kalman particle filter(EPF) is more effective and it’s precision is higher than Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF) and Particle Filter (PF) in a sensor system .
致謝 I
摘要 III
Abstract V
目錄 VII
圖目錄 X
表目錄 XIV
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機與目的 2
1-3 論文架構 3
第二章 無線感測網路慨述 4
2-1 無線感測網路起源 4
2-2 無線定位技術介紹 5
2-2.1 全球定位系統 (Global Positioning System) 5
2-2.2 RFID (Radio Frequency Identification) 6
2-2.3 超音波 (Ultra Sonic) 8
2-2.4 WiFi (Wireless Fidelity) 9
2-2.5 UWB (Ultra Wide Band) 10
2-2.6 Cell ID (Cell Identification) 11
2-2.7 藍芽 (Bluetooth) 12
2-2.8 雷達 (Radio Detection and Ranging,Radar) 13
2-3 ZigBee 無線通訊技術 14
2-4 定位方法 17
第三章 卡爾曼濾波器 19
3-1 最佳估測理論 19
3-2 最小平方法 (Least-Square Method) 19
3-3 卡爾曼濾波器 (Kalman Filter,KF) 21
3-4 離散型卡爾曼濾波器 (The Discrete Kalman Filter) 21
3-5 擴展型卡爾曼濾波器 (Extended Kalman Filter) 25
第四章 非線性濾波器 32
4-1 Unscented卡爾曼濾波器簡介 32
4-2 Unscented轉換 (Unscented Transformations,UT ) 33
4-3 無跡卡爾曼濾波器 (Unscented Kalman Filter,UKF) 35
4-4 粒子濾波器 (Particle Filter,PF) 簡介 39
4-5 貝氏迴遞估測法 39
4-6 序列重要採樣 (Sequential Importance Sampling) 41
4-7 重要性重新採樣 (Sampling Importance Resampling) 43
4-8 粒子濾波器演算法歸納 45
第五章 模擬結果與分析 48
5-1 實驗部分 48
5-2 模擬載體運動軌跡 52
5-3 測距儀定位 57
5-4 載體於感測系統移動使用EKF 和UKF定位 60
5-5 載體於感測系統移動使用PF 定位 68
5-6載體於感測系統移動使用EPF 定位 79
5-7非線性、非高斯情況下 86
5-8 模擬結論 91
第六章 結論及未來展望 94
參考文獻 96
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