基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法

发布时间：2019-06-20 00:51

【摘要】：为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of node location in wireless sensor networks under a mobile beacon node, a sparse node location algorithm for wireless sensor networks is proposed. In this algorithm, the node location problem is transformed into sparse signal reconstruction problem by gridding perceptual region, and a preprocessing method of Schmidt orthonoralization is proposed to preprocess the observation matrix so that it can effectively meet the constraint isometric condition. In order to solve the problem that the sparse signal obtained in the sparse location model is approximate sparse signal, the centroids algorithm is used to optimize the positioning accuracy of the algorithm. The experimental results show that compared with the MAP algorithm, the sparse wireless sensor network node location algorithm has better positioning accuracy and less broadcast times of beacon nodes.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61077079) 黑龙江省自然科学基金资助项目(ZD201216) 哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目(RC2013XK009003)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2502776