水声传感器网络信号到达时间差目标定位的最小二乘法估计性能

发布时间：2021-01-27 05:39

　　为解决水声传感器网络中测量误差和传感器节点位置误差同时存在时的目标定位问题,提出一种双误差模型下基于加权整体最小二乘方法。建立双误差条件下的信号到达时间差目标定位模型,采用加权整体最小二乘法对该模型进行求解,并推导权值的表达式。所提算法模型与实际符合性更好,且利用了测量误差方差和传感器节点位置误差方差的先验信息,以迭代方法得到最终的目标位置估计值。在模拟测量误差和传感器节点位置误差同时存在情况下对该方法进行仿真与水池试验验证,结果表明所提基于加权整体最小二乘的目标定位方法具有良好的定位性能。 

【文章来源】：兵工学报. 2020,41(03)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

水池试验现场和节点

式中:c为水中声速，c≈1 500 m/s;t0为目标发射信号的时刻;nk为目标信号到达第k个传感器节点的时间估计误差，且独立同高斯分布。图1中，t1、t2、tk、tr分别表示第1个、第2个、第k个节点和参考节点接收到目标u信号的到达时刻。当目标为非协作目标或异步网络时，目标的发射信号时刻t0无法获得，TDOA采用目标到节点与参考节点时间差的方法，无需知道目标发射信号的时刻t0．目标信号到第k个节点与参考节点的时间差为

2)节点位置误差的方差分别为0.01 m2、0.50 m2和3.00 m2时仿真结果如图3所示。图3 传感器节点位置误差方差一定时测量误差对估计性能的影响(左为RMSE性能，右为bias性能)

【参考文献】：
期刊论文
[1]水下传感器网络定位技术发展现状及若干前沿问题[J]. 孙大军,郑翠娥,崔宏宇,张居成,韩云峰.  中国科学:信息科学. 2018(09)
[2]基于水下无线传感器阵列网络多模态信息融合的目标定位[J]. 金磊磊,梁红,马艳.  西北工业大学学报. 2017(06)
[3]基于跳数量化的无线传感器网络节点定位算法[J]. 张石,张百海,王飞帆,关子霄.  兵工学报. 2017(05)
[4]噪声向量模值最小的水声网络TDOA目标定位方法[J]. 高婧洁,申晓红,王海燕,姜喆.  哈尔滨工程大学学报. 2016(04)



本文编号：3002526