完全分布式无线传感网中基于稀疏重构的声源定位

发布时间：2021-04-17 20:01

　　为了解决无线传感网中低功耗、多声源定位精度低的问题,文章提出了基于完全分布式结构的自适应性稀疏重构算法.完全分布式结构仅需局部的数据传输,每个传感器节点仅需将其检测到的能量值传输到其单跳范围内的邻居节点,同样也会接收来自单跳范围内的邻居节点检测到的数据,避免大量数据的远距离无线传输,达到减少能量消耗的目的.为了减少计算复杂度,提高定位精度,在稀疏重构算法中采用了自适应性冗余字典.最后利用鲁棒一致性算法对每个节点所得的估计值进行融合得到声源位置的全局估计值,进一步提高定位精度. 

【文章来源】：白城师范学院学报. 2020,34(05)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

多声源定位误差与传感器节点数之间关系

图2为基于完全分布式结构和基于集中式结构的稀疏重构算法定位精度对比图．从图中可以看出，随着传感器节点个数的增加，两种结构下稀疏重构算法的定位精度都在不断地增加且趋向于克拉美罗界．虽然基于完全分布式结构定位算法的精度稍低于基于集中式结构定位算法的精度，但是前者方法却避免了大量数据的远距离无线传输，节省了大量能量．牺牲较小的定位精度换来较大能量的节省，这对于能量有限的无线传感器网络来说是适宜的．图2 不同网络结构下算法误差与传感器节点数关系

不同网络结构下算法误差与传感器节点数关系

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RSS的WSN多目标定位压缩感知算法优化[J]. 何风行,余志军,吕政,刘海涛.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2012(01)



本文编号：3144057