基于正交复用循环机制的WSN信源精确定位算法
本文选题:无线传感器网络 + 信源定位 ; 参考:《计算机工程》2017年11期
【摘要】:无线传感器网络(WSN)信源精确定位算法无法同步优化时延估计与角度估计,且不能将噪声子空间与信号子空间进行分割。为此,提出改进的WSN信源精确定位算法。采用并发方式构建信号解析机制,完成信号空间在频域域上的并发实时解析分割,将噪声信号子空间及信号子空间分割为独立的矩阵信号,获取信源精确定位的时延估计与角度估计。基于能量谱密度估计,设计正交复用循环机制,对单路信号进行特征值分解,得到定位信号数字特征的精确估计,提升时延估计与角度估计精度,并从该估计集合中筛选出同时具备最低时延估计与最低角度估计的信号子空间,从而完成时延与角度的并发实时估计,提高信源定位过程中的定位精度。仿真结果表明,与DT-IPL算法、CD-CPP算法相比,在高衰落信道条件下,该算法具有更高的信源定位精度,且获取的信源位置与实际位置间的误差更低。
[Abstract]:The precise location algorithm for WSN-based wireless sensor networks can not synchronously optimize the time delay estimation and angle estimation, and can not separate the noise subspace from the signal subspace. Therefore, an improved WSN source location algorithm is proposed. The signal analysis mechanism is constructed by concurrency, and the simultaneous real-time segmentation of signal space in frequency domain is completed. The noise signal subspace and the signal subspace are divided into independent matrix signals. Time delay estimation and angle estimation for accurate source location are obtained. Based on energy spectral density estimation, orthogonal multiplexing cycle mechanism is designed to decompose the eigenvalue of single channel signal to obtain the accurate estimation of digital feature of location signal, and to improve the accuracy of time delay estimation and angle estimation. A signal subspace with minimum delay estimation and minimum angle estimation is selected from the set of estimators, so that the simultaneous real-time estimation of delay and angle can be completed, and the location accuracy can be improved in the process of source location. The simulation results show that the proposed algorithm has higher source location accuracy and lower error between the source location and the actual location in high fading channel than the DT-IPL algorithm.
【作者单位】: 安阳师范学院软件学院;安阳师范学院计算机与信息工程学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(41001251) 河南省重点科技攻关计划项目(102102310087) 河南省基础与前沿技术研究计划项目(112300410182)
【分类号】:TN929.5;TP212.9
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,本文编号:1775309
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