网络节点分步式定位算法研究

发布时间：2019-10-17 01:06

【摘要】：网络节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,近年来得到了广泛研究。目前无线传感器网络节点定位算法主要还存在着诸多局限性。第一、现有的定位算法或者无法对代价函数进行加权、或无法利用所有测距信息、或者需要N维搜索,存在着定位精度低或运算量大的缺陷。第二、现有的定位算法大都未考虑锚节点可能存在位置误差的情况。第三、缺乏高效的节点学习型定位算法。本文开展了无线传感器网络节点定位算法研究,其目的在于突破现有的节点定位技术定位精度不高、运算量大以及未考虑锚节点位置误差等局限,发展了性能优良的网络节点分步式定位体系结构,并基于此体系结构提出了低运算量、性能优良的直达波和非直达波节点定位算法。本文的主要创新之处包括:(1)发展了网络节点分步式定位体系结构,突破现有的节点定位体系或者无法对代价函数加权,性能受限,或者需要N维搜索,定位精度不高或运算量大的局限,为后续的节点定位算法的研究奠定了基础。(2)基于所提出的网络节点分步式定位体系结构,发展了基于TOA/AOA和TDOA/AOA的无线传感器网络直达波节点定位算法。该两种算法主要将节点间的几何特性、测距矩阵的协方差矩阵和伪锚节点(已定位的盲节点)的定位估计误差相结合设计出直达波环境下合适的节点定位代价函数,同时借助二步加权最小二乘方法得到代价函数的闭式解,从而得到性能优良的节点定位结果。(3)基于所提出的网络节点分步式定位体系结构,发展了基于TOA/AOA和TDOA/AOA的无线传感器网络非直达波节点定位算法。该两种算法主要是使用对大误差不敏感的加权稳健代价函数代替常规的加权均方代价函数来抑制非直达波误差对定位结果的影响,并通过两步加权最小二乘方法求解出该代价函数的闭式解,从而达到提高定位精度的效果。(4)发展了基于LS-SVM的无线传感器网络学习型定位算法。现有的节点学习型定位算法只适用于蜂窝无线定位系统,未考虑所有节点之间的可能存在的通信信息,定位性能有待进一步提高。本文提出的学习型定位算法将LS-SVM定位算法和最速下降法优化准则相结合,利用LS-SVM定位算法获得的盲节点坐标估计值作为最速下降法的初始值,之后通过迭代搜索最终盲节点坐标值。该算法利用了所有节点之间的通信信息求取盲节点坐标,从而得到了更高的节点定位精度。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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本文编号：2550281