基于TDOA的无线传感器网络节点定位关键算法研究

发布时间：2017-09-20 03:09

  本文关键词：基于TDOA的无线传感器网络节点定位关键算法研究

  更多相关文章： 无线传感器网络 到达时间差定位 非视距传播 卡尔曼滤波 牛顿迭代 无迹卡尔曼 均方根误差

【摘要】：到达时间差定位技术是以无线传感器网络为基础的目标监控应用的一个关键技术和研究热点。在传统的传感器网络中,到达时间差定位算法已经积累了较多的研究成果。近年来,随着定位更高精度的要求,现有的到达时间差定位方法已不能有效适用,这就迫切需要我们设计出一系列新的定位优化方法。对此,本文围绕着无线传感器网络中到达时间差定位模型的定位算法问题,提出了新的改进算法,并给出性能分析及仿真结果。首先,介绍了无线传感器网络的概念与基本理论,并给出了到达时间差定位模型,其基本原理是双曲线方程组。其次,本文针对存在非视距传播的WSN网络监控区域内定位,提出了一种基于卡尔曼滤波的增益修正算法。该算法根据测量值丢弃法丢弃一些测量误差较大的到达时间差测量值,然后通过对新息值的分析,对滤波增益进行修正,让测量误差值在可控的范围内。通过Matlab仿真结果表明：在非视距传播的情况下,该算法可以快速减弱无线传感器网络中的达到时间差定位的估计误差,有效提高定位精度。再次,针对迭代算法的精度依赖于目标函数的非线性程度和迭代初始值的问题,进一步提出了一种改进的牛顿迭代算法。该方法对海森矩阵进行非正定修正,使每次搜索在方向上更接近极值点,然后用三次插值法引入步长因子,使每次搜索在速度上更靠近极值点,最后再对多重根的点进行修正,使牛顿迭代在多重根点处的收敛速度提高。通过Matlab仿真工具验证算法的有效性,仿真结果表明：该方法进一步提高了迭代算法的速度与精度。最后,针对在模型不准确或状态发生突变的情况下鲁棒性不佳的问题,本文提出了一种修正的无迹卡尔曼算法。该算法采用假设检验的方法对系统异常状态进行检测,引入多重渐消因子对状态异常进行修正,然后在迭代过程中对滤波增益进行修正,使所有测量误差和迭代积累误差在可控范围内。通过Matlab仿真验证该算法的性能,仿真结果表明：该方法不仅能在状态异常时较好地进行定位,而且可以提高整体定位的精度。
【关键词】：无线传感器网络 到达时间差定位 非视距传播 卡尔曼滤波 牛顿迭代 无迹卡尔曼 均方根误差
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 引言12
• 1.2 WSN体系结构12-15
• 1.2.1 WSN系统构架12-13
• 1.2.2 传感器节点的结构13-14
• 1.2.3 WSN体系结构14-15
• 1.3 WSN网络特点15-16
• 1.4 WSN研究背景和发展历程16-17
• 1.5 WSN定位技术研究17-21
• 1.5.1 WSN定位研究意义17-19
• 1.5.2 WSN定位研究现状19-21
• 1.6 主要工作及内容安排21-24
• 第二章 WSN定位技术研究24-40
• 2.1 引言24
• 2.2 定位问题提出24-25
• 2.3 WSN定位算法25-37
• 2.3.1 基于测距的定位算法26-31
• 2.3.2 基于非测距的定位算法31-34
• 2.3.3 位置计算数学方法34-37
• 2.4 定位算法性能评价指标37-38
• 2.5 本章小结38-40
• 第三章 基于TDOA的增益修正卡尔曼滤波算法40-52
• 3.1 引言40
• 3.2 TDOA定位模型40-42
• 3.3 TDOA定位求解算法42-47
• 3.3.1 CHAN算法42-44
• 3.3.2 Taylor算法44-45
• 3.3.3 标准卡尔曼算法45-46
• 3.3.4 测量值丢弃法46
• 3.3.5 增益修正46-47
• 3.4 算法仿真与分析47-51
• 3.4.1 CHAN算法仿真48-49
• 3.4.2 Taylor、标准卡尔曼法、测量值丢弃法和增益修正算法仿真49-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第四章 基于牛顿迭代的TDOA定位算法52-62
• 4.1 引言52
• 4.2 牛顿迭代算法52-54
• 4.3 改进的牛顿迭代法算法54-57
• 4.3.1 修正海森矩阵54-55
• 4.3.2 引入步长因子55-56
• 4.3.3 重根值改进56-57
• 4.4 算法描述57
• 4.5 算法仿真与性能分析57-59
• 4.6 本章小结59-62
• 第五章 基于修正的UKF时差定位算法62-74
• 5.1 引言62
• 5.2 无迹卡尔曼滤波UKF62-66
• 5.2.1 UT变换63-64
• 5.2.2 UKF算法过程64-66
• 5.3 基于TDOA模型的UKF算法66-67
• 5.4 修正UKF算法67-69
• 5.4.1 修正增益67-68
• 5.4.2 引入多重渐消因子68-69
• 5.5 修正UKF算法实现69
• 5.6 仿真实验及分析69-73
• 5.7 本章小结73-74
• 第六章 总结与展望74-76
• 6.1 论文总结74-75
• 6.2 研究展望75-76
• 致谢76-78
• 参考文献78-84
• 附录A(攻读硕士期间的学术成果)84

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本文编号：885531