水下传感器网络时间同步和定位的联合实现方法

发布时间：2018-03-20 22:29

  本文选题：水下传感器网络　切入点：定位　出处：《传感技术学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：水下传感器网络的信号传播速度受环境参数的影响而难以确定,增加了时间同步和定位的难度。当信号传播速度未知时,提出了一种水下传感器网络的时间同步和定位联合实现方案。通过建立该问题的优化函数和模型,设计了线性最小二乘(LLS)估计、最小二乘半定规划(LS-SDP)、平方最小二乘半定规划(SLS-SDP)及平方最小二乘二阶锥规划(SLS-SOCSDP)算法,分析了各算法的计算复杂度。仿真分析表明,线性代数LLS算法计算速度快,在低噪声条件下具有较高的估计精度。凸优化的LS-SDP、SLS-SDP及SLS-SOCSDP算法对未知参数估计的稳定性较好,但计算复杂度较高。
[Abstract]:The speed of signal propagation in underwater sensor networks is difficult to determine due to the influence of environmental parameters, which increases the difficulty of time synchronization and localization. A joint time synchronization and positioning scheme for underwater sensor networks is proposed. By establishing the optimal function and model of the problem, the linear least squares (LLSs) estimation is designed. The least square semidefinite programming (LS-SDP), the squared least squares semidefinite programming (SS-SDP) and the squared least squares second-order cone programming (SS-SOCSDP) algorithms are analyzed. The computational complexity of the algorithms is analyzed. The simulation results show that the linear algebraic LLS algorithm is fast. The convex optimization LS-SDP SLS-SDP and SLS-SOCSDP algorithms have better stability for unknown parameter estimation, but the computational complexity is higher.
【作者单位】： 盐城工学院信息学院;南京航天航空大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71373123) 江苏高校哲学社会科学研究重点项目(2015ZDIXM007) 南京航空航天大学基本科研业务费重大项目(NP201630X)
【分类号】：TN929.3;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1641074