基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)非視距誤差消弱算法研究.pdf

1、近年來(lái)，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)這一新興技術(shù)受到國(guó)際學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的廣泛關(guān)注，在軍事、環(huán)境、工業(yè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，其中，節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用基礎(chǔ)。但在實(shí)際應(yīng)用中，信號(hào)的傳播并不是全部沿視距路徑進(jìn)行傳輸，信號(hào)遇到障礙物后將以散射、反射等方式進(jìn)行傳播，如此便增加了信號(hào)的傳播延時(shí)，將引入非視距誤差，定位算法的定位精度因?yàn)榉且暰嗾`差的存在將大大降低，相應(yīng)應(yīng)用系統(tǒng)的性能也會(huì)受到影響。因此，本文主要致力于研究非視距誤差的消除，提出

2、了一些無(wú)線(xiàn)定位算法并對(duì)其性能進(jìn)行了分析。
　　本文首先分析了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)非視距定位技術(shù)的基本原理、測(cè)量方式、節(jié)點(diǎn)定位算法以及非視距誤差模型;比較研究了現(xiàn)有算法的性能優(yōu)劣，總結(jié)目前研究工作中消除非視距誤差的基本方法，為本文提出精度更高的定位算法打下了基礎(chǔ)。
　　然后分析了非視距誤差形成的原因及其特點(diǎn)，討論了在定位中廣泛應(yīng)用的最小二乘定位模型，對(duì)非線(xiàn)性最小二乘算法、線(xiàn)性最小二乘算法、Taylor級(jí)數(shù)展開(kāi)最小二乘算法和約束總體最

3、小二乘算法在非視距環(huán)境下的性能進(jìn)行了分析。選取非視距環(huán)境下性能最佳的最小二乘算法形式。
　　繼而在分析經(jīng)典殘差加權(quán)定位算法的基礎(chǔ)上，提出一種可以有效抑制非視距誤差的新殘差加權(quán)定位算法。該算法針對(duì)傳統(tǒng)最小二乘算法性能易受所選錨節(jié)點(diǎn)的影響這一特點(diǎn)，采用粒子群算法優(yōu)化上述選取的最佳最小二乘定位算法估計(jì)節(jié)點(diǎn)的臨時(shí)坐標(biāo)，針對(duì)傳統(tǒng)的殘差加權(quán)算法計(jì)算量大的問(wèn)題，采用距離測(cè)量值個(gè)數(shù)逐步減少的組合方式，在每一步選取殘差最小的組合進(jìn)行下一步計(jì)算。仿真

4、結(jié)果表明該算法能有效減小NLOS誤差的影響，也克服了殘差加權(quán)算法計(jì)算量隨錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加而急劇增加的問(wèn)題，且不需要己知非視距誤差的統(tǒng)計(jì)特性。
　　在基于上述研究的基礎(chǔ)上，本文基于高斯混合模型提出了一種無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的節(jié)點(diǎn)定位算法。該算法首先對(duì)非視距環(huán)境下所得的距離測(cè)量信息利用高斯混合模型得出距離估計(jì)值，為了得到最優(yōu)結(jié)果采用粒子群算法對(duì)EM算法進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)上述提出的新型殘差加權(quán)算法對(duì)所得的距離值進(jìn)行估計(jì)得出最終位置估計(jì)值。該算法排除了