基于壓縮感知和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）可以被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、環(huán)境生態(tài)監(jiān)測、智能家居、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域中，有效而準(zhǔn)確地定位傳感器節(jié)點(diǎn)對于幫助它們完成各項(xiàng)工作是至關(guān)重要的。本文重點(diǎn)研究非視距（NLOS）環(huán)境下基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和壓縮感知（CS）的WSN節(jié)點(diǎn)定位：
　　（1）介紹了WSN節(jié)點(diǎn)定位的基礎(chǔ)知識、節(jié)點(diǎn)位置基本的計算方法和定位性能的評價指標(biāo)，研究了幾個比較經(jīng)典的基于測距的和基于非測距的定位算法，重點(diǎn)闡述了本文應(yīng)用的基于測距的RSSI算法和TDOA

2、算法的原理。
　?。?）針對WSN節(jié)點(diǎn)定位中存在NLOS的問題，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的抗噪聲能力、良好的數(shù)據(jù)逼近能力以及能并行處理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化NLOS環(huán)境下WSN節(jié)點(diǎn)定位的方法。首先分析了誤差的來源，然后合理地選擇訓(xùn)練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，最后用可靠節(jié)點(diǎn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并且利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對未知節(jié)點(diǎn)的定位。仿真結(jié)果表明，該方法能夠有效地抑制NLOS誤差，定位精度

3、優(yōu)于傳統(tǒng)的Taylor算法和Chan算法。
　?。?）針對WSN節(jié)點(diǎn)定位中存在的功耗大、定位算法復(fù)雜的問題，提出了CS和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行WSN節(jié)點(diǎn)定位的方法。首先利用壓縮感知進(jìn)行初始定位，確定網(wǎng)格中是否存在節(jié)點(diǎn)，如果存在，則應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正測量誤差，然后使用三邊測量法計算出未知節(jié)點(diǎn)的具體位置。本算法可以同時進(jìn)行多目標(biāo)定位，克服了傳統(tǒng)的壓縮感知方法只能在網(wǎng)格中心進(jìn)行定位的缺點(diǎn)，降低了RSSI定位帶來的較大的誤差，同時大大減