基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念提出至今已經(jīng)有30年的歷史了,隨著近些年無(wú)線通信技術(shù)的進(jìn)步,這些理念正在慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的許多應(yīng)用中,節(jié)點(diǎn)位置信息往往起著至關(guān)重要的作用,許多場(chǎng)景需要無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)提供百米范圍的高精度定位功能。然而在現(xiàn)有的技術(shù)中,有些技術(shù)因?yàn)槎ㄎ痪炔粔蚋叨y以合要求,有些技術(shù)則因?yàn)槎ㄎ环秶粔驈V而難以合要求?？梢?jiàn),研發(fā)一種適用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的高精度測(cè)距方案具有重要的理論意義及實(shí)用價(jià)值。本文的主要工作如下:
　

2、　 1)詳細(xì)地研究了定位精度與測(cè)距精度的關(guān)系,以及測(cè)距精度的影響因素。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有測(cè)距技術(shù)的比較,表明了TDOA和AOA測(cè)距技術(shù)更加適用于實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位功能。
　　 2)因?yàn)門DOA和AOA測(cè)距技術(shù)均可歸結(jié)為時(shí)延估計(jì)問(wèn)題,因此我們完整地研究了基于隨機(jī)信號(hào)的自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法的理論框架,對(duì)其中具有代表性的LMSTDE算法、ETDE算法、ETDGE算法和METDE算法進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)及對(duì)比仿真,分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)及

3、演進(jìn)方式。
　　 3)通過(guò)借鑒基于隨機(jī)信號(hào)的自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法的設(shè)計(jì)思路,我們?cè)O(shè)計(jì)了基于正弦信號(hào)的自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法-TDES算法,并進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)。通過(guò)TDES算法與ETDE算法在正弦波時(shí)延估計(jì)問(wèn)題中的對(duì)比仿真,表明了TDES算法與傳統(tǒng)算法相比,簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,同時(shí)提高了抗噪性能,在信噪比較差的環(huán)境中,TDES可以提供比ETDE算法更好的估計(jì)方差和時(shí)延估計(jì)精度。
　　 4)研究了兩類著名的正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)

4、算法-SRGN算法及IEEE-STD-1057算法,通過(guò)其與TDES算法之間的對(duì)比仿真,我們注意到TDES算法收斂速度較慢的不足,同時(shí)也發(fā)現(xiàn)TDES算法在收斂后,可以提供非常好的噪聲抑制特性及采樣分辨率。
　　 5)通過(guò)將RGN算法與TDES算法相結(jié)合,設(shè)計(jì)了RGNTDES算法,并且將其與SRGN算法、TDES算法進(jìn)行了對(duì)比仿真。我們發(fā)現(xiàn)RGNTDES算法不僅繼承了SRGN算法收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),而且也繼承了TDES抑制噪聲能力強(qiáng)