傳感器陣列網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位研究.pdf

1、在傳感器陣列網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息是其應(yīng)用的前提基礎(chǔ)。由于受到能耗以及定位成本的限制，節(jié)點(diǎn)自定位是傳感器陣列網(wǎng)絡(luò)最具有挑戰(zhàn)的研究課題之一。本文主要研究基于方位角的節(jié)點(diǎn)自定位算法與自定位機(jī)制問題，以實(shí)現(xiàn)高精度、低成本節(jié)點(diǎn)自定位。本文的主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下:
　　1.本文提出了一系列基于輔助變量的節(jié)點(diǎn)自定位閉環(huán)算法。本文主要提出了四種基于輔助變量的閉環(huán)自定位算法。首先通過輔助變量把節(jié)點(diǎn)自定位問題轉(zhuǎn)化為線性最小二乘形式，并提出一種基于

2、輔助變量的偽線性最小二乘估計(jì)(auxiliaryvariablesbasedpseudo-linearestimator，AVPLE)算法來獲取節(jié)點(diǎn)自定位問題的閉環(huán)解。然后對AVPLE定位算法進(jìn)行誤差分析，并進(jìn)一步提出一種偽線性最小二乘估計(jì)誤差補(bǔ)償算法(biascompensatedAVPLE，BCAVPLE)來提高節(jié)點(diǎn)定位精度。在DOA噪聲先驗(yàn)知識已知與未知條件下，分別提出了一種基于BCAVPLE的工具變量法(BCAVPLEbased

3、weightedinstrumentalvariable，BCAVPLE-WIV)和基于AVPLE的工具變量法(AVPLEbasedweightedinstrumentalvariable，AVPLE-WIV)來估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的位置和朝向角。在未知節(jié)點(diǎn)朝向角接近π/2時，又采用一種自治坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)(autonomouscoordinaterotation，ACR)法來克服所提新算法正切函數(shù)不穩(wěn)定問題。通過大量的仿真分析，本文所提新算法的定位精

4、度比傳統(tǒng)的三角形法定位精度高，且能夠避免最大似然估計(jì)產(chǎn)生局部最優(yōu)或發(fā)散問題。
　　2.針對未知節(jié)點(diǎn)朝向角接近π/2時上述新算法會產(chǎn)生正切函數(shù)不穩(wěn)定問題，提出了一種基于輔助變量的全局最小二乘估計(jì)（auxiliaryvariablesbasedtotalleastsquareestimator，AVTLS）代替ACR算法來估計(jì)未知節(jié)點(diǎn);為了迸一步提高定位精度，又提出了一種基于AVTLS的工具變量法（AVTLS-WIV）漸進(jìn)無偏估計(jì)器來

5、估計(jì)節(jié)點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，AVTLS和AVTLS-WIV的定位精度高于基于AVPLE，且它們的估計(jì)性能不隨著未知節(jié)點(diǎn)朝向角的變化而改變。
　　3.為了提高定位精度且減少成本，本文提出了一種基于輔助聲源定位(PASS)的節(jié)點(diǎn)自定位新機(jī)制，并采用AVTLS算法來估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的位置和朝向角。為了評估新機(jī)制的定位性能，本文從定位精度、定位成本、節(jié)點(diǎn)覆蓋率三個方面與傳統(tǒng)的DV-Bearing機(jī)制作對比。此外，進(jìn)一步研究了輔助聲源數(shù)目、信標(biāo)數(shù)目