基于超格點(diǎn)DOA的室內(nèi)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究.pdf

1、近年來，無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將智能電網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等概念帶入人們的日常生活。無處不在的無線終端使得人們對(duì)其所提供的定位服務(wù)的需求量大量增加。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)作為一種新興的無線技術(shù)也以其低成本、低功耗和靈活的結(jié)構(gòu)等優(yōu)勢(shì)受到工業(yè)和科研領(lǐng)域的高度關(guān)注，在智能樓宇、醫(yī)療看護(hù)、規(guī)模農(nóng)業(yè)和倉庫管理等室內(nèi)定位服務(wù)應(yīng)用中具有巨大的潛力。目前，多種定位算法能有效地實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)WSN定位，但是主要集中于單節(jié)點(diǎn)主動(dòng)式定位的研究上，并且精度不高。本文將圍繞室內(nèi)被動(dòng)式

2、多目標(biāo)定位展開討論。波達(dá)角（DOA)估計(jì)算法是一種基于陣列信號(hào)處理的高精度定位算法，其在室內(nèi)定位中的應(yīng)用還剛剛起步，缺少成熟的理論理解和量化分析。近年來，突破了奈奎斯特采樣率約束的信號(hào)處理理論“壓縮感知（CS)”降低了DOA估計(jì)對(duì)陣列尺寸的要求，能夠獲得更高的DOA估計(jì)精度和更小的DOA分辨率，促使了其在室內(nèi)定位技術(shù)中的應(yīng)用研究。
　　當(dāng)然，已有的基于CS的DOA估計(jì)算法中也面臨著一些問題與挑戰(zhàn)。其中最受關(guān)注的便是格點(diǎn)失配問題，它

3、是由于空間離散劃分過程中不可避免的量化誤差現(xiàn)象造成的，導(dǎo)致了估計(jì)精度的受限。除此之外，在本文中還著重討論了應(yīng)用于室內(nèi)WSN定位中面臨的三個(gè)關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)，分別為:
　　在室內(nèi)定位應(yīng)用中相干信源使得DOA估計(jì)出現(xiàn)了混疊模糊現(xiàn)象，造成算法的穩(wěn)定性下降；
　　在實(shí)際場(chǎng)景中存在多陣列共同對(duì)若干信源進(jìn)行定位的現(xiàn)象，不同陣列對(duì)同一個(gè)信源同時(shí)進(jìn)行DOA估計(jì)存在冗余的重復(fù)計(jì)算，造成了硬件成本的提尚；
　　室內(nèi)WSN中的數(shù)據(jù)傳輸中的數(shù)據(jù)

4、包丟失現(xiàn)象造成估計(jì)錯(cuò)誤的上升，需要通過對(duì)傳感器進(jìn)行硬件和算法改進(jìn)應(yīng)對(duì)，從而增加功耗。
　　本文針對(duì)以上幾點(diǎn)展開相關(guān)工作：
　　將應(yīng)對(duì)格點(diǎn)失配問題的超分辨理論應(yīng)用于DOA估計(jì)算法中提出了超格點(diǎn)(OG)DOA估計(jì)算法，用連續(xù)域原子基和原子范數(shù)優(yōu)化來克服了空間域離散化過程中劃分的格點(diǎn)造成的量化誤差，從而實(shí)現(xiàn)更髙的DOA估計(jì)精度。針對(duì)相干信源的D O A估計(jì)，提出了一種高精度解相干融合OG-DOA算法。對(duì)于相干信源的協(xié)方差矩陣的“緊

5、縮”信號(hào)子空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入地分析，構(gòu)造了包含完整信源位置信息的信號(hào)矢量，建立了連續(xù)空間域下的原子基和空間稀疏模型。將原先離散空域中的&范數(shù)最小化問題轉(zhuǎn)化為總方差范數(shù)最小化問題，利用半定規(guī)劃最優(yōu)化算法進(jìn)行求解。
　　對(duì)于實(shí)際場(chǎng)景中的多陣列的DOA估計(jì)問題提出了聯(lián)合DOA估計(jì)方法，利用所有陣列的接收信號(hào)進(jìn)行同步計(jì)算獲取DOA信息。我們分別討論了空間上的分布式稀疏陣列和時(shí)間上的時(shí)隙陣列兩種情況。在分布式稀疏陣列問題中，對(duì)于陣列待估計(jì)的共

6、有信源和特有信源建立了聯(lián)合空間稀疏模型。對(duì)于每個(gè)稀疏陣列構(gòu)建一個(gè)虛擬均勻線性陣列（ULA)，將真實(shí)的觀測(cè)信號(hào)視為了虛擬ULA觀測(cè)信號(hào)的壓縮感知測(cè)量值。于是，可以使用多聯(lián)原子范數(shù)進(jìn)行描述，將DOA估計(jì)目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為多聯(lián)原子范數(shù)的最小化問題，通過半定規(guī)劃算法進(jìn)行求解。同樣，在陣列對(duì)多目標(biāo)定位場(chǎng)景中提出了一種動(dòng)態(tài)策略，希望使用多個(gè)時(shí)隙中的隨機(jī)傳感器的采樣值來完成DOA估計(jì)，建立了時(shí)隙陣列模型，轉(zhuǎn)化為原子范數(shù)的最小化問題來解算。
　　對(duì)于

7、室內(nèi)WSN中的數(shù)據(jù)傳輸中的可靠性問題也進(jìn)行了細(xì)致地研究，著重討論了鏈路質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議造成的影響。設(shè)計(jì)了一種面向場(chǎng)景的WSN仿真及優(yōu)化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)各類WSN應(yīng)用場(chǎng)景的性能評(píng)估。針對(duì)現(xiàn)有的提高可靠性的若干方法對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)（SN)的功耗約束，提出了一種數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮筇幚矸椒?，將?shù)據(jù)包的丟失視作為壓縮感知中的隨機(jī)測(cè)量過程，通過4范數(shù)和h范數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化方法恢復(fù)原始信號(hào)。該方法同時(shí)還具有一定的噪聲抑制能力。算法可以僅在WSN中硬件和能源資源豐富的匯聚

8、中心實(shí)現(xiàn)，能耗受限的SN上不會(huì)承擔(dān)系統(tǒng)性能提升帶來的代價(jià)，從某種意義上來說等效于降低SN的功耗。
　　結(jié)合三種針對(duì)不同問題提出的應(yīng)對(duì)方法提出了一種室內(nèi)分布式定位技術(shù)。利用多個(gè)SN組成網(wǎng)絡(luò)陣列，進(jìn)行DOA估計(jì)。利用分布式乘法器交替方向法（ADMM)在網(wǎng)絡(luò)基站節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行目標(biāo)位置的求解。
　　通過了仿真測(cè)試，對(duì)比了多種現(xiàn)有方法進(jìn)行性能評(píng)估。分別從估計(jì)誤差、估計(jì)成功概率、最小分辨率等指標(biāo)論證了文中提出的各種方法的有效性，為室內(nèi)定位系