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文檔簡介
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、目標跟蹤等領(lǐng)域中,有效而準確地定位傳感器節(jié)點對于幫助它們完成各項工作是至關(guān)重要的。本文重點研究非視距(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)點定位:
?。?)介紹了WSN節(jié)點定位的基礎(chǔ)知識、節(jié)點位置基本的計算方法和定位性能的評價指標,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)點定位中存在NLOS的問題,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的抗噪聲能力、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,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)點對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,并且利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對未知節(jié)點的定位。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)合進行WSN節(jié)點定位的方法。首先利用壓縮感知進行初始定位,確定網(wǎng)格中是否存在節(jié)點,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)點的具體位置。本算法可以同時進行多目標定位,克服了傳統(tǒng)的壓縮感知方法只能在網(wǎng)格中心進行定位的缺點,降低了RSSI定位帶來的較大的誤差,同時大大減
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