【摘要】：隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)中的目標(biāo)定位技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在軍事,交通等各個領(lǐng)域中。目前的傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法中,由于節(jié)點(diǎn)能量有限,以及通信和帶寬的影響,在比較復(fù)雜的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,需要采取有效的通信策略和數(shù)據(jù)處理方式來降低傳感器節(jié)點(diǎn)的通信量,進(jìn)而延長整個網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。因此,提高定位的效率,減少能耗,提高魯棒性,對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有重要意義。本文將主要研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于接收信號強(qiáng)度的目標(biāo)定位算法。本文主要針對聲源衰減模型的目標(biāo)定位問題,首先闡述了兩種傳統(tǒng)的集中式聲源定位算法,一種是基于最大似然估計的高斯-牛頓定位算法,一種是集中式EM算法。兩種算法中,傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有數(shù)據(jù)都發(fā)送給中心單元集中處理,該方式將會增加能耗,而且傳感器網(wǎng)絡(luò)中集中式算法魯棒性比較差。由于集中式聲源定位算法存在一定的缺點(diǎn),本文接著闡述兩種分布式聲源定位算法,一種是基于高斯混合模型的分布式EM算法,該算法在標(biāo)準(zhǔn)EM算法的基礎(chǔ)上,通過分布式一致性算法將算法拆解到每個節(jié)點(diǎn),求得的每個全局統(tǒng)計量即為每個局部統(tǒng)計量的均值,進(jìn)而得到分布式EM算法。另一種是分布式變方向拉格朗日乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),該算法分?jǐn)傂畔⒌礁鱾�節(jié)點(diǎn),傳感器節(jié)點(diǎn)之間可以進(jìn)行信息交流,最后采用一致性算法,使算法實(shí)現(xiàn)分布式定位。仿真結(jié)果表明,分布式算法使目標(biāo)的定位性能有了很大的提升。
【圖文】：

.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系對于無線傳感器的實(shí)際應(yīng)用這方面來說，對目標(biāo)實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測是主要的一個層面器網(wǎng)絡(luò)的整個監(jiān)測主體結(jié)構(gòu)主要由傳感器節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)融合中心、目標(biāo)以及監(jiān)測區(qū)分組成。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)檢測到的數(shù)據(jù)還需使用一定的通信方傳送到外網(wǎng)的處理單元，，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)完整的檢測任務(wù)[3]。所以，我們還需要對外圍進(jìn)行定義和說明。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，外圍設(shè)備主要有互聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)備、衛(wèi)星接遠(yuǎn)程監(jiān)控中心和用戶組成的決策終端單元，其主要功能作用就是對融合中心發(fā)來進(jìn)行處理。所有數(shù)據(jù)信息通過一層層的轉(zhuǎn)發(fā)最終到達(dá)觀察者終端，監(jiān)測管理人員得數(shù)據(jù)信息做出最終決策。所以在研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的同時，也需要了解清楚網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，下面將給出無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)圖。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)如圖 1.1 所示：

對于多個聲源目標(biāo)，使用 EM 算法的時候，可以分到每個單聲源單獨(dú)定位對每個單獨(dú)聲源求解一個最大似然估計，因此使得多個聲源定位的話可以并行步式子中的最優(yōu)化問題使用了所有傳感器節(jié)點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)，因此是集中式方法決了此問題。下面 2.3.3 對此問題作實(shí)際模擬仿真。2.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真仿真實(shí)驗(yàn)中，假設(shè)在一個 200mx200m 的探測區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)設(shè)置傳感器節(jié)行仿真。假設(shè)在探測區(qū)域內(nèi)布置 N 個傳感器節(jié)點(diǎn)，探測環(huán)境內(nèi)的噪聲為符合的高斯白噪聲，設(shè)定傳感器節(jié)點(diǎn)個數(shù) N=100。在本次仿真中，每個傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集，每個節(jié)點(diǎn)采集相同數(shù)量的目標(biāo)參數(shù)數(shù)據(jù)。當(dāng) N=100 時，假設(shè)探測區(qū)域內(nèi)有一個聲源目標(biāo)，位置坐標(biāo)為(45,40)，經(jīng)過代，EM 算法的估計值分布如圖 2.5 所示：
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2690389