發(fā)布時間：2020-05-31 20:01

【摘要】：隨著傳感器技術的不斷發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSN)中的目標定位技術已經(jīng)應用在軍事,交通等各個領域中。目前的傳感器網(wǎng)絡定位算法中,由于節(jié)點能量有限,以及通信和帶寬的影響,在比較復雜的無線傳感器網(wǎng)絡中,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)點的通信量,進而延長整個網(wǎng)絡的使用壽命。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)絡有重要意義。本文將主要研究無線傳感器網(wǎng)絡中基于接收信號強度的目標定位算法。本文主要針對聲源衰減模型的目標定位問題,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,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,該算法在標準EM算法的基礎上,通過分布式一致性算法將算法拆解到每個節(jié)點,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),該算法分攤信息到各個節(jié)點,傳感器節(jié)點之間可以進行信息交流,最后采用一致性算法,使算法實現(xiàn)分布式定位。仿真結(jié)果表明,分布式算法使目標的定位性能有了很大的提升。
【圖文】：

.2 無線傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)體系對于無線傳感器的實際應用這方面來說，對目標實現(xiàn)實時監(jiān)測是主要的一個層面器網(wǎng)絡的整個監(jiān)測主體結(jié)構(gòu)主要由傳感器節(jié)點、數(shù)據(jù)融合中心、目標以及監(jiān)測區(qū)分組成。在無線傳感器網(wǎng)絡中，傳感器節(jié)點檢測到的數(shù)據(jù)還需使用一定的通信方傳送到外網(wǎng)的處理單元，，進而實現(xiàn)完整的檢測任務[3]。所以，我們還需要對外圍進行定義和說明。無線傳感器網(wǎng)絡中，外圍設備主要有互聯(lián)網(wǎng)通信設備、衛(wèi)星接遠程監(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)絡的同時，也需要了解清楚網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)，下面將給出無線傳感器網(wǎng)絡的基礎架構(gòu)圖。無線傳感器網(wǎng)絡的整體架構(gòu)如圖 1.1 所示：

對于多個聲源目標，使用 EM 算法的時候，可以分到每個單聲源單獨定位對每個單獨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 對此問題作實際模擬仿真。2.3.3 實驗仿真仿真實驗中，假設在一個 200mx200m 的探測區(qū)域內(nèi)，隨機設置傳感器節(jié)行仿真。假設在探測區(qū)域內(nèi)布置 N 個傳感器節(jié)點，探測環(huán)境內(nèi)的噪聲為符合的高斯白噪聲，設定傳感器節(jié)點個數(shù) N=100。在本次仿真中，每個傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)采集，每個節(jié)點采集相同數(shù)量的目標參數(shù)數(shù)據(jù)。當 N=100 時，假設探測區(qū)域內(nèi)有一個聲源目標，位置坐標為(45,40)，經(jīng)過代，EM 算法的估計值分布如圖 2.5 所示：
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：2690389