發(fā)布時(shí)間：2017-09-19 20:32

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的分布式定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 分布式定位 協(xié)作定位 目標(biāo)跟蹤 高斯消息傳遞 無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：位置感知能力已成為無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的重要特征之一，無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于軍事、商業(yè)和公共服務(wù)等各方面。無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)主要包括兩類(lèi)，分別基于空間衛(wèi)星系統(tǒng)和地面無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。其中，基于空間衛(wèi)星系統(tǒng)的定位技術(shù)適于室外開(kāi)闊環(huán)境，而基于地面無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)更適于室內(nèi)、城市峽谷、林地等復(fù)雜環(huán)境。在定位過(guò)程中，參考節(jié)點(diǎn)的位置模糊和數(shù)目不足會(huì)導(dǎo)致很大的定位誤差，甚至無(wú)法定位。傳統(tǒng)定位技術(shù)通過(guò)布置高密度或高發(fā)射功率的參考節(jié)點(diǎn)來(lái)改善定位誤差；而新型協(xié)作定位技術(shù)則通過(guò)建立待定位節(jié)點(diǎn)間的對(duì)等通信和測(cè)量來(lái)提高定位精度，同時(shí)提高定位可用性和可靠性。此外，集中式定位方法在大型網(wǎng)絡(luò)中通信開(kāi)銷(xiāo)大、擴(kuò)展性差，，對(duì)節(jié)點(diǎn)故障敏感；而分布式定位方法具有更好的可擴(kuò)展性和魯棒性，在協(xié)作定位技術(shù)中更具吸引力。 本文對(duì)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的分布式定位算法展開(kāi)深入研究。首先研究了傳統(tǒng)定位技術(shù)中參考節(jié)點(diǎn)位置模糊下的分布式定位，進(jìn)而研究了新型協(xié)作定位技術(shù)中基于消息傳遞的分布式定位，最后擴(kuò)展至分布式聯(lián)合定位與跟蹤。本文主要?jiǎng)?chuàng)新與貢獻(xiàn)如下： 1.針對(duì)定位網(wǎng)絡(luò)中參考節(jié)點(diǎn)存在位置模糊問(wèn)題，提出了一種基于期望最大算法的分布式定位方法。通過(guò)期望最大算法實(shí)現(xiàn)了待定位節(jié)點(diǎn)位置的最大似然估計(jì)。采用最小化Kullback-Leibler距離方法將參考節(jié)點(diǎn)位置誤差的后驗(yàn)概率分布轉(zhuǎn)化成圓對(duì)稱(chēng)高斯分布，獲得了E-step的閉式表達(dá)式。采用泰勒級(jí)數(shù)對(duì)第一類(lèi)超幾何流函數(shù)進(jìn)行展開(kāi)，并推導(dǎo)出了M-step在一階和二階展開(kāi)下的閉式解。最后，對(duì)提出算法的性能和計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行了分析。 2.針對(duì)傳統(tǒng)定位技術(shù)中由于參考節(jié)點(diǎn)數(shù)量少、發(fā)射功率低造成的待定位節(jié)點(diǎn)無(wú)法定位問(wèn)題，提出了兩種基于高斯消息傳遞算法的分布式協(xié)作定位方法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)位置變量的聯(lián)合后驗(yàn)概率分布，建立其對(duì)應(yīng)的因子圖表示，并通過(guò)消息傳遞算法獲得位置后驗(yàn)概率分布。從非線(xiàn)性模型下的消息近似和線(xiàn)性化模型兩方面，分別推導(dǎo)得到了因子圖上各消息和各節(jié)點(diǎn)位置后驗(yàn)概率分布的高斯表達(dá)式，有效降低了網(wǎng)絡(luò)的通信開(kāi)銷(xiāo)和計(jì)算復(fù)雜度，提高了協(xié)作定位在實(shí)際工程應(yīng)用中的可行性。兩種提出方法具體如下： （1）第一種方法是非線(xiàn)性模型下的高斯消息傳遞分布式協(xié)作定位。引入位置變量各維的獨(dú)立性約束，并通過(guò)對(duì)包含觀測(cè)的因式節(jié)點(diǎn)到變量節(jié)點(diǎn)這類(lèi)消息的近似，推導(dǎo)出該類(lèi)消息的高斯閉式表達(dá)式，進(jìn)而推導(dǎo)出從變量節(jié)點(diǎn)到因式節(jié)點(diǎn)消息及位置后驗(yàn)概率分布的高斯表達(dá)式。本文分別推導(dǎo)了參考節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確和模糊兩種情況下的消息更新表達(dá)式，并分析了算法在準(zhǔn)確消息傳遞和廣播消息傳遞兩種消息傳遞方案下的性能、通信開(kāi)銷(xiāo)及計(jì)算復(fù)雜度。 （2）第二種方法是模型線(xiàn)性化下的高斯消息傳遞分布式協(xié)作定位。節(jié)點(diǎn)的位置變量被當(dāng)成向量。采用狀態(tài)空間模型對(duì)節(jié)點(diǎn)的位置狀態(tài)變化進(jìn)行建模，并對(duì)非線(xiàn)性觀測(cè)方程進(jìn)行線(xiàn)性化近似，得到線(xiàn)性的節(jié)點(diǎn)位置狀態(tài)空間模型�；诰�(xiàn)性狀態(tài)空間模型，建立對(duì)應(yīng)的因子圖表示，并推導(dǎo)因子圖上的各消息和位置的后驗(yàn)概率分布，其結(jié)果均為多維高斯分布。最后，分析了算法在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)、靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，以及在準(zhǔn)確消息傳遞和廣播消息傳遞兩種消息傳遞方案下的性能、通信開(kāi)銷(xiāo)及計(jì)算復(fù)雜度。 3.針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中定位與跟蹤問(wèn)題，提出了一種基于高斯消息傳遞的分布式聯(lián)合定位與跟蹤方法。建立網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)位置聯(lián)合后驗(yàn)概率分布的因子圖表示。借助于廣播消息傳遞方案下的高斯消息傳遞協(xié)作定位方法，更新因子圖上的所有消息和位置后驗(yàn)概率分布。由于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的被動(dòng)性和非協(xié)作性，與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相關(guān)局部因子圖上的消息計(jì)算和傳輸需要通過(guò)其他非目標(biāo)節(jié)點(diǎn)來(lái)完成。然而，每個(gè)非目標(biāo)節(jié)點(diǎn)通常無(wú)法獲得因子圖上所有與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相關(guān)的消息。所以，非目標(biāo)節(jié)點(diǎn)通過(guò)采用平均consensus算法分布式計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置后驗(yàn)概率分布的均值和方差，同時(shí)完成整個(gè)因子圖上的消息傳遞。最后，分析了該分布式聯(lián)合定位與跟蹤算法的性能。
【關(guān)鍵詞】：分布式定位 協(xié)作定位 目標(biāo)跟蹤 高斯消息傳遞 無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景與意義12-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)14-17
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排17-20
• 第2章 參考節(jié)點(diǎn)位置模糊情況下的分布式定位20-37
• 2.1 引言20
• 2.2 基于最大似然估計(jì)的分布式定位20-23
• 2.2.1 基于位置誤差分布硬判決的最大似然估計(jì)22-23
• 2.2.2 基于位置誤差分布粒子化表示的最大似然估計(jì)23
• 2.3 基于期望最大算法的最大似然估計(jì)23-36
• 2.3.1 算法描述23-31
• 2.3.2 性能分析31-36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 第3章 基于高斯消息傳遞的分布式協(xié)作定位37-73
• 3.1 引言37
• 3.2 協(xié)作定位技術(shù)與因子圖上的消息傳遞37-40
• 3.2.1 協(xié)作定位技術(shù)的概念37-38
• 3.2.2 因子圖表示38-39
• 3.2.3 和積算法39-40
• 3.3 非線(xiàn)性模型下的高斯消息傳遞分布式協(xié)作定位40-57
• 3.3.1 算法描述40-51
• 3.3.2 性能分析51-57
• 3.4 線(xiàn)性化模型下的高斯消息傳遞分布式協(xié)作定位57-72
• 3.4.1 算法描述57-65
• 3.4.2 性能分析65-72
• 3.5 本章小結(jié)72-73
• 第4章 基于高斯消息傳遞的分布式聯(lián)合定位與目標(biāo)跟蹤73-85
• 4.1 引言73
• 4.2 算法描述73-80
• 4.3 性能分析80-84
• 4.4 本章小結(jié)84-85
• 第5章 總結(jié)與展望85-88
• 5.1 本文主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新85-86
• 5.2 未來(lái)研究展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-94
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單94-96
• 致謝96-97

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：883810