本文關(guān)鍵詞： 優(yōu)化估計 多維標(biāo)度 非視距 抑制因子　出處：《空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究了室內(nèi)非視距環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點定位問題。在優(yōu)化估計框架下,首先提出待優(yōu)化誤差函數(shù),并基于改進多維標(biāo)度(MDS-MAP)方法,分析誤差函數(shù)中未知變量的耦合關(guān)系,最后提出基于改進MDS-MAP的優(yōu)化定位算法。該算法僅依靠節(jié)點間的測距信息進行定位,無需環(huán)境先驗信息,因此適用于未知、復(fù)雜環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。同時該算法無需角度、信號強度等冗余量測信息來輔助定位,對硬件要求較低,從而降低了定位成本。通過仿真比較,所提出的基于改進MDS-MAP的優(yōu)化定位算法的有效性得以驗證。在仿真過程中,采用聚類分析方法對不同基站數(shù)目下的節(jié)點定位精度進行分析。根據(jù)仿真結(jié)果,在節(jié)約定位成本的前提下,當(dāng)基站數(shù)目達到6個時,能夠?qū)崿F(xiàn)三維空間近似最優(yōu)定位。
[Abstract]:In this paper, the problem of node location of wireless sensor networks in indoor non-line-of-sight environment is studied. In the framework of optimal estimation, the error function to be optimized is first proposed, and the coupling relationship of unknown variables in the error function is analyzed based on the improved multi-dimensional scaling MDS-MAPmethod. Finally, an optimized localization algorithm based on improved MDS-MAP is proposed. The algorithm only depends on the ranging information between nodes and does not need prior environmental information, so it is suitable for wireless sensor networks in unknown and complex environments. At the same time, the algorithm does not require angle. The redundant measurement information, such as signal strength, is used to assist location, which requires less hardware, thus reducing the location cost. Through simulation and comparison, the effectiveness of the optimized localization algorithm based on improved MDS-MAP is verified. Cluster analysis method is used to analyze the location accuracy of nodes under different base station numbers. According to the simulation results, when the number of base stations reaches 6, the approximate optimal location can be realized in 3D space under the premise of saving location cost.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61403414) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃(2016JQ6070) 博士后科學(xué)基金(2016M603042)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1551347