本文選題：到達時間差(TDOA)　切入點：到達信號增益比(GROA)　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年09期

【摘要】：節(jié)點定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最為關(guān)鍵的一項技術(shù)。針對無源定位的問題,提出一種到達時間差(TDOA)和到達信號增益比(GROA)聯(lián)合定位算法,并且采用飛行機制的螢火蟲算法(GSO)來求得最終結(jié)果。結(jié)合TDOA和GROA定位模型,引入輔助變量將方程偽線性化;然后采用修正兩步加權(quán)最小二乘算法(TSWLS)來進行求解。并且在不影響收斂速度和精度的前提下,采用帶有飛行機制的GSO算法來尋求目標定位的最優(yōu)解,克服粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點。仿真結(jié)果表明,該算法相比較TDOA算法,定位精度提高了23 d B,并且具有相對較高和較穩(wěn)定的定位精度。
[Abstract]:Node location is the most important technology in wireless sensor networks.In order to solve the problem of passive location, a joint location algorithm of time difference of arrival (TDOA) and signal gain ratio (GPA) is proposed, and the final result is obtained by using the flying mechanism of glowworm algorithm (GSO).Combined with TDOA and GROA positioning model, the equation is pseudo-linearized by introducing auxiliary variables, and then the modified two-step weighted least squares algorithm (TSWLS) is used to solve the problem.Without affecting the convergence speed and precision, the GSO algorithm with flight mechanism is used to find the optimal solution of target location, which overcomes the shortcoming that particle swarm optimization is easy to fall into local optimum.The simulation results show that compared with the TDOA algorithm, the accuracy of the proposed algorithm is improved by 23dB and has a relatively high and stable positioning accuracy.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院;
【基金】：河南省高等學校重點科研項目(15A520109) 河南省科技廳科技攻關(guān)項目(112102210321) 河南省產(chǎn)學研合作項目(122107000022) 研究生科技創(chuàng)新基金資助項目
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1705808