本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡 + NLOS��； 參考：《湘潭大學》2017年碩士論文

【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(WSNs)定位問題的規(guī)模與非視距誤差是影響定位算法精度的主要原因,尤其是在三維的定位問題中,目標函數(shù)的非凸性是主要難點,半正定松弛方法是目前較為流行且在視距情況下能很好解決非凸問題的優(yōu)化方法之一,但隨著目標節(jié)點數(shù)目的增多,其優(yōu)化模型中的約束條件數(shù)目也隨之增多,大大增加了算法的計算復雜度,而且約束的構建需要隨著環(huán)境的不同而改變。當測距環(huán)境處在非視距(NLOS)場景中時,松弛方法仍然是目前定位算法中主要的優(yōu)化方法,但其定位精度下降,且計算復雜度增高。對于具體的應用來說,一般存在可利用的先驗信息,比如工程機械臂架的結構特征、運動特征,若能較好運用這些先驗信息,性能必然提高。因此,研究在現(xiàn)有方法上,如何較好地利用定位場景或者待測目標的先驗信息,對于提高定位算法的性能大有幫助,尤其是具有鮮明結構特征和運動特性的工程機械臂更加具有很好的應用前景。本文在傳統(tǒng)主要定位算法與優(yōu)化方法充分調研的基礎上,基于最優(yōu)歐氏距離陣(EDM)的多源定位算法對工程機械臂姿態(tài)感知問題進行建模,建立工程機械臂(EMA)坐標系,并針對其結構設計歐氏距離陣,對其結構特征進行約束設計,構造了一套臂架姿態(tài)感知的新方法。其次,將此算法應用到泵車臂架姿態(tài)感知問題中來驗證此算法,根據(jù)泵車固有運動特征,建立了泵車臂架坐標系,并對原算法進一步改進,設計了一套坐標降維方法,使三維模型降到二維,提高算法的定位精度并且降低計算復雜度。根據(jù)定位出的澆筑目標點,運用泵車臂架各連桿與水平夾角間的關系,設計了求取構建運動學方程的關鍵參數(shù)連桿間夾角的方法。最后,對本文提出的基于最優(yōu)歐氏距離陣的定位算法及泵車臂姿態(tài)感知方法進行算法理論分析與仿真實驗分析。與傳統(tǒng)方法和其它相似方案比較,本文算法使歐氏距離陣更接近真實解,并且將目標函數(shù)改為求解基于原問題的對偶問題的罰函數(shù),提高了算法的精度并降低了計算法復雜度,從理論上分析了該算法的優(yōu)越性。再利用結構特征與運動特征進一步提高算法性能。仿真結果中,均方誤差降低了45.92%,說明該算法可行且具有一定的實用性。
[Abstract]:The scale and non-line-of-sight error of WSNs localization problem in wireless sensor networks are the main reasons that affect the accuracy of the localization algorithm, especially in the three-dimensional localization problem, the non-convexity of the objective function is the main difficulty.The positive semidefinite relaxation method is one of the most popular optimization methods which can solve the non-convex problem well under the condition of visual distance. However, with the increase of the number of target nodes, the number of constraints in the optimization model also increases.The computational complexity of the algorithm is greatly increased, and the construction of constraints needs to change with different environments.When the ranging environment is in the non-line-of-sight (NLOS) scene, the relaxation method is still the main optimization method in the current localization algorithm, but its localization accuracy is reduced and the computational complexity is increased.For specific applications, there are generally available prior information, such as the structural characteristics and motion characteristics of the boom of construction machinery. If these prior information can be used well, the performance will be improved.Therefore, in the existing methods, how to make good use of the prior information of the location scene or the target to be tested is of great help to improve the performance of the localization algorithm.Especially the engineering manipulator with distinct structure and motion characteristics has a good application prospect.In this paper, based on the research of traditional main positioning algorithms and optimization methods, the multi-source positioning algorithm based on Euclidean distance array (EDM) is used to model the attitude sensing problem of engineering manipulator, and the EMA-coordinate system is established.The Euclidean distance matrix is designed for its structure, and its structural characteristics are constrained, and a new method of attitude sensing is constructed.Secondly, the algorithm is applied to the attitude perception of the boom of the pump car to verify the algorithm. According to the inherent motion characteristics of the pump car, the coordinate system of the boom frame of the pump car is established, and the original algorithm is further improved, and a set of coordinate dimension reduction method is designed.The 3D model is reduced to 2 D, which improves the accuracy of the algorithm and reduces the computational complexity.Based on the positioning of the pouring target point and the relationship between the connecting rod and the horizontal angle of the boom of the pump car, the method of calculating the angle between the key parameters of kinematics equation is designed.Finally, the theoretical analysis and simulation analysis of the positioning algorithm based on the optimal Euclidean distance matrix and the attitude sensing method of the pump arm are carried out in this paper.Compared with the traditional method and other similar schemes, the proposed algorithm makes the Euclidean distance matrix closer to the real solution, and changes the objective function into a penalty function for solving the dual problem based on the original problem, which improves the accuracy of the algorithm and reduces the computational complexity.The superiority of the algorithm is analyzed theoretically.The performance of the algorithm is further improved by using the structural features and motion features.The simulation results show that the mean square error is reduced by 45.92, which shows that the algorithm is feasible and practical.
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP241

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