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文檔簡介
1、無線傳感器網絡由無線通信、嵌入式系統(tǒng)、微機電系統(tǒng)和低功耗設計等技術融合發(fā)展而來,是一種新興的信息獲取和處理技術。無線定位與跟蹤是無線傳感器網絡中的關鍵技術之一,它具有重要的研究意義。
無線定位與跟蹤技術通常包括測量、定位、跟蹤三個層次。它們既相互獨立又互相影響。測量是定位的基礎,跟蹤是定位的延伸。本文在分析現(xiàn)有定位跟蹤算法的基礎上,針對傳統(tǒng)算法精度較低、收斂性差,或依賴于復雜的運動建模,或復雜度高、計算量大等問題,從理論方法和
2、實現(xiàn)技術上對無線定位的三個層次開展了深入研究。
在基于測量的定位方法研究中,首先針對傳統(tǒng)方法在低信噪比下精度偏低,收斂性差等問題,提出了一種改進的基于測距的定位算法。該方法以最小二乘法估計初始位置,然后代入信賴域優(yōu)化算法,將迭代位置求精的每一次過程,轉換為一個信賴域子問題的求解,以預設精度作為迭代結束的判決門限,最終得到了比傳統(tǒng)算法更好的定位性能。通過仿真證明了改進算法在信噪比較低的惡劣環(huán)境下,也能得到較精確的位置估計,它受錨
3、節(jié)點幾何位置分布的影響較小,具有更強的適應性。最后通過現(xiàn)場實驗證明改進算法魯棒性高,收斂性好。針對傳統(tǒng)基于測距的定位方法精度較低,而指紋法定位建庫工作量大等問題,將慣性導航信息融入定位跟蹤過程,設計了一種指紋法與慣性導航結合的跟蹤方案。該方法利用慣性導航短期精度高的特點,與指紋法定位信息進行加權融合的軌跡推算,通過實驗驗證了其能有效提高跟蹤性能。
在無線傳感器網絡跟蹤問題中,針對傳統(tǒng)粒子濾波的粒子退化及粒子貧乏問題,提出了一種
4、改進的重采樣方法。通過引入遺傳交叉及免疫變異機理,在重要性采樣和重采樣過程中,對粒子進行算術交叉及變異操作,提高了粒子的多樣性,以似然函數(shù)重新進行權重計算,并挑選大權重的粒子,緩解了粒子退化和粒子貧乏問題。改進的算法能應對系統(tǒng)狀態(tài)的突變,在目標跟蹤問題中,相對傳統(tǒng)方法具有更高的估計精度。針對粒子濾波依賴狀態(tài)轉移模型進行預測,而由于建模不準確帶來性能下降等問題,提出了一種使用信賴域改進的狀態(tài)轉移估計方法,和基于預測狀態(tài)鄰域的迭代重要性采樣
5、方法?;谶\動目標在相鄰時刻位置的相關性,以信賴域最優(yōu)化方法進行狀態(tài)轉移估計,并在預測狀態(tài)的某一鄰域內,進行迭代的重要性采樣。通過對運動目標跟蹤的仿真,驗證了該算法不存在運動建模誤差對精度的影響,且在粒子采樣數(shù)較低的情況下,仍能保證一定的跟蹤精度。
在到達角估計的研究中,針對傳統(tǒng)方法需要進行譜峰值搜索,以及對高維樣本協(xié)方差矩陣進行特征值分解,而帶來計算量大的問題,提出了一種低復雜度的到達角估計算法,使用傳播算子方法來估計兩個旋
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