無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式定位算法研究.pdf

1、作為一種新型的信息獲取及處理模式，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在近幾年得到了飛速發(fā)展。它在軍事國(guó)防、工農(nóng)業(yè)控制、城市管理、生物醫(yī)療等許多領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。在傳感器網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用中，節(jié)點(diǎn)位置至關(guān)重要，離開(kāi)位置信息，采集的數(shù)據(jù)也失去了實(shí)際意義。因此，節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心支撐技術(shù)，一直是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。作為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要應(yīng)用，基于能量的聲源定位技術(shù)由于其適應(yīng)性強(qiáng)及成本低的特性近年來(lái)受到極大關(guān)注。本文圍繞無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)

2、中這兩個(gè)定位問(wèn)題進(jìn)行研究，基于優(yōu)化和博弈理論提出了一些具有更高精度，且可分布式執(zhí)行的定位算法。
　　 本文的主要研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)如下：
　　 (1)歸一化增量次梯度算法及其在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的應(yīng)用。增量次梯度算法的遞增式執(zhí)行方式非常適合無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式優(yōu)化，然而它對(duì)基于聲源的目標(biāo)定位問(wèn)題的收斂性能非常差。通過(guò)修改增量次梯度算法的迭代更新項(xiàng)，本文提出了歸一化增量次梯度算法，給出了算法完整的收斂性證明和分析，并將其成功應(yīng)

3、用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位(包括節(jié)點(diǎn)定位和基于能量的聲源定位)。仿真結(jié)果表明，對(duì)于非凸的函數(shù)和最小化問(wèn)題，歸一化增量次梯度算法比增量次梯度算法具有更好的收斂性能。此外，基于歸一化增量次梯度算法的節(jié)點(diǎn)定位方法比基于半正定松弛的定位方法的定位精度更高，且不受錨節(jié)點(diǎn)的分布影響。
　　 (2)基于凸錐規(guī)劃的分布式節(jié)點(diǎn)自定位算法。由于人工觀(guān)測(cè)或者GPS定位誤差，錨節(jié)點(diǎn)位置總是存在測(cè)量誤差。而且由于無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳輸?shù)牟灰?guī)則性，傳感器節(jié)點(diǎn)的最大通信半

4、徑存在不確定性?？紤]這些不確定性，本文提出了統(tǒng)一的魯棒節(jié)點(diǎn)定位優(yōu)化模型。本文推廣了經(jīng)典的非線(xiàn)性高斯-賽德?tīng)査惴?，得到序貫貪婪?yōu)化算法?；谕顾沙诤托蜇炟澙匪惴ǎ疚奶岢隽隧樞驁?zhí)行的分布式節(jié)點(diǎn)定位算法。基于凸松弛和博弈論思想，又提出了同步執(zhí)行的分布式節(jié)點(diǎn)定位算法。此外，本文提出了簡(jiǎn)單的分布式尋優(yōu)算法以進(jìn)一步提高定位精度。仿真結(jié)果表明，所提分布式定位算法的定位性能明顯好于分布式SOCP算法。
　　 (3)多功率移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)輔助的分布式

5、節(jié)點(diǎn)定位算法?？紤]到距離無(wú)關(guān)定位算法不需要特殊硬件支持，因此，與現(xiàn)有基于移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的距離相關(guān)的節(jié)點(diǎn)定位算法不同，本文研究基于移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)的距離無(wú)關(guān)定位算法。為了提高定位精度，本文考慮使用多功率移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)，即錨節(jié)點(diǎn)在移動(dòng)過(guò)程中以不同的功率發(fā)射信號(hào)，未知節(jié)點(diǎn)從而得到關(guān)于自身位置的一系列不等式約束。為了解決約束集可能不存在可行解的情況，本文提出了基于凸松弛的位置估計(jì)算法。仿真結(jié)果表明，所提算法具有很高的定位精度。
　　 (4)無(wú)線(xiàn)傳感器

6、網(wǎng)絡(luò)中基于能量的分布式聲源定位。本文研究了聲源己知時(shí)的分布式聲源定位算法。受到投影定位算法(POCS)的啟發(fā)，本文提出了簡(jiǎn)單的基于投向最近極值點(diǎn)的分布式定位算法(PONLM)。仿真結(jié)果表明，PONLM方法有著與POCS方法相似的通信消耗量，但是具有更高的定位精度。本文還研究了聲源未知時(shí)的分布式聲源定位算法。利用泰勒逼近，將定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為約束線(xiàn)性最小二乘問(wèn)題并給出可在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)分布式執(zhí)行的最優(yōu)閉式解(CLS)。仿真結(jié)果表明，CLS方法的定位性