本文關(guān)鍵詞：基于TDOA的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位關(guān)鍵算法研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 到達時間差定位 非視距傳播 卡爾曼濾波 牛頓迭代 無跡卡爾曼 均方根誤差

【摘要】：到達時間差定位技術(shù)是以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的目標(biāo)監(jiān)控應(yīng)用的一個關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點。在傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中,到達時間差定位算法已經(jīng)積累了較多的研究成果。近年來,隨著定位更高精度的要求,現(xiàn)有的到達時間差定位方法已不能有效適用,這就迫切需要我們設(shè)計出一系列新的定位優(yōu)化方法。對此,本文圍繞著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中到達時間差定位模型的定位算法問題,提出了新的改進算法,并給出性能分析及仿真結(jié)果。首先,介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念與基本理論,并給出了到達時間差定位模型,其基本原理是雙曲線方程組。其次,本文針對存在非視距傳播的WSN網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)定位,提出了一種基于卡爾曼濾波的增益修正算法。該算法根據(jù)測量值丟棄法丟棄一些測量誤差較大的到達時間差測量值,然后通過對新息值的分析,對濾波增益進行修正,讓測量誤差值在可控的范圍內(nèi)。通過Matlab仿真結(jié)果表明：在非視距傳播的情況下,該算法可以快速減弱無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的達到時間差定位的估計誤差,有效提高定位精度。再次,針對迭代算法的精度依賴于目標(biāo)函數(shù)的非線性程度和迭代初始值的問題,進一步提出了一種改進的牛頓迭代算法。該方法對海森矩陣進行非正定修正,使每次搜索在方向上更接近極值點,然后用三次插值法引入步長因子,使每次搜索在速度上更靠近極值點,最后再對多重根的點進行修正,使牛頓迭代在多重根點處的收斂速度提高。通過Matlab仿真工具驗證算法的有效性,仿真結(jié)果表明：該方法進一步提高了迭代算法的速度與精度。最后,針對在模型不準確或狀態(tài)發(fā)生突變的情況下魯棒性不佳的問題,本文提出了一種修正的無跡卡爾曼算法。該算法采用假設(shè)檢驗的方法對系統(tǒng)異常狀態(tài)進行檢測,引入多重漸消因子對狀態(tài)異常進行修正,然后在迭代過程中對濾波增益進行修正,使所有測量誤差和迭代積累誤差在可控范圍內(nèi)。通過Matlab仿真驗證該算法的性能,仿真結(jié)果表明：該方法不僅能在狀態(tài)異常時較好地進行定位,而且可以提高整體定位的精度。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 到達時間差定位 非視距傳播 卡爾曼濾波 牛頓迭代 無跡卡爾曼 均方根誤差
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 引言12
• 1.2 WSN體系結(jié)構(gòu)12-15
• 1.2.1 WSN系統(tǒng)構(gòu)架12-13
• 1.2.2 傳感器節(jié)點的結(jié)構(gòu)13-14
• 1.2.3 WSN體系結(jié)構(gòu)14-15
• 1.3 WSN網(wǎng)絡(luò)特點15-16
• 1.4 WSN研究背景和發(fā)展歷程16-17
• 1.5 WSN定位技術(shù)研究17-21
• 1.5.1 WSN定位研究意義17-19
• 1.5.2 WSN定位研究現(xiàn)狀19-21
• 1.6 主要工作及內(nèi)容安排21-24
• 第二章 WSN定位技術(shù)研究24-40
• 2.1 引言24
• 2.2 定位問題提出24-25
• 2.3 WSN定位算法25-37
• 2.3.1 基于測距的定位算法26-31
• 2.3.2 基于非測距的定位算法31-34
• 2.3.3 位置計算數(shù)學(xué)方法34-37
• 2.4 定位算法性能評價指標(biāo)37-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第三章 基于TDOA的增益修正卡爾曼濾波算法40-52
• 3.1 引言40
• 3.2 TDOA定位模型40-42
• 3.3 TDOA定位求解算法42-47
• 3.3.1 CHAN算法42-44
• 3.3.2 Taylor算法44-45
• 3.3.3 標(biāo)準卡爾曼算法45-46
• 3.3.4 測量值丟棄法46
• 3.3.5 增益修正46-47
• 3.4 算法仿真與分析47-51
• 3.4.1 CHAN算法仿真48-49
• 3.4.2 Taylor、標(biāo)準卡爾曼法、測量值丟棄法和增益修正算法仿真49-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 第四章 基于牛頓迭代的TDOA定位算法52-62
• 4.1 引言52
• 4.2 牛頓迭代算法52-54
• 4.3 改進的牛頓迭代法算法54-57
• 4.3.1 修正海森矩陣54-55
• 4.3.2 引入步長因子55-56
• 4.3.3 重根值改進56-57
• 4.4 算法描述57
• 4.5 算法仿真與性能分析57-59
• 4.6 本章小結(jié)59-62
• 第五章 基于修正的UKF時差定位算法62-74
• 5.1 引言62
• 5.2 無跡卡爾曼濾波UKF62-66
• 5.2.1 UT變換63-64
• 5.2.2 UKF算法過程64-66
• 5.3 基于TDOA模型的UKF算法66-67
• 5.4 修正UKF算法67-69
• 5.4.1 修正增益67-68
• 5.4.2 引入多重漸消因子68-69
• 5.5 修正UKF算法實現(xiàn)69
• 5.6 仿真實驗及分析69-73
• 5.7 本章小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 論文總結(jié)74-75
• 6.2 研究展望75-76
• 致謝76-78
• 參考文獻78-84
• 附錄A(攻讀碩士期間的學(xué)術(shù)成果)84

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本文編號：885531