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时间:2019-03-07
《基于rss的wsn多目标定位压缩感知算法优化_何风行》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第32卷第1期南京邮电大学学报(自然科学版)Vol.32No.12012年2月JournalofNanjingUniversityofPostsandTelecommunications(NaturalScience)Feb.2012基于RSS的WSN多目标定位压缩感知算法优化12,311,2何风行,余志军,吕政,刘海涛æ1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所,无线传感器网络与通信重点实验室,上海200050öçç2.无锡物联网产业研究院,江苏无锡214135÷÷è3.华东师范大学软件学院,上海200063ø摘要:提出了一种将压缩感知算法应用于WSN多目标定位的系统框架,采用残差最
2、优匹配的方法对压缩感知重构算法进行了改进,提高了定位精度,提出了根据重构结果判断定位是否成功的算法框架,该框架能更大程度的减少需要网络通信的数据量,并改变了当前的压缩感知重构算法的结果评价对稀疏度K的依赖。本算法适用于通信条件恶劣的WSN场景,仿真结果显示了本算法应用于WSN多目标定位的性能优于BP、CosAMP、GMP算法。关键词:压缩感知;无线传感器网络;多目标定位中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1673-5439(2012)01-0024-05TheOptimizationofCompressedSensingAlgorithmforMulti-targetLoc
3、alizationviaRSSinWSN12,311,2HEFeng-hang,YUZhi-jun,LZheng,LIUHai-tao1.KeyLabofWirelessSensorNetworkandCommunications,ShanghaiInstituteofMicrosystemandInformationTechnology,æöçChineseAcademyofScience,Shanghai200050,China÷ç2.WuxiSensingNetIndustrializationResearchInstitute,Wuxi214135,China÷ç÷è3.S
4、oftwareEngineeringInstitute,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200063,ChinaøAbstract:Targetlocalizationisoneofthemostchallengingandimportantissuesinwirelesssensornet-works(WSNs).Thebestresidencematchmethodisusedtooptimizecompressedsensingalgorithmandincreasetheprecisionoflocalizationasresult.The
5、systemframeworkofmulti-targetlocalizationviacom-pressedsensingstoppingruleisproposed.Theeffectivenessoftheoptimizationalgorithmistosavetheen-ergyofWSNnodesbyminimizinginter-nodecommunication.Astheresult,thelifetimeoftheWSNispro-longed.Emulationresultsshowthatthelocalizationperformanceisimproved
6、bytheproposedalgorithm.Keywords:compressedsensing;wirelesssensornetworks;multipletargetlocalization0引言理进行大量的高速采样再额外运行复杂的压缩算法。这使得传感器节点变得简单、廉价,付出的代价[1-2]是信号恢复时的重构算法运算量较大。而信号重构压缩感知理论自2006年正式提出以来,在是在融合中心进行,融合中心没有能量、计算能力的信号处理、通信、WSN等诸多领域中得到迅速和广苛刻限制。压缩感知的这种“天然特点”是为WSN泛的应用,成为学术热点。WSN的主要特点是传感“量身定制”的。器节
7、点的能量、计算能力、通信能力受限,而融合中定位是WSN的支撑技术,WSN采集的信息中心有相对强大的计算能力,能量不受限。基于压缩包含位置信息才能和物理世界对应,具有实际意感知的系统特点是传感器节点直接采样少量数据,[3]义。基于RSSI的定位技术相比基于TDOA、同时完成采样和压缩,不需要基于香农-乃奎斯特定收稿日期:2011-08-30基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB302906)、国家科技重大专项(2010ZX03006-
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