基于凸优化的无线传感器网络联合定位算法研究

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1、基于凸优化的无线传感器网络联合定位算法研究AStudyonJointLocalizationAlgorithmsBasedonConvexOptimizationinWSNs工程领域：电子与通信工程作者姓名：张文华指导教师：赵宇副教授企业导师：黄建尧高级工程师天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要随着无线传感器网络（WSNs）在目标追踪，物联网技术和无线通信等领域的广泛使用，无线传感器网络定位技术成为近年来的研究热点。其中，利用多种不同测量信息进行定位的联合定位算法能够满足高精度定位的要求，受到高度关注。特别是基于接收信号到达时间差

2、（TDOA）和到达角度（AOA）的联合定位算法由于对同步性能要求低，是目前应用较广泛的一类方法。本文主要针对联合TDOA和AOA定位算法展开研究，在对定位算法中存在的问题进行详细分析的基础上，具体针对以下两部分进行了改进：在联合TDOA和AOA定位问题中，由于测量值与目标节点位置坐标的非线性与非凸性，在定位过程中可能得出若干不同的局部最优解，难以求出节点位置估计的全局最优解。为了解决该问题，本文研究分析了多种基于联合TDOA和AOA的定位算法，例如两步最小二乘法、约束加权最小二乘法等算法，指出了算法的缺陷。通过重构联合定位算法，并与半定规划理论知

3、识相结合，提出了一种基于半定规划的联合定位算法。通过计算机仿真表明，本文提出的算法不仅在参考节点较多时定位精度高于经典联合定位算法，而且在参考节点只有两个，已有TDOA-AOA方法失效的场景下，还能够保持较好的定位性能和良好的鲁棒性。同时，无线传感器网络用于特定场景时，参考节点的实际初始坐标可能是未知的。为了降低网络部署成本，其坐标也可能是通过某种定位方法得到，存在位置误差。由于定位算法对定位精度的改善更多地受限于参考节点的位置精度，因此有必要研究参考节点位置误差与未知节点的定位精度之间的关系。本文通过分析研究TODA-AOA定位问题中的误差项特

4、性，提出参考节点的位置误差影响因子概念，并将其引入权矩阵，最终将定位问题转化为半定规划问题。经与现有定位算法做仿真对比，得出本文对误差项的有效处理能够显著地提高定位精度。关键词：无线传感器网络，联合定位算法，信号到达时间差，信号到达角度，半定规划IABSTRACTDuetotheimportantapplicationsofWirelessSensorNetworks(WSNs)inthefieldsoftargettracking,InternetofThingstechnologyandwirelesscommunications,accur

5、atelocalizationalgorithmsforWSNshavereceivedconsiderableattentionoverthepastyears.Especiallyforjointlocalizationalgorithm,whichcantakeadvantageofavarietyofdifferentlocationinformation,isabletomeettherequirementsofhigh-precisionpositioning.JointTDOAandAOAlocalizationhasbeenwid

6、elyusedinpresentbecausethelowrequirementsforsynchronousperformance.Inthispaper,jointTDOA-AOAlocalizationalgorithmisstudiedwithmathematicalanalysisandsimulationexperiment,whichismainlyrealizedbythefollowingaspects:Owingtonon-linearityandnon-convexityoftherelationshipbetweenmea

7、surementsandunknownsensor,jointlocalizationresultsmayconvergetolocaloptimumsolution.AlotofjointTDOA-AOAlocalizationmethodsarediscussedinthispaper.Atthesametime,theshortcomingsoftheclassicalalgorithmsarealsopointedout.Afterthat,animprovedjointTDOA-AOAmethodisproposedbycombinin

8、gthereconstructedjointlocalizationalgorithmwithsemidefiniteprogrammi