基于半定规划的无线传感器网络定位算法性能分析.pdf

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1、第25卷第12期传感技术学报V01．25No．12CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS2012年l2月Dee．2012PerformanceAnalysisofLocalizationAlgorithmforWirelessSensorNetworksBasedonSemidefiniteProgrammingWUXiaoping'．TANShill(1．UnitedLaboratoryofLowCarbonandInternetofThingsTechnology，Zhej

2、iangAgricultureandForestUniversity，Lin’anZhejiang311300，China2．SchoolofMechatronicEngineeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200444，China)Abstract：Range．basedlocalizationiSafamiliarmethodofnodelocalizationforwirelesssensornetworks．Range．basedlocali

3、zationoftentransformstheprocessoflocalizationtomathematicaloptimizationproblem．ThispaperintroducestwodifferentlocalizationalgorithmsofLS．SDRandSAL．SDRtorealizetherange．basedlocalizationwithsemidefiniteoptimizationandalsorepresentsotherfourlocalizationalgori

4、thmsofLS—LM，SLS—LM，SLS-USandSLS—S．SimulationexperimentsanalyzeandcomparethemeanRMSerrorswithsixdifferentlocalizationalgorithms．TheresultsalsoshowthelocatederrorsofLS—-LMorLS·-SDRalgorithmarelessthanthoseofotherfourlocalizationalgorithms．Whenthenumberofancho

5、rsissmall，LS—LMalgorithmispossibletoproducesingularlocalizationresults．HoweverthealgorithmofLS—SDRhasthecapabilityofresistingthesingularity，SOthemeanRMSerrorofLS．SDRwillbebetterthanthatofLS．LM．Keywords：wirelesssensornetworks；localizationalgorithm；semidefini

6、teprogramming；leastsquareEEACC：6150M；7110；6210doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2012．12．022基于半定规划的无线传感器网络定位算法性能分析水吴晓平，谈士力(1．浙江农林大学低碳与物联网技术联合实验室，浙江临安311300；2．上海大学机自学院，上海200444)摘要：基于测距的定位方法是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。测距定位方法往往将定位过程转化为数学优化问题。介绍了实现测距定位下的LS—SDR与SAL—SDR两种半定规划

7、定位算法，并同时介绍了LS—LM、SLS—LM、SLS—US与SLS．S等4种定位算法。仿真实验分析和比较了6种不同定位算法的平均RMS定位误差，结果表明相对于其他4种定位算法，LS—SDR和LS—LM算法的定位误差较小。在信标节点数量较少的情况下，LS—LM算法的定位结果有可能发生奇异，造成定位结果的严重失真。而LS—SDR算法对于奇异的发生具有较好的抵抗能力，此时LS—SDR算法的平均RMS定位误差将优于LS—LM算法。关键词：无线传感器网络；定位算法；半定规划；最小平方中图分类号：TN915．01文献标

8、识码：A文章编号：1004-1699(2012)12-1731-06无线传感器网络是通过将大量具有传感器单物理信息数据，如酸碱度、温度、湿度、光照等传感信元、数据处理单元及通信模块的微小智能节点密集息，这些信息必须和位置相捆绑才有意义。从应用地散布在感知区域，节点间以自组织方式构成的无角度来讲，传感器节点定位是无线传感器网络中最线通信网络。无线传感器网络能够实时监测、感知为重要和传统的问题，研究低成