基于牛顿迭代搜索法的多节点协同振源定位研究.pdf

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1、第24卷第9期传感技术学报Vo1．24No．9CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSSep．20112011年9月Research0nMoreNodesCollocatiOnExcitationSourceBased0UNewt0nIterativeMethodZHUYakun，FENGLijie『1I．EngineeringcollegeofChinaArmedPoliceForcesGraduatemanagemeatbattalion，Xi’an710086，China；、2．EngineeringcollegeofCh

2、inaArmedPoliceForcesCommunicationengineeringdepartment，Xi’an710086，China』Abstract：Formanynodessensorarray，atargetlocalizationalgorithmisproposedbasedonNewtoniterativemethod．Firstly，theconceptofgreyrelationonhowtoestablishthepositioningsensornodemodel，andforeachnodecolocationthrough

3、Newtoniterativesearchresultsinordertoobtainmoreaccuratepositioningresults．Thisalgorithmcarriesonthecomparisonbetweentheweightedaveragemethodandleast—squaremethod．Thesimulationresultsshowthatthisalgorithmcaneffectivelyimprovetargetlocalizationaccuracy．Keywords：colocalization；Newtoni

4、terativemethod；passivelocalization；greyrelationEEACC：7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2011．09．019基于牛顿迭代搜索法的多节点协同振源定位研究水朱亚坤，冯立杰，l，武警工程学院研究生管理大队，西安710086；、＼2．武警工程学院通信工程系，西安710086J摘要：对多节点传感器阵列，提出一种基于牛顿迭代搜索法的振源定位算法．首先引入灰色关联的概念建立多节点传感器的定位模型，然后通过对各节点协同定位结果进行牛顿迭代搜索，以期获得更为精确的定位结果。为验证算法有效性，

5、将该算法与加权平均算法和最小二乘法进行比较，仿真结果表明，此算法可有效提高目标的定位精度。关键词：协同定位；牛顿迭代搜索法；被动定位；灰色关联中图分类号：TP212文献标识码：A文章编号：1004-1699(2011)09-1322-04多节点协同振源定位技术无论是在桥梁监控、多节点协同定位的原理与算法，最后将该算法与平仓库监视、环境监测，还是在军事上对哨位监视、战均加权算法和最小二乘法进行仿真比较。场探测等方面有着广泛的应用。近年来，由于时差1灰色关联测量技术和精度的不断提高，基于到达时间差(Timediferenceofarrival，TDOA)的目标定

6、位技术在多节点协同定位中(如图1)，对来自于同一成为该领域的热点之一，产生了丰富多样的定位算目标的振源信号先进行相关分析是很重要的。实际法。受应用环境和系统复杂度等因素的影响，采用经验已表明，对相同的振源，采集的不同的传感器节多节点协同定位对二维空间的目标进行定位更为适点信号在同一时间内特征参数(如频率、过零率、振宜，如人迹罕至恶劣条件的边远地区边境巡逻的被动定位等。目前研究较多的是特殊平面阵列(如十字阵、五元阵)的目标定位技术⋯，本文对传感器阵列的牛顿迭代协同定位进行研究。目标定位算法通过求解一组以各传感器为焦点的双曲线方程(即TDOA方程)获得目标空间坐

7、标的估计J。由于TDOA估计误差无法避免，如何提高定位精度是定位技术应用的关键。本文通过引入灰色关联的概念图1多节点协同定位模型建立了多传感器节点协同定位的模型，其次讨论了项目来源：基于多信息融合的地振动阵列研究收稿日期：2011—03—14修改日期：2011-05-30第9期朱亚坤，冯立杰：基于牛顿迭代搜索法的多节点协同振源定位研究1323幅，频谱密度等)具有很大的相似性。所以，对采集的各节点信号某些特征参数，按振源信号类内相似性尽量大、类间相似性尽量小的准则加以相关处理。由于灰色关联度的基本思想是根据曲线问相似程度来判断因素间的关联程度的，这里采用灰色系

8、统理论的绝对关联度定义和性质来实现。假设Xo=(。(