一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法.pdf

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1、第29卷第3期传感技术学报Vol_29No．32016年3月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMar．2016AJointLinearEstimationApproachforTimeSynchr0nizati0nandLocalizationinWirelessSensorNetworksGUZhihua，ZHUXuefeng，WUXiaoping'，CHENDaoqian(1．SchoolofinformationEngineering，ZhejiangA&FUniversity，Lin’anZhejiang311300，Ch

2、inⅡ：2．ZhejiangProvincialKeyLaboratoryofForestryIntelligentMonitoringandInformationTechnology，Lin’anZhejiang311300，China)Abstract：Itissimpletoestimatethelocationsofsensornodesbyusingthetimemeasurementswhicharewide1vusedinsensornetworks．HoweverthereiSadriftanddeviationofthetimeclock，whic

3、hleadstoinaccuratetimemeasurement．Basedontheclockdriftanddeviationmodel，aiointlinearestimationmethodfortimesynchroniza．tionandnodelocalizationisproposed，includingtheleastsquares(LS)andtheweightedleastsquares(WLS)meth．od．Thesimulationstestedtherunningtimeofthedesignedalgorithmandanalyze

4、dtheimpactsofthenoisesontheestimationerrorwiththejointestimationmethod．TheresultsshowthattheLSandWLSlinearestimationalgorithmsrunfasterthantheSDPalgorithm，andtheLSandWLSlinearestimationmethodshavehighstabilityandaC．curacyinlownoiseconditions．Keywords：wirelesssensornetworks；localization

5、；timesynchronization；timeofarrival(TOA)EEACC：6150；7110；5210doi：10．39690．issn．1004-1699．2016．O3．016一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法顾治华，朱雪芬，吴晓平，陈道钱(1．浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300；2．浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室，浙江临安311300)摘要：采用时间测量以估计节点位置的方法实现简单，在传感网中得到了广泛的使用。然而节点计时时钟存在漂移和偏离，导致时间测量不准确。为此文本以节点时钟漂移和偏离模型为基础，提出了一种时

6、间同步和节点定位的联合线性估计方法，包括最小平方(LS)及权重最小平方(WLS)方法。仿真测试了所设计算法的运行时间，分析了噪声对联合估计方法的估计误差影响。结果表明，Ls及WLS线性估计方法运算速度较半正定(SDP)算法快，在低噪声条件下【Js及wLS线性估计方法具有较高的稳定性和定位精度。关键词：传感网；定位；时间同步；到达时间中图分类号：TP393．0文献标识码：A文章编号：10O4一l699(2O16)03一O397—06无线传感器网络(简称传感网)是通过将大量分为非测距和测距的定位方法。非测距定位方法具有传感器单元、数据处理单元及通信模块的微小以节点间连通

7、性、网络拓扑结构估计节点间距离，智能节点密集地散布在感知区域，节点问以自组织并以此来定位未知节点。但由于非测距方法的节方式构成的无线通信网络。节点传感信息的采集点间距离估计误差较大，定位精度也较低，在定位在大多数情况下都与节点所处的地理位置相联系精度要求较高的场合下难以适用。测距定位方法才有意义，因此国内外的众多专家学者已经开展了依赖于节点间精准的测量距离，常用的测量距离方很多无线传感器网络定位方面的研究n。根据节法包括到达时间(TOA)b]、到达时间差(TDOA)b]、点在定位过程中是否需要直接测距，可将定位方法无线信号接收强度(RSS)及能量强度随等。由于项