利用压缩感知与多边测量技术的无线传感器网络定位算法-论文.pdf

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1、第30卷第6期信号处理V01．30No．62014年6月JOURNALOFSIGNALPROCESSINGJun．2014利用压缩感知与多边测量技术的无线传感器网络定位算法陈伟颜俊朱卫平(南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京210003)摘要：针对传统无线定位算法的缺点，该文提出了运用接收信号强度参数，将压缩感知技术和多边测量方法相结合的无线传感器网络定位方法。首先将基于网格的目标定位问题转化为压缩感知问题，判断目标是否位于网格中心。对于目标不在网格中心的情况，再用多边测量方法进行目标的精定位，并采用了基于接收信号强度的基站选择策略克服环境因素对定位算法的影响。与传统压缩感知

2、方法相比，该文算法克服了未知目标只能在网格中心定位的局限性，降低了算法的复杂度，拓宽了算法的应用领域。仿真结果表明：与现有定位算法相比，该文算法在定位性能和算法复杂度上都体现了巨大优势。关键词：目标定位；压缩感知；多边测量；无线传感器网络中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1003—0530(2014)06—0728-08WirelessSensorNetworkLocationAlgorithmusingCompressiveSensingandMultilateralMeasurementsCHENWeiYANJunZHUWei·ping(CollegeofTele

3、communicationsandInformationEngineering，NamingUniversityofPostsandTelecommunications，Naming，Jiangsu，210003，China)Abstract：Thisthesisismainlyfocusedonthedisadvantagesofthetraditionalalgorithminthewirelesslocation．Usingtheparametersofthereceivedsignalstrength，weproposeawirelesssensornetworkspos

4、itioningmethodcombiningCOrn—pressedsensingtechnologywithmultilateralmeasurementmethod．Firstly，wetransformgrid—basedtargetingissuesintocompressedsensingtechnology，anddeterminewhetherthetargetislocatedinthecenterofthegrid．Ifthetargetisnotinthecenterot‘thegrid，weadoptmultilateralmeasurementmetho

5、dforaccuratepositioningofthetargetandovercometheeffectsofenvironmentalfactorsonthepositioningalgorithmbyusingthestationselectionstrategyofbasedonreceivedsig—nalstrength．Comparedwiththetraditionalcompressedsensingmethods，thisalgorithmcanovercomethelimitationsofanunknowntargetwhichcanonlybeloca

6、tedinthecenterofd，reducethecomplexityofthealgorithmandwidentheappli—cationfields．Emulationresultsdemonstratedthatthelocalizationperformanceandcomplexityofthealgorithmweproposedhaveahugeadvantageincomparisonwiththeexistinglocationalgorithm．Keywords：targetlocalization；compressedsensing；multilat

7、eralmeasurement；wirelesssensornetworks言兰塞冀鋈蠹近年来随着无线网络的普及和普适计算的高到发展]。目前，无线传感器网络定位已经被应用速发展，基于位置服务(LocationBasedService，LBS)于室内定位，作为一种融合了无线通信技术、传感收稿日期：2013—05—20；修回日期：2014一Ol一04基金项目：国家自然科学基金(61302103，61372122)；南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY213012)第6期陈伟等：利用