【摘 要】
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随着传感器技术的不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的目标定位技术已经应用在军事,交通等各个领域中。目前的传感器网络定位算法中,由于节点能量有
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随着传感器技术的不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的目标定位技术已经应用在军事,交通等各个领域中。目前的传感器网络定位算法中,由于节点能量有限,以及通信和带宽的影响,在比较复杂的无线传感器网络中,需要采取有效的通信策略和数据处理方式来降低传感器节点的通信量,进而延长整个网络的使用寿命。因此,提高定位的效率,减少能耗,提高鲁棒性,对于无线传感器网络有重要意义。本文将主要研究无线传感器网络中基于接收信号强度的目标定位算法。本文主要针对声源衰减模型的目标定位问题,首先阐述了两种传统的集中式声源定位算法,一种是基于最大似然估计的高斯-牛顿定位算法,一种是集中式EM算法。两种算法中,传感器网络中所有数据都发送给中心单元集中处理,该方式将会增加能耗,而且传感器网络中集中式算法鲁棒性比较差。由于集中式声源定位算法存在一定的缺点,本文接着阐述两种分布式声源定位算法,一种是基于高斯混合模型的分布式EM算法,该算法在标准EM算法的基础上,通过分布式一致性算法将算法拆解到每个节点,求得的每个全局统计量即为每个局部统计量的均值,进而得到分布式EM算法。另一种是分布式变方向拉格朗日乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),该算法分摊信息到各个节点,传感器节点之间可以进行信息交流,最后采用一致性算法,使算法实现分布式定位。仿真结果表明,分布式算法使目标的定位性能有了很大的提升。
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