协作定位在地下管廊监控中的优化研究

发布时间:2019-06-27 18:51
【摘要】:地下管廊是一种半封闭的窄长空间,其内情况复杂多变,由于非视距情况的出现,导致传感器节点定位困难、精度不高.针对地下管廊的多径干扰等特性,提出了最小二乘非凸估计算法(LSNCE).首先结合接收信号强度(RSSI)和到达角度信息(AOA),使用最小二乘法求出未知节点的位置估计.然后引入未知节点的辅助变量X及辅助向量z,通过应用半定规划松弛技术将位置估计转化为凸性,并得出上镜图(Epigraph)变量,再使用CVX工具箱(Matlab中包含)求出位置估计的最优解,即得到未知节点的最终位置.通过仿真验证,对比常规的选择混合加权算法(SHWA)和二次加权最小二乘算法(SWLS),最小二乘非凸估计算法能够有效地提高定位精度,同时表现出了良好的抗干扰能力.
[Abstract]:Underground pipe gallery is a kind of semi-closed narrow and long space, its internal situation is complex and changeable, because of the appearance of non-line-of-sight distance, it is difficult to locate sensor nodes and the accuracy is not high. According to the characteristics of multi-path interference of underground pipe gallery, a least square nonconvex estimation algorithm (LSNCE). Is proposed. Firstly, the position estimation of unknown nodes is obtained by using the least square method combined with the received signal strength (RSSI) and the arrival angle information (AOA),. Then the auxiliary variable X and auxiliary vector z of unknown nodes are introduced, and the position estimation is transformed into convexity by using semidefinite programming relaxation technique, and the (Epigraph) variable of mirror graph is obtained, and then the optimal solution of position estimation is obtained by using CVX toolbox (included in Matlab), that is, the final position of unknown nodes is obtained. The simulation results show that compared with the conventional hybrid weighted algorithm (SHWA) and the quadratic weighted least square algorithm (SWLS), non-convex estimation algorithm, the positioning accuracy can be effectively improved, and the anti-interference ability is good at the same time.
【作者单位】: 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金(61262040)
【分类号】:TN929.5;TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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