基于壓縮感知的室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息對(duì)于實(shí)際應(yīng)用至關(guān)重要，如在事件監(jiān)測(cè)中，僅從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中獲得事件發(fā)生的內(nèi)容是不夠的，需結(jié)合位置信息才能讓監(jiān)測(cè)有意義。因此傳感器節(jié)點(diǎn)的定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的支撐技術(shù)之一。而室內(nèi)定位是其應(yīng)用的一個(gè)重要場(chǎng)合，可在機(jī)場(chǎng)、展覽館、大超市等地，得到廣泛應(yīng)用。
　　目前室內(nèi)定位技術(shù)方案有多種，已有的定位方案可劃分為基于指紋地圖算法和基于信號(hào)傳播模型算法?；谥讣y地圖的算法，具有比較好的定位精度，但是

2、環(huán)境改變又需更新指紋庫(kù)，工作量非常大，而且不適用于大范圍區(qū)域定位，基于信號(hào)傳播模型算法，無(wú)需大量的離線訓(xùn)練任務(wù)，從而大大降低了工作量。由于在定位過(guò)程中，存在大量數(shù)據(jù)的采集和處理，同時(shí)存在傳感器計(jì)算能力、存儲(chǔ)及電池容量有限的缺點(diǎn)，使得現(xiàn)有方案存在局限性。近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的壓縮感知理論，能利用節(jié)點(diǎn)相對(duì)定位區(qū)域的稀疏性，通過(guò)少量錨節(jié)點(diǎn)對(duì)未知節(jié)點(diǎn)的信號(hào)測(cè)量，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)定位。針對(duì)現(xiàn)有基于壓縮感知的定位算法，存在測(cè)量矩陣的測(cè)量次數(shù)冗余度大及網(wǎng)格劃

3、分區(qū)域過(guò)大，導(dǎo)致算法難以滿足實(shí)時(shí)性要求的缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)算法。
　　利用Bounding-Box思想，將未知節(jié)點(diǎn)估計(jì)到一個(gè)比較小的可能性矩形區(qū)域，減小了網(wǎng)格劃分區(qū)域。由于可能性區(qū)域大小是根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目和通信半徑變化的，為使得定位問(wèn)題能夠轉(zhuǎn)化為壓縮感知信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)的測(cè)量矩陣。為降低測(cè)量矩陣的冗余度，僅將與未知節(jié)點(diǎn)有通信關(guān)系的錨節(jié)點(diǎn)作為測(cè)量節(jié)點(diǎn)，同時(shí)設(shè)置最大測(cè)量次數(shù)，既保證了重構(gòu)的精度，又進(jìn)一步降低了測(cè)量矩陣的冗余度。并且