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            無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)綜述

            作者: 時(shí)間:2012-09-18 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            3) 極大似然估計(jì)法。如圖4 所示, 已知n 個點(diǎn)的坐標(biāo)和它們到未知節(jié)點(diǎn)的距離, 列出坐標(biāo)與距離的n 個方程式, 從第1 個方程開始, 每個方程均減去最后一個方程, 得到n?1 個方程組成的線性方程組,最后用最小二乘估計(jì)法可以得到未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。

            圖4 極大似然估計(jì)法原理示意圖

            4) 極小極大算法, 在中也被廣泛使用。如圖5 所示, 計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)的距離, 接著錨節(jié)點(diǎn)根據(jù)與未知節(jié)點(diǎn)的距離d, 以自身為中心, 畫以2d 為邊長的正方形, 所有錨節(jié)點(diǎn)做出的正方形中重疊的部分的質(zhì)心就是未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。針對極小極大算法對錨節(jié)點(diǎn)密度依賴過高的問題, 有學(xué)者利用錨節(jié)點(diǎn)位置信息提出了分步求精定位算法, 該算法在只利用適量的錨節(jié)點(diǎn)的情況下可達(dá)到較高定位精度。

            圖5 極小極大定位算法原理示意圖

            文獻(xiàn)[35]在12 m×19.5 m 的范圍內(nèi)對上述三邊測量法、極大似然估計(jì)法和極小極大法方法的計(jì)算量和精度進(jìn)行了測試。實(shí)驗(yàn)表明, 極大似然估計(jì)法的計(jì)算量最大, 錨節(jié)點(diǎn)小于10 個時(shí), 極小極大法的計(jì)算量最小, 在錨節(jié)點(diǎn)較少情況下, 三邊法和極小極大法的精確度較高, 而當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)超過6 個時(shí), 極大似然估計(jì)法精確度更高。因此, 在計(jì)算坐標(biāo)時(shí)要根據(jù)實(shí)際情況合理選擇坐標(biāo)計(jì)算方法。另外, 針對現(xiàn)存的定位算法都是假設(shè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)不存在誤差, 與真實(shí)情況不符的情況, 文獻(xiàn)[36]提出信標(biāo)優(yōu)化選擇定位算法(OBS), 即通過減小定位過程中的誤差傳遞來提高定位精度。

            3.2 基于非測距的算法

            基于非測距的算法與測距法的區(qū)別在于前者不直接對距離進(jìn)行測量, 而是使用的連通度來估計(jì)節(jié)點(diǎn)距錨節(jié)點(diǎn)的距離或坐標(biāo), 由于方法的不確定性, 基于非測距的方法眾多。下面按時(shí)間順序,介紹部分典型非測距定位算法。

            Bulusu 等人提出了一個單跳, 低功耗的算法,它利用錨節(jié)點(diǎn)的連通性來確定坐標(biāo)。未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)通過計(jì)算電范圍內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的質(zhì)心獲得。節(jié)點(diǎn)將自己定位在與它們表現(xiàn)相近節(jié)點(diǎn)的質(zhì)心處, 該算法雖然簡單, 但誤差較大, 需要的錨節(jié)點(diǎn)密度較高。約90%節(jié)點(diǎn)的定位精度在錨節(jié)點(diǎn)分布間距的1/3以內(nèi)。

            He 等人提出了APIT 算法, 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)任選3 個相鄰錨節(jié)點(diǎn), 測試未知節(jié)點(diǎn)是否位于它們所組成的三角形中。使用不同錨節(jié)點(diǎn)組合重復(fù)測試直到窮盡所有組合或達(dá)到所需定位精度。最后計(jì)算包含目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的所有三角形的交集質(zhì)心, 并以這一點(diǎn)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置, 該算法需要較高的錨節(jié)點(diǎn)密度, 其定位精度為40%。

            Niculescu 等人提出了DV-Hop 定位算法, 它從中收集相鄰節(jié)點(diǎn)信息, 計(jì)算不相鄰節(jié)點(diǎn)之間最短路徑。DV-Hop 算法使用已知位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)來估測一個跳躍距離, 并使用最短路徑的跳躍距離估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的距離, 該算法僅適用于各向同性的密集網(wǎng)絡(luò), 當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)密度為10%時(shí), 定位誤差為33%。

            Radhika 等人提出的Amorphous Positioning 算法,使用離線的跳躍距離估測, 同DV-Hop 算法一樣, 通過一個相鄰節(jié)點(diǎn)的信息交換來提高定位的估測值,需要預(yù)知網(wǎng)絡(luò)連通度, 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連通度為15 時(shí), 定位精度20%。

            Savvides 等人介紹了一種N-Hop multilateration算法, 使用卡爾曼濾波循環(huán)求精, 該算法避免了網(wǎng)絡(luò)中多跳傳輸引起的誤差積累并提高了精度, 節(jié)點(diǎn)通信距離為15 m, 當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)密度為20%,測距誤差為1 cm 時(shí), 定位誤差為3 cm。

            Capkun 等人提出了self-positioning algorithm(SPA), 該算法首先根據(jù)通信范圍在各個節(jié)點(diǎn)建立局部坐標(biāo)系, 通過節(jié)點(diǎn)間的信息交換與協(xié)調(diào), 建立全局坐標(biāo)系統(tǒng), 網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可以在與它相隔N 跳的節(jié)點(diǎn)建立的坐標(biāo)系中計(jì)算自己的位置。

            綜上可知, 非測距算法多為理論研究, 其定位精度普遍較低并且與網(wǎng)絡(luò)的連通度及節(jié)點(diǎn)的密集程度密切相關(guān), 因此, 其適用范圍有一定的局限性, 在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)定位研究過程中應(yīng)更多地考慮基于測距的定位算法。



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