一种水声传感器网络容错定位算法

针对由于分组冲突和信号噪声造成测距数据包损坏,导致节点间距离测量缺失从而定位性能下降的问题,提出了一种能够容忍测距包损坏的定位算法。首先,设计了一种高效的节点间距离测量值收集机制,并构造具有部分观测值的平方距离矩阵;然后,利用平方距离矩阵固有的低秩结构,将矩阵的恢复补全转化为一个正则化的低秩矩阵分解问题,并设计了一种改进的Newton-Raphson方法进行优化求解;最后,基于恢复矩阵内的距离测量值,应用多维标度技术对所有节点进行定位。仿真结果表明,该算法在定位精度、定位覆盖率和稳定性等方面均优于其他对比算法。     

混合噪声下移动受限水声传感器网络自定位算法

现有的水声传感器网络定位算法需要信标节点辅助定位,测距噪声服从高斯分布,定位成本高,精度低,对此,提出一种混合测距噪声下基于最大后验概率的自定位算法. 首先对受限移动节点的移动模式进行建模以获取节点位置的先验信息,测量节点间距离并基于加性和乘性混合噪声构建似然函数,在贝叶斯框架下将节点位置的先验与似然信息进行融合,通过最大化后验概率得到定位目标函数;然后利用BFGS拟牛顿法对目标函数进行优化求解. 仿真结果表明,相比同类定位方法,所提方法无需信标节点,定位精度高,收敛速度快,且对测距噪声的变化具有鲁棒性.