基于抗差估计方法的WSN节点定位算法研究.pdf

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1、第27卷第8期传感技术学报V01．27No．8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug．20142014年8月ARobustEstimationBasedlocalizationalgorithmforWSNsZHANGYarning，SHIHaoshan，Yah，CHENGWei!，JIANGYi(1_SchoolofElectronicsandInformation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’Ⅱn710129，China；2．Nation

2、alKeyLab．ofAntennasandMicrowaveTechnology，XidianUniversity，Xi’txn710071，China)Abstract：Inpracticalapplications，therangingdistancebetweensensornodesinwirelesssensornetworks(WSNs)usuallvcontaingrosseITOr．Itwillseriouslyaffecttheaccuracyandreliabilityoflocalizationresul

3、t．Weintroducedifferentialrobustestimationtheory．usetheIGG111weightfactorfunction，anddesignarobustestimationbasedlocalizationalgorithm．Theproposedalgorithmcanhandlethedifferentmeasurementdatacontainsdifferentamplitudeerrorproperly，andgetmoreaccuratepositioningresults．

4、Thesimulationresultsshowthat，thelocalizationresultsestimatedbytheproposedalgorithmandthatestimatedbythetraditionalleast—squares(LS)algorithmkeepagoodequivalencewhenthereisnogrosserrorintherangingdistance；andwhentherangingdistancecontaingrosserror，bymeansofchoosingthr

5、eshold，theproposedalgorithmachievehigheraccuracythantraditionalLSalgorithm，andshowrobustpropertyforparameterestimation．Keywords：wirelesssensornetworks；localization；leastsquareestimation；robustestimationEEACC：6150P；7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2014．O8．016基于抗差估计方法的

6、WSN节点定位算法研究张亚明，史浩山，刘燕，程伟，蒋毅(1．西北工业大学电子信息学院，西安710129；2．西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室，西安710071)摘要：针对无线传感器网络在实际应用中，节点间测距结果往往含有粗差，并会严重影响未知节点坐标估计值的准确性和可靠性这一问题，引入抗差估计理论，采用IGGI]I权因子函数，设计了一种基于抗差估计的节点定位算法。该算法能对含有不同幅度的测量误差分别采取保权、降权和淘汰等相应处理，明显提高定位精度。仿真实验表明：在无粗差的情况下，本文算法与经典最小二乘定位算法的定位效果保

7、持了良好的等效性；在含有粗差的情况下，本文算法借助于选择的阈值，对不同的粗差采取剔除以及降权等适当处理，比经典最小二乘定位取得了更高的定位精度，保证了估计结果的无偏性，体现出良好的抗差性能。关键词：无线传感器网络；定位；最小二乘估计；抗差估计中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004-1699(2014)08-1088-06节点定位技术¨是无线传感器网络的一项关坐标计算。然而，不管使用那种距离测量技术，在应键技术，按照是否需要测量节点间距离，把现有定位用过程中都会因外界噪声、障碍物遮挡、多径及阴影算法分为无需测距的(

8、range．free)定位和基于测距的衰落等因素影响，而不可避免的使得测量数据含有一(range-based)定位两类。其中，基于测距的定位算法定测量误差。这些误差不仅包含数量较多、幅度较小通常有着较高的定位精度，因而一直以来都倍受重的测量误差(如系统误差、随机