基于能量的聲源目標(biāo)定位與跟蹤.pdf

1、隨著無線通信、集成電路、傳感器以及微機電系統(tǒng)(MEMS)等技術(shù)的飛速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為研究的熱點領(lǐng)域。傳感器網(wǎng)絡(luò)主要運用于軍事,生態(tài)環(huán)境監(jiān)測,基礎(chǔ)設(shè)施安全,先進(jìn)制造,物流管理,醫(yī)療健康,工業(yè)傳感,智能交通控制,智能能源等領(lǐng)域,而對進(jìn)入檢測區(qū)域的目標(biāo)進(jìn)行定位與跟蹤是傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要用途。
　　 基于聲源的目標(biāo)定位與跟蹤主要有三種方法:TDOA,DOA,能量法。能量法以通信量少,計算方法簡單,方便,對整個網(wǎng)絡(luò)的同步性

2、要求不高等特點,成為本文研究的重點。
　　 在基于能量的算法中,能量比例法耗時少,定位速度快,但是定位精度不高,最大似然法雖然定位精度高,但是由于似然函數(shù)的非線性,用目前搜索的求解方法,耗時多,定位速度很慢,對目標(biāo)的定位尤其是需要及時得到目標(biāo)位置的目標(biāo)跟蹤來說很不利。
　　 為了解決定位速度問題,減少定位的耗時,本文在研究了能量模型的最大似然函數(shù)的基礎(chǔ)上,采用了迭代的方法(主要是高斯-牛頓法)解決能量的似然函數(shù)最大值問題

3、,在保證了搜索法定位精度高的前提下,大大提高了定位速度,達(dá)到了定位精度和速度的很好的結(jié)合。
　　 在解決迭代算法的關(guān)鍵問題——局部最小問題上,我們分析了似然函數(shù)的特點,提出了在接收能量最大的節(jié)點周圍選取初始值,來避免迭代走入局部最小的方法,即在接收能量最大的節(jié)點周圍選取六個初始值進(jìn)行六次迭代,并將使目標(biāo)函數(shù)最小的那次迭代結(jié)果作為目標(biāo)位置估計值。除此之外,還介紹了如何限制迭代步長,如何確定迭代終止標(biāo)志,并且將算法推廣到三位空間目標(biāo)