基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法及系统，其中方法步骤包括：基于无线传感器网络中的分析传感器，构建混合信息非负约束最小二乘框架；基于混合信息非负约束最小二乘框架，得到粗次优估计；基于粗次优估计，完成高效估计器的构建。本发明专利技术通过线性化计算，将原始的非凸优化问题转化为非负约束最小二乘框架。采用线性求解的方式，通过利用主动集和被动集之间的索引交换过程来获得次优估计量；同时为了减少线性化带来的偏差并细化线性求解获得的估计，采用偏差减少的方法，设计了与噪声弱相关但与数据矩阵强相关的加权工具变量矩阵，以提高定位精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线定位，具体涉及基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法及系统。

技术介绍

1、无线传感器网络(wireless sensor network，wsn)中的源定位在智能交通、移动救援、国防安全等广泛的应用引起了广泛的关注，具有已知位置的空间分布式传感器节点可用于通过接收信号强度差(received signal strength difference，rssd)、到达角(angle of arrival，aoa)、到达时间差(time difference of arrival，tdoa)或它们的组合等技术来定位源。其中，基于tdoa和基于rssd的方法更具吸引力。基于tdoa的方法不仅继承了基于toa(time of arrival，toa)技术的优点，而且消除了时间同步的需要。类似地，基于rssd的方法不仅保留了基于rss(received signal strength，rss)的技术的优点，而且还避免了由于发射功率变化而导致的错误，并减少了通信开销。

2、学者们已经对一些rssd和tdoa测量源定位方案展开研究，这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，构建所述混合信息非负约束最小二乘框架的方法包括：

3.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，得到所述粗次优估计的方法包括：对所述混合信息非负约束最小二乘框架进行线性求解，获得所述粗次优估计。

4.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，完成所述高效估计器的构建的方法包括：采用偏差减少的方法对所述粗次优估计进行优化，并使用与...

【技术特征摘要】

1.基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，构建所述混合信息非负约束最小二乘框架的方法包括：

3.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，得到所述粗次优估计的方法包括：对所述混合信息非负约束最小二乘框架进行线性求解，获得所述粗次优估计。

4.根据权利要求1所述的基于混合测量信息的源定位高效估计器的构建方法，其特征在于，完成所述高效估计器的构建的方法包括：采用偏差减少的方法对所述粗次优估计进行优化，并使用与噪声弱相关但与数据矩阵强相关的加权工具变量矩阵来获得优化解，完成所述高效估计器的构建。

5.基于混合测量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张媛媛，李纪平，顾凌云，刘文杰，肖莎莎，
申请(专利权)人：常州工学院，
类型：发明
国别省市：