【WSN定位】基于Chan-taylor混合加权算法移动4个基站无源定位附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

1. 概述

在无线传感器网络（WSN）中，定位是实现网络有效管理和应用的基础。无源定位技术是一种不需要在目标节点部署任何硬件设备，仅通过已知位置的基站信号来估计目标节点位置的技术。

本文提出了一种基于Chan-Taylor混合加权算法的移动4个基站无源定位方法。该方法结合了Chan和Taylor两种加权算法的优点，提高了定位精度。

2. 相关工作

WSN无源定位技术的研究由来已久，目前已有多种定位算法被提出。这些算法可以分为两类：基于到达时间（TOA）的算法和基于到达时间差（TDOA）的算法。

TOA算法通过测量目标节点到基站的到达时间来估计目标节点的位置。TDOA算法通过测量目标节点到不同基站的到达时间差来估计目标节点的位置。

3. Chan-Taylor混合加权算法

Chan-Taylor混合加权算法是一种结合了Chan和Taylor两种加权算法的定位算法。该算法首先将目标节点周围的基站分为两组：一组是与目标节点距离较近的基站，另一组是与目标节点距离较远的基站。

然后，该算法对两组基站分别进行加权。对距离较近的基站，该算法使用Chan加权算法进行加权。对距离较远的基站，该算法使用Taylor加权算法进行加权。

最后，该算法将两组基站的加权结果进行融合，得到目标节点的估计位置。

部分代码

function chantaylor()chantaylorCDFjs = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];M = 4;for i=1:5000Chantms = [5,10]; Chantx=Chantms(1);Chanty=Chantms(2);Chantc=3*10^8;ChantX=[0,0,-45,-45,0,45,45];ChantY=[0,51.96,25.98,-25.98,-59.16,-25.98,25.98];Chantbasestx=ChantX(1:M);Chantbasesty=ChantY(1:M); ChantN=length(Chantbasestx); %ChantStandarddeviation=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2];ChantStandarddeviation = 1;Chantri1=[];Chantxi1=[];

⛳️ 运行结果

4. 仿真实验

为了评估本文提出的定位算法的性能，我们进行了仿真实验。仿真实验中，我们使用了一个4个基站的WSN。目标节点随机分布在WSN中。

我们使用本文提出的定位算法和传统的Chan和Taylor加权算法对目标节点的位置进行了估计。实验结果表明，本文提出的定位算法的定位精度优于传统的Chan和Taylor加权算法。

5. 结论

本文提出了一种基于Chan-Taylor混合加权算法的移动4个基站无源定位方法。该方法结合了Chan和Taylor两种加权算法的优点，提高了定位精度。仿真实验结果表明，本文提出的定位算法的定位精度优于传统的Chan和Taylor加权算法。

参考文献

[1] 张凤梅,邹丽.基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的研究[J].计算机应用研究, 2016, 33(4):1212-1215.

[2] 包玉仙,高飞,董国芳,等.基于RSS无源被动定位算法的WSN研究[J].云南民族大学学报：自然科学版, 2017, 26(3):4.DOI:CNKI:SUN:YNMZ.0.2017-03-012.

[3] 张凤梅,邹丽.基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的研究[J].计算机应用研究, 2016, 33(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.04.055.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合