【WSN定位】基于TOA_LLOP和TOA_CHAN实现位置估计附Matlab代码
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内容介绍
摘要
无线传感器网络 (WSN) 定位技术在各种应用中至关重要，例如环境监测、工业自动化和人员追踪。时差到达 (TOA) 是 WSN 定位中广泛使用的技术，它通过测量信号从已知位置的锚节点传输到未知位置的传感器节点所需的时间来估计传感器节点的位置。
本文介绍了两种基于 TOA 的定位算法：TOA-LLOP（线性最小二乘法）和 TOA-CHAN（超双曲导航）。这些算法使用 TOA 测量值来估计传感器节点的位置，并讨论了它们的优势、劣势和适用场景。
TOA-LLOP 算法
TOA-LLOP 算法是一种线性定位算法，它通过求解一组线性方程来估计传感器节点的位置。对于 �N 个锚节点和一个传感器节点，线性方程组可以表示为：
[ -2t_1 + 2x_1 + 2y_1 = r_1^2 - x^2 - y^2 -2t_2 + 2x_2 + 2y_2 = r_2^2 - x^2 - y^2 ... -2t_N + 2x_N + 2y_N = r_N^2 - x^2 - y^2]
通过求解该方程组，可以得到传感器节点的位置估计值。
优点：
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计算简单，易于实现
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鲁棒性好，对测量噪声不敏感
缺点：
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定位精度受锚节点分布的影响
-
在非线性的环境中定位精度较差
TOA-CHAN 算法
TOA-CHAN 算法是一种非线性定位算法，它使用超双曲导航原理来估计传感器节点的位置。该算法利用 TOA 测量值之间的时差来计算传感器节点到锚节点的距离差。
Δt_i = t_i - t_j
[
(x - x_1)^2 + (y - y_1)^2 - (x - x_2)^2 - (y - y_2)^2 = cΔt_1
(x - x_1)^2 + (y - y_1)^2 - (x - x_3)^2 - (y - y_3)^2 = cΔt_2
...
(x - x_{N-1})^2 + (y - y_{N-1})^2 - (x - x_N)^2 - (y - y_N)^2 = cΔt_{N-1}
]
-
�c 是光速
通过求解该方程组，可以得到传感器节点的位置估计值。
优点：
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定位精度高，不受锚节点分布的影响
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适用于非线性的环境
缺点：
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计算复杂，实现难度大
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对测量噪声敏感
部分代码
%主函数clear all;clc;BS1=[0,0];BS2=[500,0];BS3=[500,500];BS4=[0,500];MS=[100,100]; %移动台MS的估计位置std_var=[1e-2,1e-1,1,1e1,1e2]; %范围矩阵A=[BS1;BS2;BS3;BS4];number=10000;for j=1:length(std_var) %从1循环到std_var的长度error1=0;%初始误差为0error2=0; %初始误差为0std_var1=std_var(j);RMSE1(j)=(error1/number)^(1/2); %求TOALLOP均方根误差RMSE2(j)=(error2/number)^(1/2);%求TOACHAN均方根误差end% plotsemilogx(std_var,RMSE1,'-O',std_var,RMSE2,'-s')xlabel('测量噪声标准差（m） ');legend('TOALLOP','TOACHAN');ylabel('RMSE');legend('TOA-LLOP','TOA-CHAN')
⛳️ 运行结果
参考文献
适用场景
TOA-LLOP 算法适用于锚节点分布均匀且环境线性的场景。例如，在室内环境中或具有规则结构的建筑物中。
TOA-CHAN 算法适用于锚节点分布不均匀或环境非线性的场景。例如，在室外环境中或具有复杂结构的建筑物中。
结论
TOA-LLOP 和 TOA-CHAN 算法是 WSN 定位中常用的两种基于 TOA 的定位算法。每种算法都有其自身的优势和劣势，适用于不同的场景。在选择定位算法时，需要考虑锚节点分布、环境特性和定位精度要求等因素。
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类