【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：

• 计算简单，易于实现

• 鲁棒性好，对测量噪声不敏感

缺点：

• 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：

• 定位精度高，不受锚节点分布的影响

• 适用于非线性的环境

缺点：

• 计算复杂，实现难度大

• 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0    error2=0; %初始误差为0    std_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

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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

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、车辆协同无人机路径规划

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、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合