WSN中抑制NLOS误差的定位算法研究

"这篇论文研究了在移动Ad Hoc网络中的可信路由机制，特别是针对非视距(NLOS)传播环境下的定位技术。论文提出了一种利用TOA(时间到达)测量数据的分组处理和加权最小二乘估计来获取未知节点初步定位的方法，随后通过DBSCAN聚类算法去除坏点，从而降低定位误差，实现更精确的未知节点定位。仿真结果显示，该方法在抑制NLOS误差方面表现出色，具有较高的定位精度和鲁棒性。" 在无线传感网络(WSN)中，定位技术是不可或缺的关键组成部分，因为节点的位置信息对于数据的意义至关重要。基于测距的定位方法通常依赖于无线电波的传播时间、信号场强、相位或入射角度等参数来确定目标节点的位置。然而，无线信道的非视距(NLOS)传播会引入显著的误差，导致定位不准确。 论文指出，传统的定位算法如直接矩阵求解、Taylor级数展开法和LLOP定位法在处理NLOS传播环境时存在较大的定位误差。为了解决这个问题，论文提出了一个新的定位策略。首先，利用多个已知传感器节点的TOA测量数据进行加权最小二乘估计，得到未知节点的初步位置。接着，通过多次测量和估计，结合DBSCAN聚类算法，能够识别并剔除因NLOS传播导致的坏点，从而显著减少定位误差，提高定位的精度和鲁棒性。 DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，它能自动发现数据集的形状，无需预先设定类别数量。在论文的研究中，DBSCAN被用来有效区分NLOS传播引起的异常值和其他有效的测量值，这对于提高定位系统的整体性能至关重要。 实验仿真的结果证实了这种方法的有效性，它成功地抑制了NLOS传播误差，降低了定位误差，同时增强了系统的抗干扰能力。相比于传统的定位算法，论文中提出的方法在提升定位精度方面取得了显著的进步，为无线传感网络的定位技术提供了新的思路和解决方案。 这篇论文深入探讨了移动Ad Hoc网络中的定位挑战，特别是在NLOS传播环境下的问题，提出了一种结合TOA测量和DBSCAN聚类的优化定位方法，为无线传感网络的定位技术开辟了新的研究方向。