非视距定位算法：高斯混合模型与粒子群优化

"基于高斯混合模型的非视距定位算法" 本文主要介绍了一种针对无线传感器网络（WSN）室内节点定位的新方法，该方法特别关注非视距（NLOS）环境下的定位问题。在无线传感器网络中，由于建筑物和其他障碍物的存在，信号传播时可能会遇到非直射路径，导致定位误差。传统的基于直视线-of-Sight (LOS) 的定位算法在这种情况下往往表现不佳。 作者崔玮、吴成东、张云洲、贾子熙和程龙来自东北大学信息科学与工程学院，他们提出了一种无需先验知识的节点定位算法。该算法基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），旨在处理含有非视距误差的距离测量信息。高斯混合模型是一种统计建模工具，它可以将复杂的数据分布近似为多个简单高斯分布的线性组合，从而捕捉数据的多模态特性。 在定位过程中，首先分析定位误差模型，然后利用GMM对这些含有NLOS误差的距离测量数据进行训练。通过训练，算法可以学习到不同类型的误差模式，并从中提取更接近真实距离的估计值。为了进一步提高定位精度，作者引入了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法。EM算法通常用于估计混合模型的参数，而PSO则用于全局搜索最优解，从而改进EM算法的收敛速度和结果。 此外，为了得到更准确的节点坐标估计，文章还提出了优选残差加权算法。这种算法利用测量数据的残差信息，对距离值进行加权处理，以减少误差的影响并提高定位估计的准确性。 仿真实验结果显示，所提出的算法在处理非视距误差时表现出良好的性能，能有效提高室内节点定位的精度。关键词包括非视距、RSSI（接收信号强度指示）、残差加权算法、粒子群优化算法以及高斯混合模型，这些关键词涵盖了算法的核心技术和应用背景。 这篇研究论文提供了一种创新的解决方案，解决了无线传感器网络在非视距环境中的定位难题，对于提升WSN在复杂环境中的定位准确性和可靠性具有重要意义。