改进的无源目标定位算法提升WSN定位精度

本文研究的焦点是"基于一种改进的无源目标定位算法在WSN中的应用"。无源定位作为一种新兴的无线传感器网络定位技术，其优点在于具备强大的抗干扰能力和隐蔽性，特别适合于那些对能耗和隐私保护有高要求的应用场景。然而，传统的无源定位方法如TDOA（Time Difference of Arrival）算法，如Chan算法，存在能耗大和计算时间长的问题。 针对这些问题，论文提出了一种改进策略。首先，对Chan算法进行了优化，通过解决其多解问题，采用了极限学习机这一机器学习技术，从可能的解集中挑选出最优的定位方案。这种方法能够确保在有限的资源下，提供更精确的定位结果。其次，针对选出的最优解，采用了近似最小似然估计法进行进一步的精度校正，这有助于减小定位误差，提高定位精度。 作者们通过仿真实验来验证这种改进算法的有效性，实验从四个关键因素进行了对比分析：定位精度与更新次数的关系，TDOA测量噪声方差的影响，节点间的距离以及协作节点的数量。实验结果显示，与传统Chan算法相比，改进后的算法在这些方面都显示出显著的优势，能有效提升定位精度，从而具有很高的实用价值。 本文的研究不仅关注理论创新，还结合了实际应用的需求，对于无线传感器网络的无源目标定位技术的发展具有重要的推动作用。此外，研究者张凤梅和邹丽分别来自辽宁师范大学计算机与信息技术学院，他们的研究方向包括模式识别、算法和不确定推理、人工智能等领域，这为算法设计提供了坚实的基础和丰富的经验。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提出了一种高效且精准的无源目标定位算法，通过结合机器学习和优化方法，有效解决了TDOA算法在WSN中的能耗和精度问题，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。