无线传感器网络的鲁棒声源定位算法优化与分布式实现

本篇论文深入探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中分布式鲁棒声源定位算法的研究。作者刘勇，来自西北工业大学自动化学院，针对WSN中常见的问题——廉价传感器易受复杂环境影响，以及声能量量测数据的拖尾分布特性导致的传统极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最小二乘估计（Least Squares Estimation, LSE）方法性能下降，提出了创新的解决方案。 文章的核心内容是基于双平方M估计（Bi-square M-estimate）的声源定位算法。这种新型方法旨在提高算法的稳健性，特别是在高噪声环境和存在异常值（野值）的情况下。作者设计了一种动态设置双平方代价函数阈值的经验策略，这使得每个传感器节点在进行定位时，无需直接将原始测量数据传输到融合中心，而是首先利用邻居节点的信息进行局部鲁棒估计，然后将这些估计值汇总到中心进行最终的定位决策。这样不仅减少了通信负担，也提高了定位的实时性和准确性。 论文强调了该算法的优点：在高斯噪声下，它展现出良好的估计效率，能够提供更准确的位置估计；同时，通过引入鲁棒性，算法在面对随机噪声和潜在的异常值时表现出更强的抗干扰能力。这对于实际应用中的WSN系统，如环境监测、应急响应等领域具有重要意义。 此外，这篇论文还属于控制理论与控制工程的范畴，关键词包括“控制理论与控制工程”，“无线传感器网络”，“声源定位”以及“鲁棒估计”。整个研究工作得到了高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题的支持，体现出其学术价值和实际应用的前景。 刘勇教授的这篇论文不仅解决了WSN中声源定位面临的难题，还提供了实用的算法策略，对于提升WSN在复杂环境中的定位精度和鲁棒性具有重要的理论指导意义。