光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2014年
7期
1904-1911
,共8页
无线传感器网络%压缩感知%多目标定位%重构方法%离散萤火虫优化算法
無線傳感器網絡%壓縮感知%多目標定位%重構方法%離散螢火蟲優化算法
무선전감기망락%압축감지%다목표정위%중구방법%리산형화충우화산법
Wireless Sensor Network (WSN)%compressed sensing%multiple target localization%reconstruction method%discrete glowworm swarm optimization algorithm
研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用.提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号.基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位.仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20％,抗噪性达到了20 dB.
研究瞭壓縮感知(CS)理論在無線傳感器網絡(WSNs)多目標定位中的應用.提齣一種基于離散螢火蟲算法的壓縮感知重構方法,併設計瞭具體算法實現流程,該算法襬脫瞭傳統壓縮感知重構算法對稀疏度K的依賴且能夠準確地重構齣原始信號.基于此,將新的壓縮感知重構算法應用于WSNs目標定位,建立瞭WSNs繫統模型,構造瞭閤理的測量矩陣和稀疏矩陣,併分析瞭測量矩陣與重構結果之間的關繫,最終實現瞭WSNs多目標定位.倣真結果錶明該方法在稀疏信號重構性能及多目標定位精度方麵具有較好效果,定位精度優于貪婪匹配跟蹤(GMP)算法、正交匹配追蹤(OMP)算法和最大似然估計(MLE)算法,且用于WSNs定位的傳感器節點數目減少瞭20％,抗譟性達到瞭20 dB.
연구료압축감지(CS)이론재무선전감기망락(WSNs)다목표정위중적응용.제출일충기우리산형화충산법적압축감지중구방법,병설계료구체산법실현류정,해산법파탈료전통압축감지중구산법대희소도K적의뢰차능구준학지중구출원시신호.기우차,장신적압축감지중구산법응용우WSNs목표정위,건립료WSNs계통모형,구조료합리적측량구진화희소구진,병분석료측량구진여중구결과지간적관계,최종실현료WSNs다목표정위.방진결과표명해방법재희소신호중구성능급다목표정위정도방면구유교호효과,정위정도우우탐람필배근종(GMP)산법、정교필배추종(OMP)산법화최대사연고계(MLE)산법,차용우WSNs정위적전감기절점수목감소료20％,항조성체도료20 dB.
