学术成果

学院信息融合团队在无线传感器网络无距离节点定位方向取得新进展


日期:2022年06月30日  




近日,无线通信领域国际顶级刊物《IEEE Wireless Communications Letters》(JCR Q1IF5.281)报道了人工智能学院信息融合团队在无线传感器网络无距离节点定位方向的研究进展,相关成果以“A Novel Range-Free Node Localization Method for Wireless Sensor Networks”为题在线发表。

近年来,微电子学和嵌入式技术的发展使传感器节点的多功能、高集成度和小型化成为可能,使其在环境监测、火灾探测、工业监测、军事侦察等方面得到广泛应用。在无线传感器网络(Wireless Sensor NetworksWSN中,节点的位置标签对于处理节点收集的数据很重要。全球定位系统可能是获取节点位置标签的一种选择;然而,WSN中的所有节点都配备了GPS,可能会增加WSN的成本和能耗。因此,在过去十年中,没有GPS辅助的节点定位方法引起了研究界的极大关注。

到目前为止,节点定位方案根据节点之间是否涉及距离度量,可以分为两类:基于范围的和无范围的。当WSN中的每个节点都有距离测量设备时,可以采用基于距离的方案来获取节点的距离。另一方面,假设WSN中的每个节点都没有距离测量装置,则可以采用无距离方法根据网络连通性估计节点之间的距离。其中,无范围方法具有成本低、实现方便的特点,已广泛应用于许多WSN系统中。但这类问题存在以下问题:具有较高的定位误差。而引入元启发式方法通常基于在优化问题的可行集中进行随机搜索,又会导致计算复杂度和定位精度之间不可调和的权衡。

为解决该问题,我们提出了一种迭代算法来解决WSN节点的无范围定位中的非凸和不可微问题。它首先执行矩阵变换,将原始优化问题重新表述为具有凸函数和非凸约束的优化问题。 然后,利用一阶泰勒展开将非凸约束紧缩为线性不等式约束。 最后,设计了一种逐次凸逼近方法来迭代求解优化问题。 仿真结果表明,与粒子群优化算法相比,该算法具有更高的定位精度和更低的计算量。

河南大学人工智能学院为该论文的第一单位,信息融合团队金勇教授为第一作者,河南大学人工智能学院副教授周林为通讯作者。该研究工作为河南大学、西北工业大学的联合研究成果,受到国家自然科学基金、河南省科技厅科技攻关项目和河南省教育厅科学技术研究重点项目和河南省科技厅软科学研究项目的支持。

论文连接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9669192

 

 

1. 本地化合作的网络模型

        

(a)未知节点定位的RMSE性能  (b)未知节点定位误差的CDF    (c)ALE性能与通信半径

     

(d)ALE性能与参考节点的比例  (e)LEV性能与参考节点的比例

2. 测试结果





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