基于半定松弛优化估计的无线传感网络定位

摘要

针对复杂环境下的无线传感节点位置定位精度的问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的半定松弛优化估计(SC-SDP)算法,以实现无线传感器网络中节点位置的准确估计。文章基于半定松弛优化估计定位技术,建立系统模型并将其作为一个优化问题,通过寻找初始非凸目标函数的更低下界来重新阐述优化问题,将非线性和非凸问题分别松弛优化,得到次优化解;采用无迹卡尔曼算法过滤其噪声,获得一个可更准确地捕捉真实均值和协方差的滤波器,并且利用无轨迹转换使高斯输入信号精确到三阶,非高斯输入信号精确到二阶。大量的实验结果分析表明:SC-SDP算法在无线传感器网络的定位误差(RMSE)要优于GM-SDP算法、WLS算法以及CRLB算法的定位误差,提高了无线传感器网络的定位精度;半定松弛化算法的抗干扰性得到改善。