基于Bregman散度的无线传感器网络定位

摘要

现有算法难以处理脉冲噪声,导致无线传感器网络(WSN)中节点定位精度较低,为此提出基于Bregman散度的WSN定位算法.该算法分为2个阶段:欧氏距离矩阵(EDM)恢复阶段和坐标映射阶段.基于EDM的自然低秩性,将EDM恢复问题转化为噪声环境下的矩阵补全问题;采用L1,2范数显式平滑脉冲噪声,建立正则化矩阵补全模型;为了有效求解该模型,定义多元函数Bregman散度,将分裂Bregman迭代拓展到矩阵空间,结合交替最小化算法,得到EDM的估计;在此基础上,基于多维标度法对节点位置进行估计.实验结果表明,在不同噪声条件下,该算法在保证高效性的同时,在定位精度和鲁棒性方面优于其他算法,特别是当采样率达到一定程度时,定位误差不到其他算法的1/4.