科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为改善当前WSN信号定位算法存在的时延估计困难且在高混沌信道条件下难以分割噪声频谱与信号频谱的不足,提出了一种基于循环分割自适应机制的WSN信号定位算法,首先采取解析并发的方式将信号进行正交循环切割,实现了在高复杂噪声环境中信号空间与噪声空间相互分离,大大降低了信道噪声对定位信号干扰,有效适应了多径传输过程中难以规避的信道噪声影响;基于角度和时延,构建搜寻聚类矩阵,利用该矩阵具有特征矢量互相分离的特性实现了参数的自适应精度提升,该方式在进一步降低噪声信号影响同时,大大提高了定位过程中精度。仿真实验证明,本算法同超线性频率漂移定位算法、相干度频率映射定位算法、拓扑环一次定位算法相比,定位精度较高且定位错误发生频率下降明显,具有显著实际部署价值。
- 单位
