【WSN定位】基于chan、taylor算法实现移动基站无源定位附各类参数测试matlab代码

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⛄ 内容介绍

节点定位问题是无线传感器网络(WSN)面临的一个难点,科技的发展与进步使得对无线传感器网络定位的要求也与日俱增.没有合理的定位技术,无线传感器网络的应用范围将受到极大的限制,目前改进定位技术突破点体现在改进节点硬件设计以及定位算法两方面. 本论文先讲述了无线传感器网络的发展历程,对无线传感器网络的各方面进行综合分析研究.经历多年的研究探索,无线传感器网络的定位技术主要分为两大类:"非测距"和"测距".通过对这两类定位算法进行全面分析,比较,最后在测距类的定位技术领域中,对TDOA定位系统进行研究. 本论文利用chan、taylor算法,通过Matlab仿真结果证明其有效性.

⛄ 部分代码

BSN = [7,6,5,4,3];

%BSN=3;

%BSN = 3;

R = 3000;

CalNum = 10;

%MSP=MSPosition();

%MS(1)=MSP(1)*R;

%MS(2)=MSP(2)*R;

Noise = 150;

%Noise = [30, 60, 90, 150, 210, 300];

%Noise = [30, 60, 90, 120,150, 180];

for m = 1:5,

    for i = 1: CalNum,

        MSP = MSPosition();

        MS(i,1) = MSP(1)*R;

        MS(i,2) = MSP(2)*R;

        EMSCI = ChanAlgorithm(BSN(m), MSP, R, Noise);

        EMSC(i, 1) = EMSCI(1);

        EMSC(i, 2) = EMSCI(2);

        EMSTI = TaylorAlgorithm(BSN(m), MSP, R, Noise);

        EMST(i ,1) = EMSTI(1);

        EMST(i, 2) = EMSTI(2);

        EMSSII = SIAlgorithm(BSN(m), MSP, R, Noise);

        EMSSI(i ,1) = EMSSII(1);

        EMSSI(i, 2) = EMSSII(2);

        % EMSF1=FWLSAlgorithm(BSN, MSP, R);

        % EMSF(i,1)=EMSF1(1);

        % EMSF(i,2)=EMSF1(2);

    end

    rmse_c(m) = TDOA_RMSE(MS,EMSC)

    rmse_t(m) = TDOA_RMSE(MS,EMST)

    rmse_si(m) = TDOA_RMSE(MS,EMSSI)

    % rmse_f(n)=TDOA_RMSE(MS,EMSF)

    crlb(m) = CRLB(BSN(m),MSP, R, Noise)

    % plot(Noise(n),rmse_c(n),'r-square');

    % hold on;

    % plot(Noise(n),rmse_si(n),'y--diamond');

end

BSN=[3:1:7];

plot(BSN,rmse_c,'r-square');

hold on;

plot(BSN,rmse_t,'b-pentagram');

hold on;

plot(BSN,rmse_si,'k-diamond');

xlabel('基站数');ylabel('定位误差均值/m')

legend('Chan算法均方根误差：方形','Taylor算法均方根误差:五角形','SI算法均方根误差：菱形')

%hold on;

%plot(Noise,rmse_f,'m-+');

grid on;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 罗平. 基于TDOA的无线传感器网络定位系统研究与设计[D]. 昆明理工大学, 2014.

[2] 胡心怡. 基于RSSI的WSN定位算法优化及定位系统的实现[D]. 哈尔滨工业大学.

[3] 沙勇. 基于Matlab的WSN定位算法仿真设计[J]. 齐齐哈尔大学学报：自然科学版, 2017, 33(6):3.

⛳️ 完整代码

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