【WSN定位】基于LOS环境下6个基站改进chan算法仿真对比分析附matlab代码

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🔥 内容介绍

无线传感器网络（WSN）定位技术在近年来得到了广泛应用，其中基于到达时间（TOA）的定位算法因其精度高、易于实现等优点而备受关注。Chan算法作为一种经典的TOA定位算法，其计算简单、鲁棒性强，但其定位精度会受到多径效应和非视距（NLOS）环境的影响。为了提高Chan算法在LOS环境下的定位精度，本文提出了一种改进的Chan算法，并通过仿真对比分析其性能。

1 引言

无线传感器网络（WSN）定位技术是近年来研究的热点领域之一，其应用范围涵盖环境监测、目标追踪、智能家居等多个方面。WSN定位技术主要分为两类：基于距离的定位技术和基于角度的定位技术。其中，基于到达时间（TOA）的定位算法因其精度高、易于实现等优点而备受关注。

Chan算法是一种经典的TOA定位算法，其计算简单、鲁棒性强，但其定位精度会受到多径效应和非视距（NLOS）环境的影响。为了提高Chan算法在LOS环境下的定位精度，本文提出了一种改进的Chan算法，并通过仿真对比分析其性能。

2 相关工作

近年来，国内外学者对Chan算法进行了大量的研究工作。文献[1]提出了一种改进的Chan算法，通过引入权重因子来提高算法的鲁棒性。文献[2]提出了一种基于最小二乘法的Chan算法，该算法能够有效地抑制多径效应的影响。文献[3]提出了一种基于神经网络的Chan算法，该算法能够学习多径效应的特性，从而提高定位精度。

3 改进的Chan算法

本文提出的改进的Chan算法主要包括以下几个方面：

• 引入权重因子：为了提高算法的鲁棒性，本文在Chan算法中引入了权重因子。权重因子的值与基站到目标节点的距离成反比，距离越近，权重因子越大。

• 采用最小二乘法：为了抑制多径效应的影响，本文采用最小二乘法来估计目标节点的位置。

• 考虑多径效应：为了提高算法的精度，本文考虑了多径效应的影响。

4 仿真实验

为了验证改进的Chan算法的性能，本文进行了仿真实验。仿真实验中，我们假设有6个基站均匀分布在一个半径为100米的圆形区域内，目标节点位于圆心。基站和目标节点之间为LOS环境。

我们分别使用Chan算法和改进的Chan算法进行定位，并比较了两种算法的定位精度。仿真结果表明，改进的Chan算法的定位精度明显高于Chan算法。

5 结论

本文提出了一种改进的Chan算法，并通过仿真对比分析其性能。仿真结果表明，改进的Chan算法的定位精度明显高于Chan算法。该算法可以有效地提高Chan算法在LOS环境下的定位精度，为WSN定位技术的应用提供新的思路。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]陈莹.基于非测距的无线传感器网络定位算法研究[D].华中师范大学,2011.DOI:10.7666/d.y1899559.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合