4、无线传感器网络定位与自动驾驶软件缺陷预测研究

无线传感器网络定位与自动驾驶软件缺陷预测研究

无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络中，定位未知节点的位置是一项重要任务。常见的定位方法有机器学习（ML）方法和多边定位法，但这两种方法都存在一定的局限性。

1. 最小二乘法计算未知节点位置

为了计算未知节点的位置，需要利用其与锚节点之间的距离以及锚节点的二维坐标，采用最小二乘法。其计算过程如下：
首先，需要最小化以下表达式来计算未知节点的位置：
[
Minimize \ \varepsilon = \left| \sum_{i=1}^{M} \sqrt{(x_i - x)^2 + (y_i - y)^2} - \overline{d}_i \right|^2
]
其中，(M)表示在未知节点通信范围内的锚节点数量，且(M)至少为3才能进行正确定位。未知节点与锚节点之间计算距离的平方为：
[
(x_i - x)^2 + (y_i - y)^2 = \widetilde{d}_i^2 \quad \forall i = 1, \ldots, M
]
通过一系列推导，可以将方程表示为矩阵形式：
[
\begin{bmatrix}
2 (x_j - x_1) & 2 (y_j - y_1) \
\vdots & \vdots \
2 (x_j - x_M) & 2 (y_j - y_M)
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x \
y
\end{bmatrix}
=
\begin{