[发明专利]一种稀疏化节点定位算法

权利要求书

1.一种稀疏化节点定位算法，包括下列步骤：

(1)节点收集移动信标节点在不同位置处的信息，并建立稀疏化的定位模型,

1.1)移动信标节点不停地在整个网络区域内移动，并周期性的发送信标信号；

1.2)目标节点接到在感知区域内所有的信标信号并将其记录下来；

1.3)目标节点根据获得的信标信号，来确定自身的感知区域和建立稀疏化定位模型，确定观测矩阵和观测值；

(2)通过LU分解对观测矩阵A和观测值Y进行预处理，其中LU分解唯一地确定一个M×M的正线下三角阵L和一个M×N酉矩阵U，使A=LU，且有UU^T=I_M，(·)^T表示的是矩阵的转置，并得到新的观测矩阵和观测值；

(3)根据步骤(2)中得到的新的观测矩阵和观测值，利用压缩感知重建算法以及稀疏信号X'，重构稀疏信号X：

其中，U₁,U₂,···,U_N为矩阵U的列向量；

(4)利用质心算法得到目标节点的估计位置,

4.1)利用步骤(3)中重构出来的稀疏信号X，归一化得到感知区域中各个网格与目标节点的权值系数；

4.2)利用得到权值系数，通过加权质心算法得到目标节点的估计位置，过程如下：

通过稀疏信号X，来决定N个网格对目标节点坐标估计的权值大小，即有：

(x,y)=Σi=1Nωi(xi,yi)]]>

其中，(x,y)即为目标节点坐标估计，（x_i,y_i）为第i个网格中心点的坐标位置，ω_i为第i个网格目标节点坐标估计的权值大小，ω_i用下式表示：

ωi=xi/Σi=1Nxi.]]>