基于相对构型与全局变换分解的分布式协作定位理论分析与实现

Cooperative localization introduces the measurements of the signal transmitted between the nodes to explore the node relative locations. Based on this property, statistical shape analysis is involved to decompose the node locations into relative configuration and global transformation, which investigate the problems in cooperative localization through the node relative locations and the network global location/orientation. This project introduces the relative configuration and the global transformation to study the distributed cooperative localization. Theoretically, error bounds for the relative configuration and the global transformation would be derived for exploring the network partition and block stitching strategy in distributed cooperative localization. In practice, this project would quantify and track the error on the relative configuration and global transformation, based on which an algorithm asymptotically achieving the error bound could be designed. Compared with using only the node absolute location error and its lower bound, introducing the relative configuration and global transformation would enrich the theoretical tool in distribute cooperative localization and provide a localization algorithm that asymptotically achieves the error bound.

协作定位通过引入网络中位置未知节点间的信号测量获得了节点间相对位置信息。针对这一特性，已有研究通过统计形状分析手段建立了相对构型与全局变换分解，分别从节点相对位置和网络整体位置(包括朝向)两个角度研究了协作定位中的若干问题。本项目旨在引入相对构型与全局变换相关结论研究分布式协作定位问题。理论上，本项目将利用相对构型与全局变换给出分布式协作定位的误差下界，并据此研究定位方案中分块以及“拼接”策略对定位精度的影响。实践中，本项目通过量化节点位置估计在相对构型与全局变换上的误差，追踪误差的主要来源，进而设计渐近可达误差下界的分布式协作定位算法。相比于以往以节点绝对位置误差及其下界为唯一分析手段，本项目通过引入相对构型和全局变换丰富了分布式协作定位的理论分析工具，提出了渐近可达误差下界的算法设计方案。

协作定位中位置未知节点间的信号测量提供了节点间的相对位置信息。本项目依据统计形状分析的理论，引入相对构型和全局变换的工具研究了协作定位中的若干问题，提出了分布式协作定位的策略与算法。.首先，本项目总结给出了相对构型和全局变换的误差性能界，并据此研究了节点间测量对相关性能界的影响。相比于传统针对均方误差的克拉美罗界，相对构型和全局变换的误差性能界更适用于协作定位问题，区分了节点间测量和引入锚节点或者其他形式正则化约束对定位精度的影响。研究证明，不仅仅节点间测量，甚至与定位目标的之间的测量都可以提升相对构型估计精度，但对全局变换影响有限。.其次，根据全局变换的特点，给出了最优最小约束系统，并应用于提升“拼接”策略性能。最优最小约束系统可由节点测量的费舍信息阵的零空间构造，也可用全局变换构造并进行几何解释。本项目指出了最小约束系统达到最优的限制条件，并提出次优策略应用在GPS定位结果的优化和“拼接”策略的选择上。.第三，设计开发了基于TelosB无线传感器节点和TinyOS操作系统的无线传感器网络协作定位系统，并利用其实测的信道参数，提出并验证了基于路径损耗修正的加权质心定位算法。.本项目的研究成果将有助于将协作定位技术引入到5G移动定位系统中。