田 强, 冯大政, 杨 凡, 胡豪爽

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西 西安 710071)

0 引 言

无线传感器网络定位技术在雷达、导航、目标跟踪和无线通信等领域[1-4]有着广泛的应用。多站目标定位是指处理中心利用多个传感器锚节点接收到的目标定位参数信息估计出目标节点的位置。常见的定位参数主要有:到达时间(time of arrival, TOA)、到达时间差(time difference of arrival, TDOA)、到达角度(angle of arrival, AOA)、信号到达强度(received signal strength, RSS)等[5-8]。

TOA定位技术利用目标信号到达多个传感器的传输时延来确定目标的位置,而传输时延的计算通常需要已知目标信号的发射时间,因此目标与传感器之间必须是精确同步的。然而在实际应用中,尤其对于非合作目标,目标与传感器之间往往存在时钟偏差。文献[9]的研究表明,即便是纳米级的时钟偏差都会严重影响传统TOA算法的定位精度。针对以上不同步的问题,目前主要有两种解决方法[10]:一是将传感器锚节点测量的TOA数据相减,消除未知的时钟偏差,转化为TDOA定位模型。然而,该方法会增加定位方程的非线性程度,而且减法处理会引入有色噪声,导致性能下降[11]。二是利用TOA测量数据对时钟偏差和目标位置进行联合估计。联合估计算法能够获得更高的定位精度,近年来受到了广泛的关注[12-16]。

联合同步与定位问题本质上是一个非线性、非凸的参数估计问题。利用最大似然估计(maximum likelihood estimator,MLE)能够得到非线性问题的渐进最优解,但需要进行格点搜索,计算量很大;通常的做法是利用泰勒级数(Taylor-series, TS)法[17]进行迭代求解,然而该方法需要一个迭代初始值,其收敛性过分依赖于初始值的选取,在初始值选取不好的情况下,很容易落入局部极小点,甚至出现发散的情况。……