分布式协同无源定位中的数据压缩技术

分布式协同无源定位技术中，到达时差定位技术(Time Differences of Arrive, TDOA)具有定位精度高、定位速度快、抗干扰能力强的优点。但是，TDOA定位需要不同位置的传感器节点将采样值传送到同一个节点进行时差估计，需要大量的数据传输。为了避免大规模的数据传输，数据压缩技术被应用到定位之中。为了达到较高的压缩比，对信号波形进行矢量量化(Vector Quantization, VQ)。仿真不同维数、不同码书大小对TDOA估计精度的影响。实验证明矢量量化能够取得巨大的压缩比，且不失TDOA估计精度，有效的解决TDOA定位技术的大规模数据传输问题。

分布式协同无源定位中，需要不同位置的传感器节点把接收到的信号样值传送到同一节点，利用相关法估计达到时间差来确定目标源的位置。由于无线传感网络的节点通信能力较弱、节点的能量有限， 这种大规模的数据传输使分布式协同定位技术面临着巨大的挑战，而数据压缩是解决此类问题最常用的方法之一。目前，针对无源定位的数据压缩技术领域中较新的研究有：Mark L. Fowler 和Chen Mo 提出的基于费舍尔信息的数据压缩方法[1] [2]。

该方法折衷信息传输率、能耗、估计精度， 在保证较高的TDOA估计精度的条件下， 达到高效的压缩。

李协在无线传感网中面向到达时差估计的数据压缩方法研究中[3]， 对费舍尔信息的数据压缩进一步研究，提出新的比特分配方法代替运算效率低的拉格朗日乘子法，同时提出基于费舍尔信息的数据压缩方法中幅度谱不携带时延信息，只传送相位谱得到进一步的压缩。以上无源定位的数据压缩技术研究均是基于标量量化，而矢量量化技术比标量量化能获得更大的压缩比，且矢量量化的解码算法简单。该文对信号波形进行矢量量化，传送矢量索引，在接收端根据索引利用码书还原信号波形，并与接收到的信号作相关运算，得到TDOA 估计值。

2. 分布式协同无源定位技术 TDOA 定位技术具有精度高、速度快等优点，是无源定位技术最常用的方法之一。假设目标发射的信号为随机信号( )s t ，两个分散在不同位置的传感器节点收到的信号( )is t 和( )kst 分别为 ( )( )( )iis ts tn t=+ (1) ( )()( )kikkstAs tntτ=−+ (2) ikτ 为两个传感节点接收到信号的时差。假设接收到的信号中噪声统计独立。则两个信号的相关函数[4]为： ( )( ){}( ) (){}( ) (){}( )( ){}( )( ){}( ) (){}()() .

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