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針對(duì)現(xiàn)有基于消息傳遞算法的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法復(fù)雜度和通信開銷過(guò)高的問(wèn)題，提出一種基于測(cè)距的、低復(fù)雜度低協(xié)作開銷的聯(lián)合消息傳遞節(jié)點(diǎn)定位算法。所提算法考慮參考節(jié)點(diǎn)位置的不確定性以減少誤差累積，并將消息約束為高斯函數(shù)以降低通信開銷。首先，根據(jù)系統(tǒng)的概率模型和因子分解設(shè)計(jì)因子圖；然后，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和測(cè)距模型的特點(diǎn)，分別使用置信傳播和平均場(chǎng)方法計(jì)算預(yù)測(cè)消息和協(xié)作消息；最后，在每次迭代過(guò)程中，通過(guò)非線性項(xiàng)的泰勒展開將非高斯置信消息近似為高斯函數(shù)。仿真分析表明，所提算法的定位性能與基于粒子的SPAWN算法接近，但節(jié)點(diǎn)間傳輸?shù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>信息由大量粒子變?yōu)榫迪蛄亢蛥f(xié)方差矩陣，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度也大幅降低。
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