基于无线传感器网络的河流中稳态扩散污染源定位研究
针对河流中污染源定位问题,首先分析了河流污染源扩散模型,给出了一种处理完全吸收边界,不完全反射边界以及完全反射边界的通用河流污染源稳态扩散模型。改进了在边界约束下以测量值与理论值之差的平方和为目标的非线性最小二乘算法,并提出了一种新的最小二乘污染源定位算法。该算法弥补了直接非线性最小二乘算法在数值计算过程中稳定性较差的缺点。最后,仿真研究了浓度测量噪声,节点漂移误差和反射系数误差对定位性能的影响。仿真结果表明:已知信息的误差越大,则定位均方根误差越大;传感器节点个数越多,估计精度越高,但当节点增加到一定数量时,继续增加节点对定位精度的影响会减小。另外,仿真结果验证了非线性最小二乘算法的优越性,说明了算法在河流污染源定位应用中的有效性。
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