MATLAB实现的最小二乘与支持向量回归无线传感网络协同定位系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用最小二乘法进行未知节点初步定位与异常值筛选，结合支持向量回归（SVR）优化修正，显著提升定位精度与鲁棒性。适用于无线传感网络的高效协同定位场景。

详 情 说 明

无线传感网络节点协同定位系统

项目介绍

本项目实现了基于最小二乘(LS)与支持向量回归(SVR)的无线传感网络节点协同定位算法。系统通过融合两种算法的优势，首先使用最小二乘法进行初步位置估计和异常值筛选，然后利用支持向量回归机对初步定位结果进行优化修正，显著提高了节点定位的精度和鲁棒性。系统支持2D和3D空间定位模式的灵活切换。

功能特性

• 协同定位算法：结合最小二乘法的快速初定位与SVR的优化修正能力
• 异常值处理：通过最小二乘残差分析自动识别并筛选不可靠距离测量值
• 多维空间支持：完整支持2D平面和3D空间节点定位场景
• 参数可配置：支持信号传播模型参数、SVR核函数等关键参数灵活配置
• 性能可视化：提供定位结果对比分析图和节点空间分布示意图

使用方法

1. 准备输入数据：

- 锚节点坐标矩阵（N×2或N×3） - 距离测量矩阵（M×N） - 环境参数（信号衰减因子、误差标准差等） - SVR训练参数（核函数类型、惩罚系数C、不敏感损失参数ε）

1. 运行定位系统：

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程： - 数据预处理与异常检测 - 最小二乘初步定位 - SVR模型训练与位置优化 - 结果分析与可视化输出

1. 获取输出结果：

- 最终定位坐标矩阵 - 定位误差统计分析 - 算法性能对比报告 - 节点分布可视化图形

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上可用内存
• 显示支持：图形显示功能用于结果可视化

文件说明

主程序文件整合了系统的核心定位流程，实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路。具体包含距离测量数据预处理、基于最小二乘法的初始位置估计、异常测距值筛选机制、支持向量回归模型的训练与位置优化、二维/三维定位模式自动适配、定位误差统计分析计算，以及最终结果的可视化展示功能。