基于MATLAB的移动节点动态定位系统：Centroid算法与优化实现

资 源 简 介

本项目实现了基础Centroid定位算法及其加权优化版本，通过参考节点的信号强度或距离数据动态计算移动节点坐标。系统支持实时定位跟踪、误差分析和多场景测试，适用于无线传感器网络定位研究。

详 情 说 明

基于Centroid算法的移动节点动态定位系统及其优化实现

项目介绍

本项目实现了一个移动节点动态定位系统，核心是基于质心定位算法(Centroid Localization)及其优化版本。系统能够根据移动节点接收到的来自多个参考节点（锚节点）的信号强度或距离测量数据，动态计算并估计移动节点的坐标位置。通过引入加权质心优化算法(Weighted Centroid Localization)，有效提升了在复杂环境下的定位精度。系统支持对移动节点的实时定位跟踪、误差统计分析，并可在多种模拟场景下进行测试，同时提供直观的可视化定位轨迹显示和算法性能对比报告。

功能特性

• 核心定位算法: 实现标准的质心定位算法，作为性能对比的基础。
• 优化算法: 实现加权质心定位算法，通过距离或信号强度信息动态调整权重，以提高定位精度。
• 动态轨迹处理: 支持移动节点轨迹预测与滤波处理，平滑定位结果，适应节点运动状态。
• 多场景模拟测试: 可配置不同的环境参数（如通信半径、误差系数）和节点运动模型，模拟多样化的测试场景。
• 误差分析: 自动计算定位结果的多种误差统计指标，包括平均误差、均方根误差等。
• 可视化展示: 提供图形化界面，实时显示移动节点的真实轨迹与估计轨迹的对比，直观展示定位效果。
• 性能对比: 生成不同定位算法的性能对比报告，涵盖定位精度和计算效率等关键指标。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 参考节点坐标：准备一个 N×2 的数组，其中每一行代表一个已知位置锚节点的 (x, y) 坐标。 * 距离/信号强度测量值：准备一个 M×N 的数组，其中 M 为移动节点数量，N 为锚节点数量。每个元素代表对应移动节点到对应锚节点的测量距离或信号强度值。 * 配置参数：设置通信半径、误差系数、权重参数等相关环境与算法参数。如有需要，可配置移动节点的运动模型参数。

1. 运行定位系统：执行主程序文件，系统将根据输入数据自动进行定位计算。

1. 查看输出结果：

* 程序将输出移动节点的估计位置坐标（M×2 数组）。 * 在命令行或指定文件中查看详细的定位误差分析报告。 * 系统会自动生成并显示实时定位轨迹的可视化对比图。 * 同时会输出不同算法（基础Centroid与加权Centroid）的性能对比数据。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱: 主要依赖 MATLAB 基础功能，部分高级可视化或数据处理可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程。它主要负责系统的初始化与参数配置，读取并处理用户提供的参考节点坐标和距离测量数据。接着，该文件调用并执行基础的质心定位算法以及加权的优化质心定位算法，完成对移动节点位置的估计计算。计算完成后，它会进行定位误差的统计分析，并调用图形绘制功能，在同一个坐标系下生成并展示移动节点的真实运动轨迹与两种算法估计轨迹的对比图。最后，主程序会整理并输出包含平均误差、均方根误差等关键指标的性能对比报告。