《表1 仿真参数表：基于循环分割自适应机制的WSN信号定位算法研究》

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《基于循环分割自适应机制的WSN信号定位算法研究》

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图3（a）—（c）显示了在不同信道条件下（高斯信道、拉普拉斯信道、莱斯信道）本算法与SF-SL算法、CFML算法、OTL-TR算法在定位错误发生频率上仿真对比。本算法在高斯噪声、拉普拉斯噪声、莱斯噪声干扰情况与对照组算法相较，具有显著定位错误发生频率较低特性，随着锚节点个数增多，本算法定位错误曲线波动性明显较对照组算法要低。由于本算法通过循环分割方式，利用定位信号与信道噪声具有正交特性，能够显著降低信道噪声对定位过程干扰，从而减少定位错误发生概率。此外本算法能够通过搜寻的方式直接从功率谱函数里搜寻出时延和角度两个参量，并通过该参量实现对信道定位过程的二次精确定位。SFSL算法、CFML算法、OTL-TR算法均只考虑定位过程中的精确度，未采取机制对定位错误进行校正，因此在定位错误发生频率上，本算法的性能要显著优于对照组算法。