《表1 各算法计算复杂度》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《非视距环境下RSS和TDOA联合的信源被动定位》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

对笔者所提能时域联合算法的计算复杂度与单独使用接收信号强度和到达时间差信息的算法、文献[11]中的两步加权最小二乘算法（TSWLS）以及文献[17]中提到的联合自组织算法（JAH）的计算复杂度进行比较，总结如表1。其中K表示二分操作的最大步骤数，所有实验中K=30。而M表示朗伯W函数主分支的计算量，在实验中取朗伯W函数的最简便形式，故M=3[17]（若采取不同的朗伯W函数形式，增加M的取值，可得到更加精确的位置估计）。所有算法的计算复杂度均与传感器数目N线性相关，其中两步加权最小二乘法的复杂度为O（7 N）[23]（三维情况下）。笔者提出的算法为提高位置估计精度采用的迭代与二分操作，在一定程度上增加了计算复杂度。但在非视距环境下，相比于两步加权最小二乘法和联合自组织算法出现定位性能恶化的情况，该方法却能获得较高的估计精度并同时得到对非视距误差因子的精确估计。