發(fā)布時間：2017-10-16 09:47

  本文關(guān)鍵詞：基于改進粒子群優(yōu)化算法的WSN節(jié)點定位的研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) LH-DMPSO 節(jié)點定位

【摘要】：無線傳感網(wǎng)(Wireless Sensor Network,WSN)是信息技術(shù)革命的重要組成部分,被廣泛的應(yīng)用于軍事,醫(yī)療護理,環(huán)境監(jiān)測,目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域,是一種重要的信息采集手段。在實際應(yīng)用中,無線傳感網(wǎng)節(jié)點的位置信息是其提供各種應(yīng)用服務(wù)的基礎(chǔ),雖然GPS(Global Positioning System)是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛、技術(shù)最成熟的全球定位系統(tǒng),但是由于無線傳感網(wǎng)具有節(jié)點數(shù)量大,體積小,傳感節(jié)點能量有限的特點;使得高能耗,體積較大,成本較高的GPS定位裝置在應(yīng)用于大規(guī)模的WSN時受到限制。對于大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),目前主要的節(jié)點定位算法主要分為兩類;一類是基于測距的定位算法,即首先通過RSSI(Rdio Signal Strength Indicator),TDOA(Time Difference of Arrival)等各種測距技術(shù)測得未知節(jié)點到已知節(jié)點的距離,列出方程組,再通過最大似然估計法、三邊測量法等求解此非線性方程組,最終完成對未知節(jié)點的定位;另一種是基于非測距的定位算法,主要是在無線傳感網(wǎng)上部署特殊的通信協(xié)議,通過網(wǎng)絡(luò)的連通性來估計節(jié)點間的距離,從而完成定位過程,比較典型的算法主要有DV-HOP(Distance vector-hop),質(zhì)心算法等。粒子群優(yōu)化算法是一種新興的群體智能優(yōu)化算法,主要用于求解非線性優(yōu)化問題,具有搜索速度快,實現(xiàn)簡單的特點,被廣泛的應(yīng)用于路徑規(guī)劃,經(jīng)濟預(yù)測等領(lǐng)域;但是粒子群優(yōu)化算法在求解復(fù)雜多峰的非線性優(yōu)化問題時,容易陷入早熟收斂,針對這一缺點,本文提出一種基于種群粒距動態(tài)變化策略的帶有雙變異因子的改進粒子群優(yōu)化算法LH-DMPSO(Lowdiversity_Highdiversity Dual Mutation Particle Swarm Optimization),通過動態(tài)變異,促進粒子更新,從而克服早熟收斂問題。在傳統(tǒng)的基于RSSI測距的無線傳感網(wǎng)節(jié)點定位算法中,使用RSSI測距手段本身會引入測距誤差,傳統(tǒng)的采用最大似然法估計等方法求解非線性方法組進而完成定位時,引入了較大的計算誤差,本文首先對此傳統(tǒng)節(jié)點定位算法進行詳細(xì)的誤差分析,隨后將定位問題轉(zhuǎn)化為非線性優(yōu)化問題,再用改進的粒子群優(yōu)化算法LH-DMPSO來求解定位。最后通過與傳統(tǒng)的基于最大似然法估計法定位以及基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法定位進行仿真性能比較,證明了本文改進算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) LH-DMPSO 節(jié)點定位
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 無線傳感網(wǎng)概述及其節(jié)點定位技術(shù)13-29
• 2.1 無線傳感網(wǎng)概述13-17
• 2.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基本概念13
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)13-15
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特征15-16
• 2.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用16-17
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點定位17
• 2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位分類17-18
• 2.4 基于測距的定位18-24
• 2.4.1 常見的測距與測角技術(shù)18-21
• 2.4.2 常見的定位方法21-24
• 2.5 基于非測距的定位24-27
• 2.5.1 質(zhì)心定位法25-26
• 2.5.2 DV-HOP算法26-27
• 2.6 定位算法的性能評價指標(biāo)27-28
• 2.7 本章小結(jié)28-29
• 第三章 粒子群優(yōu)化算法及其改進29-41
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法基本原理29-30
• 3.2 基本粒子群算法的參數(shù)分析30-32
• 3.2.1 慣性權(quán)重30-31
• 3.2.2 加速因子31-32
• 3.2.3 最大速度限幅32
• 3.3 具體算法步驟32-33
• 3.4 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法流程圖33
• 3.5 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的局限性33-34
• 3.6 改進的粒子群優(yōu)化算法34-35
• 3.6.1 平均粒距34
• 3.6.2 雙變異因子34-35
• 3.6.3 LH-DM動態(tài)變異策略35
• 3.7 改進算法流程35-36
• 3.8 實驗與仿真36-40
• 3.9 本章小結(jié)40-41
• 第四章 改進粒子群優(yōu)化算法在WSN節(jié)點定位中的應(yīng)用41-52
• 4.1 基于RSSI測距的定位41-47
• 4.1.1 RSSI測距原理41-43
• 4.1.2 信道衰落模型43-45
• 4.1.3 RSSI取值策略45
• 4.1.4 基于RSSI測距技術(shù)定位算法流程45-46
• 4.1.5 基于RSSI定位誤差分析46-47
• 4.2 基于改進粒子群優(yōu)化的節(jié)點定位算法47-48
• 4.2.1 粒子群優(yōu)化算法在節(jié)點定位中的應(yīng)用47
• 4.2.2 基于改進粒子群優(yōu)化的RSSI定位算法步驟47-48
• 4.3 實驗與仿真48-50
• 4.3.1 實驗環(huán)境描述48-49
• 4.3.2 實驗結(jié)果與數(shù)據(jù)分析49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 論文總結(jié)52
• 5.2 研究展望52-54
• 參考文獻54-57
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文57-58
• 致謝58

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本文編號：1041995