本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + DV-Hop算法��； 參考：《吉林大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是一種由眾多能夠檢測(cè)和感知客觀世界并能夠通過電磁波、超聲波、紅外線等無線通信方式發(fā)送和接收信息的節(jié)點(diǎn)以自組織的方式形成的多跳分布式網(wǎng)絡(luò)。它具有廣闊的應(yīng)用前景未來將會(huì)被廣泛應(yīng)用于地震監(jiān)測(cè)、動(dòng)物生活習(xí)性監(jiān)測(cè)、深海探測(cè)、精細(xì)農(nóng)業(yè)、智能家居等各個(gè)領(lǐng)域，必將對(duì)人類的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生極為深遠(yuǎn)的影響。在其眾多應(yīng)用中節(jié)點(diǎn)自身位置的獲取是必不可少的，一方面是因?yàn)闆]有采集位置的信息是沒有任何價(jià)值和意義的，另一方面是因?yàn)楣?jié)點(diǎn)的管理與分簇、監(jiān)測(cè)目標(biāo)的跟蹤、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞墨@取與控制以及路由的生成與優(yōu)化等系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)也需要節(jié)點(diǎn)位置信息的支持，所以說節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是WSN中十分重要和非常關(guān)鍵的技術(shù)。 經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，雖然目前已經(jīng)提出了很多用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)，但是其定位精度和實(shí)現(xiàn)成本仍然是魚和熊掌的關(guān)系，高精度節(jié)點(diǎn)定位的實(shí)現(xiàn)都依賴于成本和能耗較高的測(cè)量模塊的支持，因此十分有必要研究低成本、高精度的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)。 本文在深入研究了DV-Hop算法原理的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了算法誤差的外在和內(nèi)在兩方面因素，，并通過查閱大量的文獻(xiàn)研究了學(xué)者們對(duì)本算法進(jìn)行的一些優(yōu)化改進(jìn)并總結(jié)了研究現(xiàn)狀。為了進(jìn)一步提高算法的定位性能，本文以減小算法的內(nèi)在誤差為出發(fā)點(diǎn)，提出了基于跳數(shù)優(yōu)化和迭代加權(quán)的改進(jìn)算法──TDDV-Hop定位算法和基于RSSI和優(yōu)化魚群算法的改進(jìn)算法──RPFDV-Hop定位算法。 TDDV-Hop定位算法進(jìn)行的改進(jìn)工作如下：首先基于相鄰兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居集合的異同性與兩者距離的關(guān)系對(duì)相鄰節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化；其次未知節(jié)點(diǎn)以周圍幾個(gè)距離較近的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)和跳數(shù)信息計(jì)算自身的加權(quán)跳距；然后未知節(jié)點(diǎn)基于三角形的邊長(zhǎng)與內(nèi)角的關(guān)系以及原始算法中的方法計(jì)算自身與信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的加權(quán)距離，進(jìn)而提高了兩者之間距離估計(jì)的準(zhǔn)確性；最后對(duì)方程組最后一個(gè)方程的選擇進(jìn)行了優(yōu)化處理，并利用迭代加權(quán)最小二乘估計(jì)法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，從而提高了未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)估計(jì)的精度。Matlab仿真結(jié)果表明，TDDV-Hop定位算法的穩(wěn)定性和定位精度都明顯高于原始算法以及文獻(xiàn)[33]和文獻(xiàn)[35]的改進(jìn)算法。 RPFDV-Hop定位算法進(jìn)行的改進(jìn)工作如下：首先對(duì)節(jié)點(diǎn)接收到的RSSI值利用MeanShift算法進(jìn)行濾波處理以獲取RSSI的真實(shí)值并計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的路徑損耗值，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)計(jì)算自身平均每跳距離和平均每跳路徑損耗值并進(jìn)行廣播，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)接收周圍信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的廣播信息并基于最小二乘估計(jì)法估計(jì)自身的路徑損耗指數(shù)等參數(shù)，之后利用對(duì)數(shù)-常態(tài)分布無線信道模型計(jì)算自身與相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離，并將此值作為兩者之間優(yōu)化后的跳數(shù)；其次未知節(jié)點(diǎn)基于加權(quán)的方法估計(jì)與周圍不同信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的跳距；最后采用基于粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)的人工魚群算法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。Matlab仿真結(jié)果表明，RPFDV-Hop定位算法性能由于RSSI測(cè)距技術(shù)和改進(jìn)人工魚群智能算法的應(yīng)用得到了明顯提升，好于原始算法以及文獻(xiàn)[27]和文獻(xiàn)[37]的改進(jìn)算法。
[Abstract]:Wireless Sensor Network ( WSN ) is a multi - hop distributed network formed by many nodes capable of detecting and sensing objective world and capable of transmitting and receiving information in wireless communication mode such as electromagnetic wave , ultrasonic wave , infrared ray , etc .

After many years of research and development , although many node positioning technologies for wireless sensor networks have been put forward , the positioning accuracy and realization cost are still the relations of fish and bear palm , and the realization of high - precision node positioning depends on the support of the measurement module with high cost and energy consumption , so it is necessary to study the node positioning technology with low cost and high precision .

On the basis of studying the principle of DV - Hop algorithm , this paper analyzes the external and internal factors of the algorithm error , and studies the current situation of the research . In order to further improve the positioning performance of the algorithm , this paper presents an improved algorithm based on hop count optimization and iterative weighting , which is based on the internal error of the algorithm .

The improvement of the TDDV - Hop localization algorithm is as follows : Firstly , the hop count of adjacent nodes is optimized based on the relationship between the difference of the neighbor set of two adjacent nodes and the distance between the two nodes ;
secondly , the unknown node calculates its own weighted hop distance based on the coordinate and the hop count information of the beacon node which is closer to the surrounding several distances ;
then the unknown node calculates the weighted distance between itself and the beacon node based on the relationship between the edge length and the inner angle of the triangle and the method in the original algorithm , thereby improving the accuracy of the distance estimation between the two nodes ;
Finally , the selection of the last equation of the equations is optimized , and the coordinates of the unknown nodes are calculated by the iterative weighted least squares estimation method . The simulation results show that the stability and the positioning accuracy of the TDDV - Hop positioning algorithm are obviously higher than those of the original algorithm and the improved algorithm of the literature review 33 and the literature review 35 .

The improved operation of RPFDV - Hop positioning algorithm is as follows : firstly , the RSSI value received by the node is filtered by the MeanShift algorithm to obtain the real value of the RSSI and calculate the path loss value between the nodes , the beacon node calculates the average per - hop distance and the average per - hop path loss value and carries out broadcasting ;
secondly , the unknown node estimates the hop distance from the surrounding different beacon nodes based on the weighted method ;
Simulation results show that the performance of RPFDV - Hop localization algorithm is improved obviously due to the RSSI ranging technology and the application of improved artificial fish swarm intelligence algorithm .
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：2060666