發(fā)布時(shí)間：2020-02-03 16:32

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)具有低成本、低功耗、自組織等特點(diǎn)，在眾多領(lǐng)域如工業(yè)生產(chǎn)、軍事偵察、農(nóng)業(yè)作業(yè)、醫(yī)療設(shè)備等中得到了廣泛的應(yīng)用。提取的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)需要附帶相應(yīng)位置信息，否則，這些數(shù)據(jù)就失去了采集的意義。而使用接收信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)等傳統(tǒng)測(cè)距技術(shù)的定位方法存在精度差等缺點(diǎn)，因此智能算法逐漸被用于解決定位問題。 在智能定位算法中，粒子群優(yōu)化定位算法和遺傳定位算法以其定位精度高，算法復(fù)雜度小等特點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用。本文在研究遺傳算法(GeneticAlgorithm, GA)，粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)以及多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(Multi-ObjectiveParticle Swarm Optimization, MOPSO)的基礎(chǔ)上，將RSSI測(cè)距技術(shù)與智能算法相結(jié)合，采用以下三種節(jié)點(diǎn)定位算法： (1)基于信度和幾何約束的遺傳定位算法。在待定位節(jié)點(diǎn)選擇階段，采用信度機(jī)制選出高定位精度的節(jié)點(diǎn)。在遺傳定位階段，為了達(dá)到縮小搜索空間，加快收斂速度的目的，通過采用幾何約束的方法對(duì)初始化種群進(jìn)行約束。用實(shí)數(shù)編碼對(duì)遺傳算法中的染色體進(jìn)行編碼，并以輪盤賭算法和最優(yōu)保存策略結(jié)合的方式作為選擇算子，同時(shí)采用算數(shù)交叉與均勻變異的方式分別作為交叉算子與變異算子。 (2)基于分級(jí)信度和早熟檢驗(yàn)的混沌粒子群定位算法。節(jié)點(diǎn)的定位過程分成以下兩個(gè)階段：第一階段依據(jù)分級(jí)信度選擇高定位精度節(jié)點(diǎn)作為待定位節(jié)點(diǎn)，并采用RSSI技術(shù)測(cè)出該節(jié)點(diǎn)到鄰居錨節(jié)點(diǎn)的測(cè)距距離；第二階段根據(jù)測(cè)距距離采用PSO算法估計(jì)未知位置節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，通過早熟檢驗(yàn)，以在陷入早熟收斂的種群中啟動(dòng)混沌擾動(dòng)機(jī)制，并通過混沌擾動(dòng)解決PSO早熟收斂的問題。 (3)基于多目標(biāo)粒子群的定位算法。結(jié)合帕累托最優(yōu)理論，采用多目標(biāo)定位模型，以空間距離約束與幾何拓?fù)浼s束同時(shí)作為多目標(biāo)函數(shù)，采用基于多目標(biāo)粒子群的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法。設(shè)置存儲(chǔ)帕累托最優(yōu)解的外部檔案最大容量并動(dòng)態(tài)維護(hù)以節(jié)省存儲(chǔ)空間，并采用比例選擇方法選取全局最優(yōu)。 仿真結(jié)果表明：基于信度和幾何約束的遺傳定位算法能有效提高定位精度并加快收斂速度；基于分級(jí)信度和早熟檢驗(yàn)的混沌粒子群定位算法能優(yōu)先定位高精度節(jié)點(diǎn)，并且能有效解決PSO早熟收斂問題，從而提高定位精度；基于多目標(biāo)粒子群的定位算法能有效的求解多個(gè)定位目標(biāo)的最優(yōu)解并且加快收斂速度的同時(shí)提高定位精度。
【圖文】：

江南大學(xué)碩士學(xué)位論文差。這兩種傳輸信號(hào)速度必須不相同，一般選用超聲波與無線射頻。如圖線射頻速度和時(shí)間分別為1v 和1t ，超聲波速度和時(shí)間分別為2v 和2t 。依據(jù)節(jié)點(diǎn)距離d ： 1 22 11 2v vd t tv v TDOA 相比于 TOA 在 WSN 中應(yīng)用更為廣泛，因?yàn)?TDOA 所測(cè)得的結(jié)但它對(duì)節(jié)點(diǎn)的硬件要求也更高。TDOA 要求節(jié)點(diǎn)既要具有發(fā)射無線射頻信發(fā)射超聲波信號(hào)，，增加了網(wǎng)絡(luò)的成本與復(fù)雜度。此外，超聲波的波長(zhǎng)較小在傳播過程中損耗較大，故無法進(jìn)行遠(yuǎn)距離的傳播，因此不能適應(yīng)部署稀

1 2 2ab ab r p h k c r 1 k 子個(gè)數(shù)， b 1,2,...min, max,,D D v v ，minv 1r 和2r 為 0 到 1 之間權(quán)重，可以權(quán)衡局部為學(xué)習(xí)因子，可以使運(yùn)動(dòng)，適當(dāng)調(diào)整這(2.15)中的第 2 項(xiàng)算法的社會(huì)部分。體最優(yōu)以及全局最示：
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2576067