【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡是在國內外很受關切的、多種科目交集的、知識高度集中的前端熱門研究領域。并且此技術上到國家安全、軍事領域,下至家庭、醫(yī)療領域都得到了廣泛的應用,這些應用已經(jīng)深刻地融入了我們平時的生活。這當中定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡的首要樞紐。若不能準確知道感測區(qū)域中目標的位置,那得到的監(jiān)測數(shù)據(jù)是沒有任何意義的。尤其在本文礦井環(huán)境應用中,對定位的準確度提出了更高的要求。因而,本文在測距算法的基礎上對定位技術進行了研究,本文的研究內容歸納如下:首先,分析了井下環(huán)境的特點,并介紹了接收信號強度指示(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)的測距技術。井下環(huán)境分支較多,不能保持高的網(wǎng)絡連通度,所以本文采用了精度較好的RSSI測距技術,同時也介紹了幾種與傳輸路徑損耗相關的無線信號傳輸模型,分別是自由空間傳輸模型、雙線地面反射模型以及Shadowing模型,還闡述了幾種節(jié)點位置的計算方法。其次,在RSSI測距技術的基礎上,引入了粒子群算法對定位算法進行優(yōu)化。詳細介紹了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特點和原理,并對PSO算法的優(yōu)缺點進行分析。結合前人經(jīng)驗,針對算法易陷入局部最優(yōu)解和收斂速度慢等問題提出了一點改進,將陷入局部最優(yōu)的粒子初始化處理,并退回可能的局部最優(yōu)值。而后具體闡述了基于改進的PSO算法的井下定位過程。最后,利用仿真軟件根據(jù)井下RSSI測距模型對未知節(jié)點和信標節(jié)點間的距離進行估算。將未知節(jié)點和信標節(jié)點間的估量距離和實際距離的均方誤差作為PSO算法的適應度函數(shù),并根據(jù)速度和位置公式更新粒子的位置,再通過算法的迭代計算找到適應性更好的粒子,將井下節(jié)點定位問題轉化成優(yōu)化求解問題。而后介紹了基于改進PSO算法的井下定位方法的實現(xiàn)過程,對比PSO算法和改進后的算法,仿真結果顯示:改進后的算法精度更高,收斂速度明顯提升。最后比較了改進PSO定位算法與最小二乘法的定位性能,得出結論:本文研究的基于改進PSO算法的井下定位算法具有良好的收斂特性和穩(wěn)定性,定位精度更高。
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【圖文】：

圖 3.2 RSSI 擴散模型的截面圖Fig. 3.2 Cross section diagram of RSSI diffusion model3.2 改進PSO算法的模型建立本文所用的改進后的粒子群算法由三部分組成，解決了局部最優(yōu)問題，搜索范圍以及保證收斂速度的問題，如下所示：改進后 IPSO引入慣性權重引入壓縮因子標準 PSO

圖 4.1 實際距離與測量距離的對比Fig. 4.1Actual distance and measured distance的 PSO 定位算法實驗節(jié)點分布策略80m00m200m

【參考文獻】

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本文編號：2720038