【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是在國內(nèi)外很受關(guān)切的、多種科目交集的、知識(shí)高度集中的前端熱門研究領(lǐng)域。并且此技術(shù)上到國家安全、軍事領(lǐng)域,下至家庭、醫(yī)療領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用,這些應(yīng)用已經(jīng)深刻地融入了我們平時(shí)的生活。這當(dāng)中定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的首要樞紐。若不能準(zhǔn)確知道感測區(qū)域中目標(biāo)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(yīng)用中,對定位的準(zhǔn)確度提出了更高的要求。因而,本文在測距算法的基礎(chǔ)上對定位技術(shù)進(jìn)行了研究,本文的研究內(nèi)容歸納如下:首先,分析了井下環(huán)境的特點(diǎn),并介紹了接收信號強(qiáng)度指示(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)的測距技術(shù)。井下環(huán)境分支較多,不能保持高的網(wǎng)絡(luò)連通度,所以本文采用了精度較好的RSSI測距技術(shù),同時(shí)也介紹了幾種與傳輸路徑損耗相關(guān)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(diǎn)位置的計(jì)算方法。其次,在RSSI測距技術(shù)的基礎(chǔ)上,引入了粒子群算法對定位算法進(jìn)行優(yōu)化。詳細(xì)介紹了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特點(diǎn)和原理,并對PSO算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。結(jié)合前人經(jīng)驗(yàn),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(diǎn)改進(jìn),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(jìn)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(diǎn)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的距離進(jìn)行估算。將未知節(jié)點(diǎn)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的估量距離和實(shí)際距離的均方誤差作為PSO算法的適應(yīng)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(jì)算找到適應(yīng)性更好的粒子,將井下節(jié)點(diǎn)定位問題轉(zhuǎn)化成優(yōu)化求解問題。而后介紹了基于改進(jìn)PSO算法的井下定位方法的實(shí)現(xiàn)過程,對比PSO算法和改進(jìn)后的算法,仿真結(jié)果顯示:改進(jìn)后的算法精度更高,收斂速度明顯提升。最后比較了改進(jìn)PSO定位算法與最小二乘法的定位性能,得出結(jié)論:本文研究的基于改進(jìn)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(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【圖文】：

圖 3.2 RSSI 擴(kuò)散模型的截面圖Fig. 3.2 Cross section diagram of RSSI diffusion model3.2 改進(jìn)PSO算法的模型建立本文所用的改進(jìn)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(jìn)后 IPSO引入慣性權(quán)重引入壓縮因子標(biāo)準(zhǔn) PSO

圖 4.1 實(shí)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(shí)驗(yàn)節(jié)點(diǎn)分布策略80m00m200m

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2720038