隨著人類對(duì)環(huán)境重要性的意識(shí)逐漸增強(qiáng),環(huán)境監(jiān)測(cè)意義重大。其中森林資源匱乏,森林火災(zāi)等頻頻發(fā)生,森林環(huán)境監(jiān)測(cè)顯得尤為重要,而WSN技術(shù)的出現(xiàn)為環(huán)境中隨機(jī)數(shù)據(jù)的采集提供了便利。節(jié)點(diǎn)定位和獲取感知數(shù)據(jù)一樣重要,在森林環(huán)境中,傳感器節(jié)點(diǎn)通常隨機(jī)分布,若沒(méi)有定位信息存在,節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)將毫無(wú)意義。WSN中部分節(jié)點(diǎn)配置GPS,稱為錨節(jié)點(diǎn),其余的未知節(jié)點(diǎn)則通過(guò)定位算法獲取其位置。根據(jù)森林環(huán)境的不同場(chǎng)景特點(diǎn)和應(yīng)用需求,設(shè)計(jì)合理的定位方案,提高定位精度,是本文研究的目標(biāo)。本文對(duì)WSN定位技術(shù)進(jìn)行了深入研究,研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面:(1)針對(duì)大規(guī)模森林環(huán)境監(jiān)測(cè)場(chǎng)景,本文基于DV-Hop算法設(shè)計(jì)出基于加權(quán)因子的混合DV-Hop算法HDV-Hopw,采用兩種策略對(duì)其改進(jìn):首先通過(guò)對(duì)錨節(jié)點(diǎn)的平均每跳距離進(jìn)行加權(quán)處理減小平均每跳距離帶來(lái)的誤差,然后將未知節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)轉(zhuǎn)換成目標(biāo)優(yōu)化,采用混合GA-PSO算法對(duì)未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)限制初始種群的可行域、改進(jìn)初始種群質(zhì)量提高算法的定位精度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:在沒(méi)有增加額外硬件設(shè)備的情況下,HDV-Hopw算法相比DV-Hop算法平均定位誤差降低了11%左右,在形狀不規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲卸ㄎ痪忍岣吒鼮槊黠@。(2)針對(duì)局部精細(xì)環(huán)境監(jiān)測(cè)場(chǎng)景,規(guī)模相對(duì)較小,且相對(duì)大規(guī)模森林環(huán)境監(jiān)測(cè)定位要求更高,故本文在RSSI測(cè)距技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出FCDC-CL算法。直接將RSSI信號(hào)強(qiáng)度映射為節(jié)點(diǎn)估算距離存在誤差,粗大誤差越多,對(duì)最終定位的準(zhǔn)確性干擾越大。為提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位精度,首先對(duì)估算距離預(yù)處理;再根據(jù)數(shù)據(jù)一致性原理,利用模糊聚類算法篩選、剔除粗大誤差;最后利用改進(jìn)的加權(quán)質(zhì)心算法對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。仿真實(shí)驗(yàn)表明FCDC-CL算法的平均定位誤差在9.4%左右,而WCL算法的平均定位誤差在25.5%左右,與WCL算法相比FCDC-CL算法的誤差明顯降低。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP212.9;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 WSN定位技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 WSN定位技術(shù)的國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 WSN定位技術(shù)的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究思想及研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
    2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)
        2.1.1 定位相關(guān)術(shù)語(yǔ)及系統(tǒng)假設(shè)
        2.1.2 定位基本步驟
        2.1.3 定位算法的分類
        2.1.4 定位算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.2 基于測(cè)距的定位算法
        2.2.1 節(jié)點(diǎn)間距測(cè)量方法
        2.2.2 節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算方法
    2.3 無(wú)需測(cè)距定位算法
        2.3.1 DV-Hop算法
        2.3.2 質(zhì)心算法
        2.3.3 三角形內(nèi)點(diǎn)近似估計(jì)法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 面向森林環(huán)境監(jiān)測(cè)的WSN定位方案設(shè)計(jì)
    3.1 森林環(huán)境監(jiān)測(cè)的應(yīng)用需求分析
    3.2 面向森林環(huán)境監(jiān)測(cè)的WSN總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 WSN節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)分析
        3.3.1 傳感器節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)要求
        3.3.2 節(jié)點(diǎn)的部署
        3.3.3 節(jié)點(diǎn)的定位設(shè)計(jì)
    3.4 不同場(chǎng)景下的定位技術(shù)方案
        3.4.1 大規(guī)模森林環(huán)境監(jiān)測(cè)的定位技術(shù)選擇
        3.4.2 局部精細(xì)環(huán)境監(jiān)測(cè)的定位技術(shù)選擇
    3.5 本章小節(jié)
第四章 基于加權(quán)因子的混合DV-Hop定位技術(shù)
    4.1 經(jīng)典DV-Hop算法
        4.1.1 經(jīng)典DV-Hop算法定位過(guò)程
        4.1.2 DV-Hop定位算法誤差分析
    4.2 基于加權(quán)因子的混合DV-Hop算法HDV-Hopw
        4.2.1 HopSize修正策略
        4.2.2 混合GA-PSO算法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)策略
            4.2.2.1 位置求解的GA-PSO模型構(gòu)造
            4.2.2.2 位置求解的GA-PSO模型實(shí)現(xiàn)
    4.3 實(shí)驗(yàn)證明與仿真
        4.3.1 仿真環(huán)境
        4.3.2 仿真結(jié)果與分析
    4.4 結(jié)論
第五章 基于模糊聚類和數(shù)據(jù)一致性的質(zhì)心定位技術(shù)
    5.1 基于RSSI的定位研究
        5.1.1 RSSI測(cè)距原理
        5.1.2 RSSI誤差分析
    5.2 數(shù)據(jù)一致性原理及聚類算法研究
        5.2.1 數(shù)據(jù)一致性原理
        5.2.2 聚類算法研究
    5.3 基于RSSI的加權(quán)質(zhì)心定位技術(shù)模型
    5.4 FCDC-CL算法
        5.4.1 測(cè)量距離預(yù)處理
        5.4.2 基于模糊聚類和數(shù)據(jù)一致性方法剔除粗大誤差
        5.4.3 基于改進(jìn)的質(zhì)心算法獲取最終定位
    5.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與仿真
    5.6 總結(jié)與結(jié)論
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在校期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2873111