本文關(guān)鍵詞：水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在水下的拓展,他繼承了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗低、靈活性高,能大范圍部署,可長時(shí)間無人監(jiān)守,并且能夠部署于人工無法進(jìn)入的復(fù)雜區(qū)域等特性,已成為海洋環(huán)境管理、資源保護(hù)、災(zāi)害監(jiān)測、海洋工程、海上生產(chǎn)作業(yè)和海洋軍事活動(dòng)的重要手段。但水下水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),如：水下不能直接使用GPs、水聲信道帶寬窄等特點(diǎn),決定了將陸地上的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法直接用于水下定位中是不可行的。由于水下傳感器節(jié)點(diǎn)部署在極其復(fù)雜的水下環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),特別是懸浮在水中的傳感器節(jié)點(diǎn)極易受到水流的影響而產(chǎn)生移動(dòng)。目前,研究人員設(shè)計(jì)出各種優(yōu)秀的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的定位算法,但是大部分算法主要針對(duì)靜態(tài)的、小規(guī)模傳感網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大時(shí),通信開銷劇增,這些水下定位算法的性能將大大降低。本文首先闡述了研究水下定位算法的背景和意義,簡單介紹了水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景和特點(diǎn)。對(duì)水下無線傳感器定位算法進(jìn)行了深入研究,并且討論了他們的優(yōu)缺點(diǎn)。通過閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn),將現(xiàn)有的水下無線傳感器定位算法進(jìn)行了分類。本文的研究重點(diǎn)是水下無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法,針對(duì)因?yàn)檠罅鬟\(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的傳感器節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)現(xiàn)象,分析了水下定位的難點(diǎn)。充分利用水下移動(dòng)物體的特性以及現(xiàn)有的洋流運(yùn)動(dòng)模型,針對(duì)一片潮汐區(qū)域設(shè)計(jì)了定位算法。首先對(duì)現(xiàn)有的洋流模型進(jìn)行變換,利用卡爾曼預(yù)測算法,結(jié)合用錨節(jié)點(diǎn)自身的位置信息值求出錨節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度。未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)周圍的參考節(jié)點(diǎn)發(fā)送的含有洋流參數(shù)的位置信息,通過加權(quán)平均的算法求出節(jié)點(diǎn)速度模型。然后根據(jù)上一時(shí)刻的位置以及洋流模型計(jì)算出當(dāng)前時(shí)刻的位置,從而減小了網(wǎng)絡(luò)的通信開銷。并且在本文算法中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)只能接收到兩個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的位置信息時(shí),也能實(shí)現(xiàn)自身定位。通過運(yùn)用MATLAB仿真工具對(duì)本文提出的定位算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并且與SLMP位算法定以及AHLoS-3C算法進(jìn)行比較。仿真實(shí)驗(yàn)表明本文提出的基于洋流模型的定位算法提高了定位覆蓋率,降低了平均定位誤差以及網(wǎng)絡(luò)的能量開銷。
【關(guān)鍵詞】：洋流模型 水下傳感網(wǎng)絡(luò) 卡爾曼預(yù)測 定位算法
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-10
• CONTENTS10-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景與意義12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 水下節(jié)點(diǎn)定位研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 存在的問題16-17
• 1.4 論文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 水下無線傳感器概述18-27
• 2.1 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簡介18-20
• 2.1.1 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)18-19
• 2.1.2 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用19-20
• 2.2 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的特點(diǎn)20-21
• 2.3 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的分類21-22
• 2.4 位置計(jì)算的基本方法22-25
• 2.4.1 三邊測量法23
• 2.4.2 三角測量法23-24
• 2.4.3 極大似然估計(jì)法24-25
• 2.5 定位算法的性能評(píng)價(jià)參數(shù)25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于卡爾曼濾波器的洋流模型27-37
• 3.1 現(xiàn)有洋流模型概述27-29
• 3.1.1 洋流模型在水下節(jié)點(diǎn)定位中的意義27-28
• 3.1.2 洋流模型研究現(xiàn)狀28-29
• 3.2 洋流模型建立29-31
• 3.2.1 洋流模型參數(shù)定義29-30
• 3.2.2 洋流模型參數(shù)選擇30-31
• 3.4 卡爾曼濾波器的概述31-34
• 3.4.1 系統(tǒng)模型31-32
• 3.4.2 卡爾曼預(yù)測32-34
• 3.5 基于卡爾曼預(yù)測的洋流模型34-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于洋流模型的水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位37-45
• 4.1 算法的描述37-39
• 4.1.1 水下物體移動(dòng)特性37-38
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)38-39
• 4.2 基于洋流模型的定位算法39-44
• 4.2.1 算法概述39
• 4.2.2 錨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)預(yù)測39-40
• 4.2.3 普通節(jié)點(diǎn)定位40-43
• 4.2.4 普通節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算43-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 第五章 仿真結(jié)果與分析45-55
• 5.1 仿真參數(shù)設(shè)置45
• 5.2 仿真結(jié)果分析45-54
• 5.2.1 節(jié)點(diǎn)密度對(duì)性能的影響45-48
• 5.2.2 預(yù)測窗口的大小對(duì)性能的影響48-50
• 5.2.3 預(yù)測誤差閾值對(duì)性能的影響50-52
• 5.2.4 置信度閾值對(duì)性能的影響52-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 總結(jié)與展望55-57
• 本文工作總結(jié)55-56
• 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文60-62
• 致謝6

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6 余e

本文編號(hào)：293838