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基于Markov鏈優(yōu)化測距的WSN節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究

發(fā)布時間:2021-07-08 00:07
  定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用支撐技術(shù),也是研究的熱點(diǎn)。在環(huán)境復(fù)雜的室內(nèi),外界環(huán)境的變化會引起測距誤差,減小測距誤差,進(jìn)而提高其定位精度顯得尤為重要,因為傳統(tǒng)的測距模型不能很好地適應(yīng)外界環(huán)境變化,所以本文選擇具有自適應(yīng)性的測距模型作為落腳點(diǎn),以此開展課題研究。本文首先分析出影響信號傳輸不規(guī)則的兩個重要因素是傳輸介質(zhì)和設(shè)備,并分析出不同環(huán)境下的測距模型的衰減不同的特點(diǎn),在分析具有自適應(yīng)性的BP測距模型的基礎(chǔ)上,提出了利用馬爾可夫鏈修正其存在的誤差,以達(dá)到優(yōu)化原BP模型的目的,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學(xué)的思想,提出了一種基于BMarkov鏈的測距模型,通過實驗結(jié)果驗證提出模型的有效性,然后以MDS-MAP定位算法為例進(jìn)行定位仿真,分析影響節(jié)點(diǎn)定位效果的節(jié)點(diǎn)部署情況等因素,利用控制單一變量法設(shè)計實驗,并對結(jié)果進(jìn)行分析比較,驗證了測距式方法的定位效果在一定程度上要優(yōu)于非測距式方法的定位效果的結(jié)論,節(jié)點(diǎn)部署也應(yīng)結(jié)合實際情況確定。本課題研究的具體內(nèi)容如下:(1)首先對信號傳輸不規(guī)則的因素進(jìn)行分析,結(jié)合不同測距模型各自的特點(diǎn),分析出產(chǎn)生測距誤差的原因和傳輸介質(zhì)及設(shè)備這兩類因素有關(guān),... 

【文章來源】:三峽大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】:54 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于Markov鏈優(yōu)化測距的WSN節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究


受環(huán)境影響的信號傳輸范圍的極坐標(biāo)示意圖

模型圖,路徑損耗,對數(shù),模型


為了更好地進(jìn)行后續(xù)的研究分析,下面給出對數(shù)路徑損耗模型的另一種 RSSI - d 圖形表示,如圖 3.2 所示。圖 3.2 對數(shù)路徑損耗模型 RSSI - d 圖對比圖 3.1 中的(c)和(d)兩張圖,可以發(fā)現(xiàn)外界環(huán)境對信號傳播的影響很不規(guī)則,這是由于外界環(huán)境的復(fù)雜性決定的,此時需要一種能夠自適應(yīng)環(huán)境變化的模型,現(xiàn)有的方法是結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用的有 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹與自適應(yīng)測距模型分析BP 算法是一種反向傳播的學(xué)習(xí)算法,用于前向多層網(wǎng)絡(luò),其算法思想可表述如下:在前向多層網(wǎng)絡(luò)中,各人工神經(jīng)元之間是相互連接的,該算法通過不斷修改它們之間的連接權(quán)值,實現(xiàn)將輸入信息變成所期望的輸出信息。在修改連接權(quán)值時,利用的是該網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與其期望的輸出之差,通過反向一層一層的傳播差值來決定連接權(quán)值怎樣修改。BP 算法的學(xué)習(xí)過程分為前向傳播和反向傳播

結(jié)構(gòu)圖,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),三層,結(jié)構(gòu)圖


圖 3.3 三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖線性映射的優(yōu)點(diǎn),該算法可以實現(xiàn)一個從輸層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任何非線性非線性映射能力[35]。BP 算法具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中。泛化和容錯能力化能力是指訓(xùn)練后,可以對未見過的模型進(jìn)


本文編號:3270639

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