發(fā)布時間：2017-05-05 07:14

  本文關(guān)鍵詞：基于運動模型的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：海洋在現(xiàn)代國民經(jīng)濟中扮演的角色越來越重要，，如何開發(fā)利用海洋成為未來經(jīng)濟發(fā)展的主題。水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠采集海洋環(huán)境數(shù)據(jù)、監(jiān)測海洋污染、進行海底資源勘探、及時進行災(zāi)難預(yù)警并且被廣泛應(yīng)用到軍事領(lǐng)域當(dāng)中。因此，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)正在吸引人們越來越多的關(guān)注。水下節(jié)點定位技術(shù)是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中最為關(guān)鍵的一項技術(shù)，沒有節(jié)點位置信息的數(shù)據(jù)在多數(shù)情況下沒有任何意義，如何對水下節(jié)點位置進行精確的定位成為了水下研究中的重點。水下傳感器節(jié)點在定位過程中要面臨水下環(huán)境、水下聲學(xué)通信等因素的影響和挑戰(zhàn)。 目前的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法進行節(jié)點定位時，大多假設(shè)節(jié)點是靜止的，但是水下節(jié)點難免會受到洋流、潮汐等的影響而發(fā)生移動。當(dāng)節(jié)點進行位置估計時，之前測量得到的節(jié)點間距離可能已經(jīng)發(fā)生改變。在定位過程中，可能導(dǎo)致利用這些距離信息估計出來的節(jié)點位置失效。具有移動預(yù)測的大規(guī)模水下傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法（SLMP算法）中的節(jié)點會隨著運動模型進行移動，引起了很多人的研究興趣。 本文對SLMP算法的定位原理進行了詳細的分析和研究，分別從節(jié)點密度、置信度閾值、預(yù)測窗口長度、預(yù)測步長和預(yù)測誤差閾值五個方面入手，研究它們對SLMP算法的定位覆蓋度和定位誤差的影響。SLMP算法在未知節(jié)點定位階段使用極大似然估計法計算未知節(jié)點坐標(biāo)，但是極大似然估計法在計算未知節(jié)點坐標(biāo)時存在系統(tǒng)誤差，會降低網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點的定位精度。因此，為了提高SLMP算法的未知節(jié)點定位精度，本文對SLMP算法進行了改進，提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化SLMP定位算法（簡稱為GA-SLMP算法）。 GA-SLMP算法在SLMP算法的未知節(jié)點定位階段進行了改進。首先網(wǎng)絡(luò)中的未知節(jié)點使用極大似然估計法計算自身坐標(biāo)位置；然后在三維空間內(nèi)對未知節(jié)點坐標(biāo)進行拓展，形成一個未知節(jié)點坐標(biāo)的搜索空間；最后使用遺傳算法在拓展的三維空間內(nèi)迭代搜索未知節(jié)點的坐標(biāo)，在每次迭代過程中首先利用適應(yīng)度函數(shù)計算個體的適應(yīng)度值，根據(jù)適應(yīng)度值的大小來判斷是否遺傳到下一代，在產(chǎn)生的新種群中進行選擇、交叉和變異遺傳操作，直至迭代次數(shù)達到最大遺傳代數(shù)時遺傳過程終止并輸出最優(yōu)解。 本文使用MATLAB2013a對GA-SLMP算法和SLMP算法在節(jié)點密度、置信度閾值、預(yù)測窗口長度、預(yù)測步長和預(yù)測誤差閾值五個方面進行仿真實驗對比，通過實驗表明，在不同節(jié)點密度、置信度閾值、預(yù)測窗口長度、預(yù)測步長和預(yù)測誤差閾值的情況下，GA-SLMP算法的未知節(jié)點定位精度都要好于SLMP算法。
【關(guān)鍵詞】：水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點定位 運動模型 遺傳算法 定位精度
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究的背景及意義11-12
• 1.2 現(xiàn)有水下定位算法12-13
• 1.3 水下節(jié)點定位面臨的挑戰(zhàn)13-15
• 1.3.1 水下環(huán)境對節(jié)點定位的影響13-14
• 1.3.2 水下聲學(xué)特性對節(jié)點定位的影響14-15
• 1.4 論文研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 第2章 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的研究17-33
• 2.1 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)17-19
• 2.2 節(jié)點位置的計算方法19-22
• 2.3 水下定位算法分類22-31
• 2.3.1 基于測距的定位算法22-29
• 2.3.2 無需測距的定位算法29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第3章 水下移動預(yù)測定位算法 SLMP 的研究與分析33-49
• 3.1 SLMP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)33-34
• 3.2 錨節(jié)點移動預(yù)測階段34-37
• 3.2.1 水下物體的移動特點34-35
• 3.2.2 錨節(jié)點預(yù)測算法35-37
• 3.3 未知節(jié)點定位階段37-40
• 3.3.1 未知節(jié)點移動預(yù)測37
• 3.3.2 未知節(jié)點定位過程37-40
• 3.4 節(jié)點運動模型40
• 3.5 SLMP 算法性能仿真40-47
• 3.5.1 節(jié)點密度41-42
• 3.5.2 置信度閾值42-44
• 3.5.3 預(yù)測窗口長度44-45
• 3.5.4 預(yù)測步長45-46
• 3.5.5 預(yù)測誤差閾值46-47
• 3.6 本章小結(jié)47-49
• 第4章 基于遺傳算法優(yōu)化的改進 SLMP 算法49-59
• 4.1 遺傳算法介紹49
• 4.2 遺傳算法的應(yīng)用流程49-51
• 4.3 GA-SLMP 定位算法的研究51-57
• 4.3.1 基于遺傳算法優(yōu)化的改進 SLMP 算法的設(shè)計52-57
• 4.4 本章小結(jié)57-59
• 第5章 算法的仿真與分析59-71
• 5.1 節(jié)點密度59-61
• 5.2 置信度閾值61-63
• 5.3 預(yù)測窗口長度63-65
• 5.4 預(yù)測步長65-67
• 5.5 預(yù)測誤差閾值67-69
• 5.6 本章小結(jié)69-71
• 第6章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 參考文獻73-79
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果79-81
• 作者簡介79
• 攻讀碩士期間的科研成果79-81
• 致謝81

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于運動模型的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：345921