本文關(guān)鍵詞：一種基于多維標(biāo)度的無線傳感器定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展受到了越來越多國家的關(guān)注，傳感器網(wǎng)絡(luò)成本低、耗能小、分布廣泛等特點使其成功應(yīng)用于軍事、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、交通、家居等人們生活的各個領(lǐng)域。而脫離了節(jié)點定位的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究通常是沒有意義的，因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的研究成為了WSN（Wireless Sensor Network）研究領(lǐng)域的關(guān)鍵問題之一。 本文先是在對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)了WSN定位技術(shù)中廣泛使用的經(jīng)典測距方法以及定位算法，分析比較了各種算法的優(yōu)缺點。深入研究了多維標(biāo)度技術(shù)（multidimensional scaling, MDS），以及將多維標(biāo)度技術(shù)成功應(yīng)用于無線傳感器定位的MDS-MAP算法，分析了MDS-MAP算法的優(yōu)勢及不足，針對于MDS-MAP算法的不足提出了一種基于能量分簇的分布式多維標(biāo)度定位算法NMDS-TDOA(D)算法，詳細(xì)論證了算法過程，最后通過仿真驗證改進(jìn)算法的可行性和優(yōu)越性。本文主要的工作以及創(chuàng)新如下： 1.深入研究基于多維標(biāo)度的定位算法MDS-MAP算法，這種定位算法充分利用節(jié)點之間的相關(guān)性信息定位，將這種相關(guān)性轉(zhuǎn)換成相異性矩陣來獲得節(jié)點在多維空間中的坐標(biāo)，但MDS-MAP算法作為集中式算法有其缺點，比如對中心節(jié)點消耗太大，算法復(fù)雜度太高，節(jié)點密度低或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不規(guī)則時最短路徑算法誤差較大，而且，一旦網(wǎng)絡(luò)中有節(jié)點移動，需要對整個網(wǎng)絡(luò)重新定位； 2.本文提出了一種基于能量分簇的分布式非度量多維標(biāo)度定位算法，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點根據(jù)設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)模型和能量模型計算自身剩余能量，節(jié)點通過對比與鄰居節(jié)點的平均剩余能量決定是否成為簇頭，這樣的分簇方式降低了迭代算法的復(fù)雜度，最關(guān)鍵的，現(xiàn)有的分布式算法通常是每一個節(jié)點都與自身m跳以內(nèi)的節(jié)點成簇，與現(xiàn)有分簇方法相比，本文提出的分簇方式減少了簇頭數(shù)目，降低了由于簇間融合帶來的累積誤差，同時，保證了簇間的重疊度，使融合算法準(zhǔn)確度更高，另外，這樣的分簇方式也延長了網(wǎng)絡(luò)的生存時間； 3.提出改進(jìn)的集中式多維標(biāo)度定位算法，實現(xiàn)簇頭對簇內(nèi)節(jié)點的定位。多維標(biāo)度算法通過最短路徑算法獲得節(jié)點間的相異性矩陣，但在節(jié)點密度小、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不規(guī)則的情況下，最短路徑算法誤差較大，本文研究將節(jié)點分為兩類，一類使用加權(quán)幾何距離校正算法修正最短路徑，另一類通過已修正距離的鄰居節(jié)點獲得節(jié)點間的修正系數(shù)，得到待修正路徑的距離估計值。 使用Matlab對本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行仿真分析。先是分別對簇內(nèi)改進(jìn)的集中式算法和簇間融合算法進(jìn)行仿真，，驗證其可行性，再將整個算法整合，分析改進(jìn)算法的定位效果，并與經(jīng)典算法對比，通過對仿真結(jié)果的分析比較可以看出改進(jìn)算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 多維標(biāo)度 節(jié)點定位 分簇
【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】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)16-30
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述16-19
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點17-18
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用18-19
• 2.2 節(jié)點定位基本概念19-20
• 2.3 計算節(jié)點位置的基本方法20-23
• 2.3.1 三邊測量法21
• 2.3.2 三角測量法21-22
• 2.3.3 極大似然估計法22-23
• 2.4 定位算法的基本分類23-29
• 2.4.1 基于距離的定位算法24-27
• 2.4.2 距離無關(guān)的定位算法27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于多維標(biāo)度的 MDS-MAP 定位算法30-40
• 3.1 多維標(biāo)度技術(shù) MDS30-34
• 3.1.1 經(jīng)典度量多維標(biāo)度30-32
• 3.1.2 非度量多維標(biāo)度32-34
• 3.2 基于非度量多維標(biāo)度的 MDS-MAP 定位算法34-37
• 3.2.1 算法描述34-35
• 3.2.2 最短路徑算法35-36
• 3.2.3 絕對坐標(biāo)轉(zhuǎn)換36-37
• 3.3 改進(jìn)的 MDS-MAP(P)定位算法37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于能量分簇的 NMDS-TDOA(D)定位算法40-54
• 4.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式定位算法概述40
• 4.2 分布式 NMDS-TDOA(D)定位算法思想40-43
• 4.3 基于剩余能量的分簇方式43-45
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型43
• 4.3.2 能量模型43-44
• 4.3.3 分簇過程44-45
• 4.4 最短路徑的優(yōu)化算法45-51
• 4.4.1 幾何距離校正算法模型建立46-47
• 4.4.2 幾何距離校正算法誤差問題47-49
• 4.4.3 加權(quán)幾何距離校正算法描述49-51
• 4.5 簇內(nèi)集中式多維標(biāo)度定位算法51-52
• 4.6 融合算法與絕對坐標(biāo)轉(zhuǎn)換52-53
• 4.7 本章小結(jié)53-54
• 第5章 仿真實驗及結(jié)果分析54-68
• 5.1 簇內(nèi)集中式算法仿真分析54-58
• 5.2 簇間融合算法仿真分析58-59
• 5.3 NMDS-TDOA(D)算法仿真分析及比較59-66
• 5.4 本章小結(jié)66-68
• 第6章 論文小結(jié)與展望68-70
• 6.1 全文總結(jié)68-69
• 6.2 未來展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 作者簡介74
• 攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果74-75
• 致謝75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：406975