本文關(guān)鍵詞：基于WSN的節(jié)點定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) DV-Hop定位算法 信標(biāo)節(jié)點選擇算法 粒子群算法

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是一種分布式自治網(wǎng)絡(luò),它由大量的無處不在的傳感器節(jié)點組成,這些傳感器節(jié)點具有計算、數(shù)據(jù)處理以及無線通信等功能,它們通過協(xié)同合作在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)共同完成監(jiān)測任務(wù)。作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一,節(jié)點定位技術(shù)在許多相關(guān)研究方向中是必要的理論基礎(chǔ),在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)監(jiān)測、數(shù)據(jù)控制和無線通信中,監(jiān)控對象的位置信息尤為重要,如果節(jié)點的位置信息不確定,研究人員的工作將毫無意義。所以,如何能夠?qū)ΡO(jiān)控目標(biāo)的位置信息進(jìn)行精準(zhǔn)的定位已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點問題之一。DV-Hop算法是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法中一種較為典型的無需測距的定位算法,其算法簡單,易于實現(xiàn),不需要增加額外的硬件設(shè)備。本文在分析影響DV-Hop算法性能因素的基礎(chǔ)上,對現(xiàn)有改進(jìn)算法進(jìn)行了理論分析和研究,針對現(xiàn)有算法的不足提出了改進(jìn)算法,并嘗試將算法擴(kuò)展到三維空間中�，F(xiàn)對本文工作總結(jié)如下:本文開始對WSN的研究背景、意義及定位技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,然后研究了定位技術(shù)的基礎(chǔ)理論,著重對算法的計算原理、主要分類以及評價指標(biāo)進(jìn)行了分析,之后又分析了影響定位精度的內(nèi)部因素和外部因素,在對大量改進(jìn)算法進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上,提出了基于信標(biāo)節(jié)點選擇的改進(jìn)DV-Hop算法,該算法中,對于傳統(tǒng)DV-Hop算法信標(biāo)節(jié)點計算的平均跳距誤差大的問題,使用了基于跳距修正的算法,使計算出的平均跳距更加反應(yīng)網(wǎng)路的平均跳距,節(jié)點間的距離可以更加接近真實距離;由于三點不共線是定位準(zhǔn)確性的保證,本文在考慮了信標(biāo)節(jié)點分布對定位精度的影響情況下,提出了信標(biāo)節(jié)點選擇算法,使未知節(jié)點到參與定位的信標(biāo)節(jié)點的路徑更加接近直線,這樣測量距離將更加準(zhǔn)確,MATLAB仿真實驗表明,改進(jìn)算法能夠很好地降低定位誤差,提高定位精度。為了解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在三維空間中的定位問題,本文使用改進(jìn)的粒子群算法和基于信標(biāo)節(jié)點選擇的DV-Hop算法相結(jié)合的方式嘗試將算法擴(kuò)展到三維空間中,由于在三維空間中網(wǎng)絡(luò)規(guī)模將會增加,節(jié)點分布位置更加復(fù)雜,定位算法需要對節(jié)點的位置進(jìn)行三維定位,因此對算法的要求更加嚴(yán)格,所以,我們在算法的最后定位階段引入了自適應(yīng)慣性權(quán)重的粒子群算法,使得算法同時具有較高的全局搜索能力和較高的定位精度。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法能夠很好地在三維空間中進(jìn)行定位,并且具有較高的定位精度。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) DV-Hop定位算法 信標(biāo)節(jié)點選擇算法 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點摘要7-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況和進(jìn)展11-12
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)安排及主要內(nèi)容12-14
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的基本原理14-24
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位基本概念15-16
• 2.3 定位算法性能指標(biāo)16-17
• 2.4 定位算法分類17-20
• 2.5 位置計算方法分類20-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第三章 DV-Hop定位算法研究24-34
• 3.1 傳統(tǒng)DV-Hop定位算法原理分析24-27
• 3.2 DV-Hop定位算法誤差分析27-29
• 3.2.1 客觀因素27-28
• 3.2.2 主觀因素28-29
• 3.3 現(xiàn)有改進(jìn)DV-Hop定位算法研究29-33
• 3.3.1 人工布置信標(biāo)節(jié)點29
• 3.3.2 信標(biāo)節(jié)點反饋的改進(jìn)DV-Hop算法29-30
• 3.3.3 基于跳距修正的改進(jìn)算法30-32
• 3.3.4 對網(wǎng)絡(luò)泛洪協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于信標(biāo)節(jié)點選擇的改進(jìn)DV-Hop定位算法34-42
• 4.1 跳距誤差修正算法介紹34-35
• 4.2 信標(biāo)節(jié)點選擇的改進(jìn)DV-Hop算法設(shè)計35-38
• 4.2.1 改進(jìn)算法思想35-36
• 4.2.2 節(jié)點工作流程36-38
• 4.3 改進(jìn)算法仿真分析38-41
• 4.3.1 算法實驗配置38
• 4.3.2 算法定位精度對比38-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位算法研究42-54
• 5.1 研究三維定位算法的必要性42
• 5.2 三維算法位置計算方法42-44
• 5.2.1 四邊測量法42-43
• 5.2.2 最小二乘法43-44
• 5.3 現(xiàn)有三維定位算法44-46
• 5.4 基于粒子群算法的改進(jìn)型DV-Hop三維定位算法研究46-53
• 5.4.1 粒子群算法46-47
• 5.4.2 自適應(yīng)慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法47-48
• 5.4.3 目標(biāo)函數(shù)的確定48
• 5.4.4 改進(jìn)算法在三維空間中的擴(kuò)展48-50
• 5.4.5 改進(jìn)三維定位算法仿真分析50-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 發(fā)表文章目錄60-61
• 致謝61-62

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本文編號：618575