【摘要】：近年來,與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)相關(guān)的應(yīng)用越來越多,從而對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的研究也就顯得很重要了,本文重點(diǎn)研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于非測(cè)距的DV-Hop定位算法,并提出了如下3種優(yōu)化方案來提高節(jié)點(diǎn)定位精度:(1)針對(duì)節(jié)點(diǎn)分布不均勻引起的誤差,本文提出基于區(qū)域劃分錨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的DV-Hop定位算法。即在定位過程中,先將目標(biāo)區(qū)域平均劃分成4個(gè)子區(qū)域,然后引入可移動(dòng)的錨節(jié)點(diǎn),通過3種不同的移動(dòng)方法對(duì)錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)再部署,使錨節(jié)點(diǎn)覆蓋的范圍盡可能大,最后再用傳統(tǒng)DV-Hop算法進(jìn)行定位。其中,3種不同移動(dòng)方法分別為:錨節(jié)點(diǎn)均勻部署、錨節(jié)點(diǎn)按密度部署、錨節(jié)點(diǎn)按間隔閾值部署;(2)針對(duì)傳統(tǒng)最小二乘法計(jì)算過程中帶來的誤差,本文提出基于自適應(yīng)權(quán)重與學(xué)習(xí)因子同步變化的粒子群優(yōu)化的DV-Hop定位算法。即用未知節(jié)點(diǎn)最短跳數(shù)的倒數(shù)對(duì)估計(jì)距離與實(shí)際距離的差值進(jìn)行加權(quán),并將平方后的值作為粒子群的適應(yīng)度函數(shù),同時(shí)引入自適應(yīng)權(quán)重和同步變化的學(xué)習(xí)因子思想來克服粒子在尋優(yōu)過程中容易陷入局部最優(yōu)值、早熟收斂等問題,并用改進(jìn)后的粒子群算法求解未知節(jié)點(diǎn)的位置;(3)將前兩種算法進(jìn)行結(jié)合,本文提出了基于APMAN-AdaCPSO優(yōu)化的DV-Hop定位算法,利用AdaCPSO算法對(duì)APMAN-DV-Hop算法的定位結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。上面3種優(yōu)化算法均在MATLAB平臺(tái)下進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法的定位誤差均比原始的DV-Hop算法要小,提高了節(jié)點(diǎn)的定位精度。
[Abstract]:In recent years, there are more and more applications related to wireless sensor network positioning technology, so the research of wireless sensor network location algorithm is also very important. This paper focuses on the wireless sensor network based on the DV-Hop location algorithm based on distance measurement, and proposes the next 3 optimization schemes to improve the location accuracy of nodes: (1) In view of the error caused by uneven distribution of nodes, this paper proposes a DV-Hop location algorithm based on the regional partition of anchor node movement. In the process of positioning, the target area is divided into 4 subregions, then the movable anchor nodes are introduced, and the anchor nodes are moved and redeployed through 3 different moving methods to cover the anchor nodes. The scope is as large as possible, and then the traditional DV-Hop algorithm is used to locate. Among them, the 3 different methods are as follows: the anchor nodes are deployed evenly, the anchor nodes are deployed according to the density, the anchor nodes are deployed at the interval threshold, and (2) this paper proposes that the adaptive weights are synchronized with the learning factors according to the error caused by the traditional least square method. The DV-Hop localization algorithm of particle swarm optimization is used to weigh the difference between the estimated distance and the actual distance by the reciprocal of the shortest hop number of the unknown node, and take the value of the square as the fitness function of the particle swarm, and introduce the learning factor of adaptive weight and synchronous change to overcome the easy fall of the particle in the process of optimization. Local optimal value, premature convergence and other problems, and using improved particle swarm optimization algorithm to solve the location of unknown nodes; (3) the first two algorithms are combined, this paper proposes a APMAN-AdaCPSO optimization based DV-Hop positioning algorithm, using the AdaCPSO algorithm to optimize the localization results of the APMAN-DV-Hop algorithm. The above 3 Optimization algorithms are all in MATLAB The simulation results show that the location error of the improved algorithm is smaller than that of the original DV-Hop algorithm, and the positioning accuracy of nodes is improved.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：2133719