發(fā)布時間：2017-06-22 20:16

  本文關(guān)鍵詞：無線傳感網(wǎng)中基于非測距的節(jié)點定位技術(shù)及改進方案，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是當(dāng)今一個非常熱門的研究方向,隨著技術(shù)的飛速發(fā)展,其應(yīng)用前景被一致看好。節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最基礎(chǔ)也是最重要的底層技術(shù)之一。節(jié)點定位技術(shù)按照測距與否可分為距離相關(guān)和距離無關(guān)。本文著重研究了基于非測距的節(jié)點定位技術(shù),具體來說有以下幾點:(1)研究介紹了一些經(jīng)典的定位技術(shù),包括距離相關(guān)和距離無關(guān)的定位技術(shù)。其中重點介紹了幾種距離無關(guān)定位技術(shù)。(2)針對DV-Hop定位算法中可能存在的錨節(jié)點近似共線問題,提出了一種基于錨節(jié)點共線度的節(jié)點定位技術(shù)。利用錨節(jié)點間的精確距離對未知節(jié)點到錨節(jié)點的估計距離進行修正,并引入了錨節(jié)點共線度的概念。根據(jù)共線度閾值選用拓撲質(zhì)量好的錨節(jié)點集合進行定位,對每個集合所計算出的坐標(biāo)值賦予相應(yīng)的權(quán)值,最終得到較為精準(zhǔn)的未知節(jié)點坐標(biāo)。實驗仿真結(jié)果顯示相比原DV-Hop算法,該定位技術(shù)的定位誤差有了明顯的下降。(3)針對非測距定位技術(shù)中存在的跳數(shù)誤差問題,提出了一種基于相對距離的定位技術(shù),主要是使用公共鄰居節(jié)點數(shù)表示兩節(jié)點的相對鄰近程度。受到DV-Hop算法思想的啟發(fā),由錨節(jié)點間的歐式距離信息引入修正因子對相對距離進行修正。然后構(gòu)造基于誤差的目標(biāo)函數(shù),將求解未知節(jié)點坐標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為全局優(yōu)化問題,并運用量子粒子群算法計算得到最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明了無論在節(jié)點均勻分布或是不均勻分布的網(wǎng)絡(luò)中,該定位技術(shù)均有不錯的定位性能。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點定位技術(shù) 距離無關(guān) DV-Hop算法 量子粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概況8-11
• 1.3 定位技術(shù)的研究背景與現(xiàn)狀11-12
• 1.4 論文的主要研究工作及創(chuàng)新點12-13
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述和節(jié)點定位技術(shù)14-24
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的基本概念14-15
• 2.2 無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)體系及關(guān)鍵技術(shù)15-17
• 2.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)16-17
• 2.3 節(jié)點定位技術(shù)基礎(chǔ)知識17-23
• 2.3.1 節(jié)點定位技術(shù)的分類17-18
• 2.3.2 節(jié)點定位技術(shù)的性能評估18-19
• 2.3.3 節(jié)點定位基礎(chǔ)數(shù)學(xué)原理19-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)典定位算法24-33
• 3.1 基于測距的定位算法24-26
• 3.2 基于非測距的定位算法26-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 第四章 基于錨節(jié)點共線度的節(jié)點定位技術(shù)33-44
• 4.1 DV-Hop算法的流程和誤差分析33-35
• 4.2 估計距離和錨節(jié)點共線度35-38
• 4.2.1 估計距離的修正35-36
• 4.2.2 定位錨節(jié)點的拓撲分析36-37
• 4.2.3 錨節(jié)點的共線度37-38
• 4.3 改進技術(shù)的流程38-39
• 4.4 改進定位技術(shù)的仿真與分析39-43
• 4.4.1 實驗參數(shù)設(shè)定39-40
• 4.4.2 DC值的影響40-41
• 4.4.3 仿真結(jié)果與分析41-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第五章 基于鄰居節(jié)點數(shù)和QPSO的定位技術(shù)44-56
• 5.1 公共鄰居節(jié)點44-46
• 5.2 量子粒子群優(yōu)化算法（QPSO）46-50
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法47-48
• 5.2.2 量子粒子群算法48-50
• 5.3 改進技術(shù)的具體步驟50
• 5.4 實驗仿真50-55
• 5.4.1 均勻部署51-53
• 5.4.2 非均勻部署53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 全文總結(jié)56-57
• 6.2 未來的展望57-58
• 參考文獻58-61
• 致謝61

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本文編號：472999