本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位和人工魚群優(yōu)化的DV-Hop算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)具有自組能力強(qiáng)、分布廣的特點(diǎn),因此有廣泛的應(yīng)用。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)首先應(yīng)用在軍事領(lǐng)域,后來逐漸擴(kuò)大到民用領(lǐng)域,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣泛使用增強(qiáng)了人們獲取信息的能力。定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一,目前較為常用的定位技術(shù)主要分為兩類:基于測(cè)距的定位技術(shù)和基于非測(cè)距的定位技術(shù)。本文以基于非測(cè)距定位技術(shù)中的DV-Hop算法為研究對(duì)象。DV-Hop算法定位成本低,計(jì)算簡(jiǎn)單,應(yīng)用廣泛。但是該算法也存在定位不精確等問題,因此本文針對(duì)DV-Hop算法存在的問題,采用優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位和人工魚群算法對(duì)DV-Hop算法進(jìn)行改進(jìn),從以下三個(gè)方面對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn);(1)優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位。本文將錨節(jié)點(diǎn)的通信半徑細(xì)化,錨節(jié)點(diǎn)有3個(gè)通信半徑—R/3、2R/3和R,根據(jù)跳數(shù)和通信半徑的關(guān)系,估算在錨節(jié)點(diǎn)通信半徑R內(nèi)的未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離,然后對(duì)滿足條件的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先定位,然后升級(jí)為錨節(jié)點(diǎn),不滿足優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行后續(xù)定位。將錨節(jié)點(diǎn)通信半徑細(xì)化為3個(gè)通信半徑,不僅可以減小跳數(shù)誤差,而且可以減小未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離誤差。(2)采用加權(quán)賦值方法修正平均跳距。針對(duì)錨節(jié)點(diǎn)平均跳距不能真實(shí)反映實(shí)際跳距的問題,本文采用加權(quán)方式求出加權(quán)系數(shù),對(duì)每一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)賦予不同的權(quán)值,同時(shí)未知節(jié)點(diǎn)只選取距離其最近的三個(gè)錨節(jié)點(diǎn)作為參考錨節(jié)點(diǎn)。通過對(duì)平均跳距進(jìn)行修正,能夠得到較為精確的跳距值。(3)采用改進(jìn)的人工魚群算法修正未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。針對(duì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)精度存在誤差的問題,本文采用人工魚群算法對(duì)定位進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)對(duì)人工魚群算法進(jìn)行改進(jìn)。將人工魚群算法進(jìn)行分段,淘汰掉在食物濃度低的人工魚,提高收斂速度;動(dòng)態(tài)修正人工魚群參數(shù),同時(shí)對(duì)隨機(jī)行為進(jìn)行修正,防止人工魚盲目做出隨機(jī)行為。通過對(duì)人工魚群算法的改進(jìn),有利于提高收斂速度,尋找到全局最優(yōu)解,提高定位精度。本文使用Matlab對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行仿真,與DV-Hop算法和已有的改進(jìn)算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性,分析仿真結(jié)果。通過仿真結(jié)果,改進(jìn)的算法在定位精度有不同程度的提高。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器 DV-Hop 優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位 人工魚群
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)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
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 變量注釋表16-17
• 1 緒論17-22
• 1.1 研究背景與意義17-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及安排20-22
• 2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及定位算法22-37
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)介紹22-26
• 2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位概述26-29
• 2.3 經(jīng)典的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法29-35
• 2.4 定位性能評(píng)價(jià)指標(biāo)35-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)DV-Hop算法的研究37-48
• 3.1 DV-Hop定位算法37-40
• 3.2 DV-Hop算法誤差分析40-45
• 3.3 現(xiàn)有的DV-Hop算法改進(jìn)45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 4 優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位及人工魚群優(yōu)化改進(jìn)算法48-63
• 4.1 優(yōu)先節(jié)點(diǎn)定位48-51
• 4.2 平均跳距的改進(jìn)51-53
• 4.3 基于人工魚群算法優(yōu)化的定位結(jié)果53-61
• 4.4 改進(jìn)的DV-Hop算法流程61-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 5 仿真結(jié)果及其分析63-71
• 5.1 仿真參數(shù)設(shè)置63
• 5.2 仿真結(jié)果及分析63-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 6 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-78
• 作者介紹78-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

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