本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點密度分布的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：節(jié)點定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一個基礎(chǔ)但十分重要的研究方向。在需要使用參考節(jié)點進行定位的算法中,通過規(guī)劃動態(tài)信標(biāo)節(jié)點的移動路徑進行輔助定位是當(dāng)前研究的熱點。在這類算法中,待定位的普通傳感器節(jié)點通過接收信標(biāo)節(jié)點廣播的信標(biāo)信息來計算自己的位置。因此,研究信標(biāo)節(jié)點在何時何地進行信標(biāo)信息的廣播就顯得非常重要。實際應(yīng)用場景中,傳感器節(jié)點大多被隨機地部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi),因此網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的分布往往疏密不均�，F(xiàn)存的定位算法,沒有把網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的密度當(dāng)作一個定位的參考依據(jù),也就是說設(shè)計出的算法對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的分布密度沒有敏感性。如果算法在節(jié)點密集區(qū)域和節(jié)點稀疏區(qū)域使用相同的定位策略,就會造成節(jié)點密度大的區(qū)域定位精度低,節(jié)點分布相對稀疏的區(qū)域定位率低、信標(biāo)節(jié)點的能量沒有得到最大化利用等問題。針對這些問題,本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點分布密度進行定位的生成信標(biāo)樹算法(GBT)。該算法借助圖的深度優(yōu)先遍歷(DFT)思想,在網(wǎng)絡(luò)中使用一個信標(biāo)節(jié)點組,通過比較當(dāng)前信標(biāo)節(jié)點廣播區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點的一跳未被定位的鄰居節(jié)點的個數(shù),生成一棵深度優(yōu)先信標(biāo)樹(DFBT)。信標(biāo)節(jié)點組沿著規(guī)劃好的路徑對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進行遍歷,最終可以達到節(jié)點的全定位。通過與其他的規(guī)劃動態(tài)信標(biāo)節(jié)點路徑進行定位的算法的比較,證明了GBT算法在定位時間、定位精度和對信標(biāo)節(jié)點能量的充分利用上都要更加優(yōu)化。當(dāng)監(jiān)測區(qū)域面積大,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的分布存在密集區(qū)域分散時,僅使用一個信標(biāo)節(jié)點組已經(jīng)不能夠滿足定位需求。于是,在GBT算法的基礎(chǔ)上擴展出了多信標(biāo)樹協(xié)同定位算法(MGBT)。該算法在網(wǎng)絡(luò)中同時使用多個信標(biāo)節(jié)點組進行定位,每個信標(biāo)節(jié)點組都有自己的本地笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)(LCCS)。不同的LCCS之間會使用Uni-LCCSs算法進行統(tǒng)一,最終網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點都將使用一個相同的LCCS進行定位。為了進一步提高算法性能,還對MGBT算法進行了優(yōu)化操作,衍生出Min-MGBT算法。實驗表明,這種擴展算法和衍生的優(yōu)化算法,在定位時間和定位精度方面均有改善。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 傳感器節(jié)點定位 動態(tài)信標(biāo)節(jié)點 路徑規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述9-12
• 1.1.1 概念9-11
• 1.1.2 發(fā)展歷程和應(yīng)用前景11-12
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位問題描述12-14
• 1.2.1 傳統(tǒng)定位技術(shù)12-13
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點定位13-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容及目標(biāo)14-15
• 1.4 文章組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法17-27
• 2.1 定位概念和術(shù)語17
• 2.2 定位算法分類17-20
• 2.2.1 基于測距和無需測距的定位算法18-19
• 2.2.2 集中式和分布式定位算法19
• 2.2.3 粗精度和細(xì)精度定位算法19
• 2.2.4 基于信標(biāo)節(jié)點和無需信標(biāo)節(jié)點的定位算法19-20
• 2.3 信標(biāo)節(jié)點輔助定位20-24
• 2.3.1 靜態(tài)信標(biāo)節(jié)點輔助定位方案20-21
• 2.3.2 動態(tài)信標(biāo)節(jié)點輔助定位方案21-22
• 2.3.3 兩種經(jīng)典的動態(tài)信標(biāo)節(jié)點輔助定位算法22-24
• 2.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法要求24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于節(jié)點密度的定位算法27-43
• 3.1 引言27
• 3.2 概念定義及網(wǎng)絡(luò)模型27-28
• 3.2.1 概念定義27-28
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型28
• 3.3 算法設(shè)計28-37
• 3.3.1 選舉root節(jié)點29
• 3.3.2 估計位置算法29-33
• 3.3.3 信標(biāo)節(jié)點組移動算法33-35
• 3.3.4 生成信標(biāo)樹算法35-37
• 3.4 仿真實驗及分析37-41
• 3.4.1 仿真環(huán)境設(shè)置37
• 3.4.2 算法性能分析37-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于GBT的多信標(biāo)樹協(xié)同定位43-57
• 4.1 message字段說明43-44
• 4.2 基于GBT算法的多信標(biāo)樹協(xié)同定位算法44-49
• 4.2.1 概念說明44-45
• 4.2.2 MGBT算法45
• 4.2.3 Uni-LCCSs算法45-49
• 4.3 MGBT算法優(yōu)化：剪枝49-52
• 4.3.1 GBT算法中的SE操作49-51
• 4.3.2 MGBT算法中的SE操作51-52
• 4.4 仿真實驗及分析52-55
• 4.4.1 仿真環(huán)境設(shè)置52
• 4.4.2 算法性能分析52-55
• 4.5 MGBT算法擴展分析55-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 工作總結(jié)57-58
• 5.2 研究展望58-59
• 參考文獻59-65
• 發(fā)表論文和參加科研情況65-67
• 致謝67-68

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  本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點密度分布的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：333524