本文關(guān)鍵詞：基于蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科技的進(jìn)步,無線傳感網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network,WSN)作為一種新興技術(shù),集成了傳感器技術(shù)、現(xiàn)代無線通信技術(shù)、分布式信息處理等技術(shù),廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生、軍事、智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域,是國(guó)內(nèi)外關(guān)注焦點(diǎn)。在各種應(yīng)用場(chǎng)景中,無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)位置信息的精確程度是衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)之一,也是無線傳感網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用的保證,因此節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)一直是無線傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)定位算法中為了保證節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)位置的準(zhǔn)確性,通常采用基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)、基于到達(dá)時(shí)間的定位技術(shù)(Time of Arrival,TOA)、基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差的測(cè)距技術(shù)(Time Difference of Arrival,TDOA)、基于到達(dá)角度的測(cè)距技術(shù)(Angle-of-Arrival,AOA)等一些基于測(cè)距的相關(guān)定位算法來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)距離信息的求解。在得到節(jié)點(diǎn)之間的距離后,通過三邊定位、三角定位、最大似然估計(jì)等方法計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。但在這些基本的定位算法的實(shí)際應(yīng)用中,無法完全消除誤差,使得測(cè)距誤差對(duì)定位結(jié)果影響極大。因此本文在分析研究無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的基礎(chǔ)上,將蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)及其改進(jìn)算法引入到無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置優(yōu)化的問題上,通過智能優(yōu)化算法的自身的優(yōu)越性來補(bǔ)償測(cè)距誤差等因素對(duì)定位精度的影響,從而提高節(jié)點(diǎn)精度。本文主要研究工作如下:(1)研究了蝙蝠算法的全局收斂性問題。本文在深入闡述無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的理論基礎(chǔ)上,將節(jié)點(diǎn)定位問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)優(yōu)化問題,通過蝙蝠算法進(jìn)行優(yōu)化求解。蝙蝠算法每一次進(jìn)化的實(shí)質(zhì)是一個(gè)隨機(jī)過程,滿足Markov鏈的過程條件,因此本文首先將Markov鏈模型引入到基本蝙蝠算法,詳細(xì)論證了蝙蝠群體狀態(tài)空間具有的可約性和齊次性,并對(duì)蝙蝠算法的收斂性進(jìn)行了理論分析,推導(dǎo)出蝙蝠算法的種群序列能以概率1收斂于最優(yōu)解集,具有全局收斂性。隨后,將蝙蝠算法應(yīng)用到無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的問題上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了蝙蝠算法具有明顯優(yōu)于其他算法的尋優(yōu)性能,提高了節(jié)點(diǎn)定位的精度。(2)提出了基于自學(xué)習(xí)能力的變異蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法。在研究分析基本蝙蝠算法存在易陷于局部最優(yōu),后期收斂速度較慢等問題的基礎(chǔ)上,提出了具有自學(xué)習(xí)能力的變異蝙蝠算法。該算法融入了變異操作和自我優(yōu)化操作,變異操作使得每個(gè)蝙蝠個(gè)體可以動(dòng)態(tài)成比例地形成變異群,依據(jù)貪婪選擇機(jī)制,在變異群中尋找優(yōu)良個(gè)體,增加了種群的多樣性,避免個(gè)體退化。自我優(yōu)化算子使全局最優(yōu)個(gè)體在小范圍內(nèi)再次進(jìn)行自我學(xué)習(xí),可以引導(dǎo)算法進(jìn)行深度搜索。改進(jìn)的算法增強(qiáng)了跳出局部最優(yōu)的能力,避免算法早熟,提高了算法的優(yōu)化精度和收斂速度。通過對(duì)基本標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試,驗(yàn)證了算法具有尋優(yōu)能力強(qiáng),搜索精度高的優(yōu)點(diǎn)。將改進(jìn)算法應(yīng)用到無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的問題上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,節(jié)點(diǎn)的定位精度進(jìn)一步提高,降低了測(cè)距誤差對(duì)定位精度影響,有很好的應(yīng)用前景。(3)提出了基于多智能體蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法。為了進(jìn)一步提高蝙蝠算法的性能,首先提出了基于多智能體的蝙蝠算法,該算法對(duì)尋優(yōu)的蝙蝠個(gè)體融入多智能體技術(shù),充分利用個(gè)體能動(dòng)性和個(gè)體間互動(dòng)性,使個(gè)體通過鄰域競(jìng)爭(zhēng)合作算子以及自學(xué)習(xí)過程提高了算法全局搜索能力,避免算法陷入局部最優(yōu),加快算法的收斂速度。通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真,改進(jìn)算法相比于其他算法,尋優(yōu)精度和進(jìn)化效率得到了較大的提高。隨后通過多智能體蝙蝠算法求解無線傳感節(jié)點(diǎn)定位問題,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法減少了測(cè)距誤差對(duì)定位精度的影響,提高了未知節(jié)點(diǎn)定位的精度。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)定位 蝙蝠算法 多智能體 定位精度 收斂速度
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5;TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 研究目的和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要工作及章節(jié)安排13-16
• 1.3.1 本文主要工作13-14
• 1.3.2 本文的章節(jié)安排14-16
• 第2章 無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位概述16-27
• 2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)概述16-18
• 2.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.2 節(jié)點(diǎn)基本結(jié)構(gòu)17-18
• 2.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法18-25
• 2.2.1 基于測(cè)距的節(jié)點(diǎn)定位算法19-23
• 2.2.2 基于非測(cè)距的節(jié)點(diǎn)定位算法23-25
• 2.3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位性能評(píng)價(jià)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究27-37
• 3.1 標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法27-29
• 3.1.1 標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法原理27-28
• 3.1.2 標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法步驟及流程圖28-29
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法的全局收斂性證明29-34
• 3.2.1 蝙蝠算法的基本數(shù)學(xué)定義29-30
• 3.2.2 蝙蝠算法的Markov模型30-31
• 3.2.3 蝙蝠算法的收斂性31-34
• 3.3 基于蝙蝠算法的無線傳感節(jié)點(diǎn)定位性能仿真34-36
• 3.3.1 傳感器節(jié)點(diǎn)定位模型34
• 3.3.2 仿真分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于變異蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究37-48
• 4.1 變異蝙蝠算法基本原理37-40
• 4.1.1 算法操作算子37-38
• 4.1.2 算法步驟和流程38-40
• 4.2 變異蝙蝠算法性能測(cè)試40-44
• 4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)40-41
• 4.2.2 參數(shù)設(shè)置41
• 4.2.3 算法性能仿真分析41-44
• 4.3 變異蝙蝠算法的無線傳感節(jié)點(diǎn)定位性能仿真44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 基于多智能體蝙蝠算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究48-60
• 5.1 多智能體蝙蝠算法基本原理48-52
• 5.1.1 算法基本操作算子49-50
• 5.1.2 算法基本步驟和流程圖50-52
• 5.2 多智能體蝙蝠算法性能仿真52-55
• 5.2.1 參數(shù)設(shè)置52
• 5.2.2 算法性能仿真分析52-55
• 5.3 多智能蝙蝠算法的無線傳感節(jié)點(diǎn)定位性能仿真55-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第6章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 論文總結(jié)60-61
• 6.2 未來展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• 附錄68

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于蝙蝠算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：345948