本文關(guān)鍵詞：基于RSSI加權(quán)質(zhì)心和GASA優(yōu)化的WSN定位算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(luò)作為一門新的科學技術(shù),如今已經(jīng)得到了廣泛的關(guān)注,它將許多新的科學技術(shù)進行了融合,除此之外它擁有強大的無線通信能力,使得在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用都十分廣泛。對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)而言節(jié)點的位置信息是非常重要的,所以導致了節(jié)點定位是非常主要的一項技術(shù),對于節(jié)點定位的研究也收到越來越多的重視。本文首先將已經(jīng)研究出的無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法進行了簡單的分析,將它們各自的特點和缺點進行了簡要分析。目前的定位算法可以根據(jù)定位過程中是否需要進行距離測量可以分為兩類,一類是需要距離測量的基于距離測量的定位算法和不需要測距的基于非距離測量的定位算法。RSSI是典型的基于距離測量的算法,因為它能夠利用模型將信號在傳播過程中的損耗來計算節(jié)點之間的距離使得它不需要通過增加額外的硬件來進行測距,從而成為熱點進行研究。本文針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在自身定位中廣泛存在較大的定位誤差的問題,提出一種基于RSSI加權(quán)質(zhì)心和GASA優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法。該算法假設(shè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在一定比例的位置已知的錨節(jié)點,利用RSSI加權(quán)質(zhì)心算法計算未知節(jié)點與錨節(jié)點間的距離,建立以未知節(jié)點位置為參數(shù)的數(shù)學模型,用GASA優(yōu)化算法計算最優(yōu)解從而獲得未知節(jié)點的位置,實現(xiàn)未知節(jié)點自身的定位。仿真實驗的結(jié)果表明,當錨節(jié)點個數(shù)為30,算法的平均定位誤差在10%以內(nèi),比RSSI加權(quán)質(zhì)心算法降低了10%-15.5%左右,并且隨著節(jié)點個數(shù)的增加平均定位誤差能夠降低。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點定位 RSSI加權(quán)質(zhì)心測距 GASA優(yōu)化算法
【學位授予單位】：浙江農(nóng)林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究背景及選題意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述10-16
• 1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)11-12
• 1.3.2 WSN網(wǎng)絡(luò)特點12-14
• 1.3.3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)應(yīng)用14-15
• 1.3.4 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)15-16
• 1.4 本文的主要工作和章節(jié)安排16-18
• 2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)18-25
• 2.1 WSN網(wǎng)絡(luò)定位的基本概念18
• 2.2 WSN定位技術(shù)的基本概念18-19
• 2.3 WSN定位算法的分類19-23
• 2.4 定位算法的參考評價指標23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 3 基于RSSI的加權(quán)質(zhì)心定位算法25-30
• 3.1 RSSI技術(shù)傳播損耗模型25-26
• 3.2 質(zhì)心定位技術(shù)26-28
• 3.3 基于RSSI加權(quán)質(zhì)心算法28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 4 遺傳模擬退火算法研究30-40
• 4.1 遺傳算法30-35
• 4.1.1 遺傳算法的組成30-33
• 4.1.2 遺傳算法運行的步驟33
• 4.1.3 遺傳算法具體的應(yīng)用步驟33-35
• 4.1.4 遺傳算法的特征35
• 4.2 模擬退火算法研究35-38
• 4.2.1 模擬退火算法的組成因素35
• 4.2.2 模擬退火算法的詳細步驟35-38
• 4.3 遺傳模擬退火算法38-39
• 4.3.1 遺傳算法的限制38
• 4.3.2 模擬退火算法的限制38
• 4.3.3 遺傳模擬退火算法38-39
• 4.4 本章總結(jié)39-40
• 5 基于RSSI加權(quán)質(zhì)心和GASA優(yōu)化的WSN定位算法與實驗分析40-53
• 5.1 基于RSSI改進的質(zhì)心加權(quán)算法40-41
• 5.1.1 RSSI加權(quán)質(zhì)心算法的具體步驟41
• 5.2 RSSI加權(quán)質(zhì)心和GASA優(yōu)化的WSN定位算法41-46
• 5.3 實驗與分析46-52
• 5.3.1 MATLAB簡要介紹46
• 5.3.2 實驗結(jié)果與仿真46-48
• 5.3.3 仿真實驗48-52
• 5.4 本章總結(jié)52-53
• 6 結(jié)論與討論53-54
• 6.1 結(jié)論53
• 6.2 討論53-54
• 參考文獻54-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文58

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本文編號：379632