伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的日益壯大,由眾多微型節(jié)點構(gòu)建而成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)正擔任著信息技術(shù)中日趨重要的一部分,它們按照指令收集特定信息以供監(jiān)測者了解并處理。在WSN的諸多應用中,節(jié)點對所需數(shù)據(jù)的感知、收集及傳送已成為各類監(jiān)測活動的基礎(chǔ)途徑。但是,若監(jiān)測方無法獲取所測數(shù)據(jù)的具體位置,將會背離信息采集的初衷,即使環(huán)境信息獲取齊全,仍無可用之處。因此,WSN節(jié)點定位研究的必要性顯而易見。著眼于WSN定位研究,以提高定位精度為根本目標,本文解釋了節(jié)點定位研究所涉及的基礎(chǔ)理論知識、國內(nèi)外目前的研究現(xiàn)狀以及相關(guān)定位原理的具體闡述。為更滿足實際環(huán)境的應用需求,對存在的不合理方面進行了改進與完善,本文工作如下:(1)針對RSSI測距模型普適性差引起誤差堆積的情況,設(shè)計一種RSSI測距模型修正與PSO權(quán)重優(yōu)化相結(jié)合的定位算法。首先通過對RSSI測距模型參數(shù)進行校正,避免測距誤差堆積對定位階段的影響,然后利用位置計算方法進行粗略定位,得到未知節(jié)點的近似坐標,最后引入改進PSO算法對該近似坐標進行優(yōu)化,利用基于收斂因子的權(quán)重策略有效地平衡算法的搜索速度...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位基礎(chǔ)
    2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)
        2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)
    2.2 定位技術(shù)基本理論
        2.2.1 定位技術(shù)的基本概念
        2.2.2 定位技術(shù)的相關(guān)術(shù)語
        2.2.3 未知節(jié)點坐標計算方法
        2.2.4 節(jié)點定位技術(shù)的分類
        2.2.5 定位技術(shù)的應用
    2.3 本章小結(jié)
第三章 WSN定位算法
    3.1 基于距離的定位
        3.1.1 基于TOA的定位算法
        3.1.2 基于TDOA的定位算法
        3.1.3 基于AOA的定位算法
        3.1.4 基于RSSI的定位算法
        3.1.5 距離定位算法的優(yōu)劣性
    3.2 距離無關(guān)的定位
        3.2.1 質(zhì)心定位算法
        3.2.2 APIT定位算法
        3.2.3 DV-Hop定位算法
        3.2.4 凸規(guī)劃定位算法
        3.2.5 距離無關(guān)定位算法的優(yōu)缺點
第四章 RSSI測距模型修正與PSO權(quán)重優(yōu)化的節(jié)點定位算法
    4.1 RSSI定位及誤差分析
        4.1.1 RSSI定位測距模型
        4.1.2 RSSI測距存在的問題
    4.2 粒子群算法分析
        4.2.1 PSO算法原理
        4.2.2 PSO算法存在的問題
    4.3 LNSM參數(shù)估計及修正
    4.4 PSO非線性遞減權(quán)重優(yōu)化
    4.5 仿真結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 自適應跳數(shù)跳距修正的改進DV-Hop定位算法
    5.1 DV-Hop算法實現(xiàn)步驟
    5.2 DV-Hop算法誤差分析
        5.2.1 跳數(shù)跳距誤差分析
        5.2.2 未知節(jié)點坐標計算方法誤差分析
    5.3 CS算法
        5.3.1 CS算法基本原理
        5.3.2 CS算法性能分析
    5.4 DV-Hop算法的改進
        5.4.1 跳數(shù)計數(shù)方式的改進
        5.4.2 平均每跳距離的修正
        5.4.3 動態(tài)自適應布谷鳥算法
    5.5 本章算法描述
    5.6 仿真結(jié)果及分析
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的研究成果



本文編號：3824285