无线传感器网络基于邻近度的粒子群优化定位算法研究

发布时间：2019-12-02 01:49

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)发展非常迅速,目前用于监测大范围的军事、环境、公民和医疗等应用环境中。确定事件发生的位置是无线传感器网络应用中至关重要的问题,感测到的数据如果没有位置信息是毫无意义的。这就要求采用定位机制与算法,才能获得无线传感器网络中节点的位置。本文以改善无线传感器网络定位算法的能量消耗和定位准确度为主要目标,提出了无线传感器网络基于邻近度的粒子群优化定位算法(Particle Swarm Optimization Localization Algorithm based on Neighboring Degree, PNDLA)。内置一个路由协议,将节点的编号和距离信息以数据包的形式传给基站,基站使用多维定标法(Multidimensional scaling mapping, MDS-MAP)估计未知节点的坐标。并采用粒子群定位算法进一步优化节点的估计坐标,使定位更趋近于实际位置。本文的主要内容如下：首先,叙述了无线传感器网络的概念、主要特点和体系结构,简单介绍节点定位的必要性和重要意义,详细阐述一些经典定位算法的分类、步骤和性能。其次,针对无需测距定位算法计算复杂度大、能量消耗高和定位精度低等影响较大的问题,提出基于邻近度的定位算法。该算法结合邻域模型的特点,选取最佳信标节点,计算邻近距离。将距离信息传给基站,基站使用MDS-MAP算法确定未知节点的位置。再次,定义两个约束条件,判断节点的定位误差是否满足要求。对传统的粒子群算法进行改进,用于优化定位误差较大的节点。引入参数滤值,每次迭代之后将一部分偏离最优解的粒子释放,对保留下来的粒子进行路径优化。最后,使用网络模拟器(Network Simulator Version 2, NS-2)对算法进行仿真。对基于邻近度的粒子群优化定位算法中涉及到的参数进行改变,观察并分析实验结果,得出结论：本文提出的算法在节点的距离估算误差和定位误差方面得到改善。
【图文】：

图３－４距离近似图逡逑

３．３．２节点定位误差逡逑在网络区域内，改变节点的总数来改变节点的密度，，选取节点的通信半径逡逑尸７０ｍ，信标节点比例为２０％。从图３－７可Ｗ看出，随着节点个数的递增，节点逡逑的密度逐步变大，使得原来不能通信的信标节点可参与定位，四种算法的定逡逑—逦位误差都在降低。当网络中节点的度较低时，最短路径比较曲折，累计距离误逡逑差大，因此ＤＶ－ＣＮＥＤ的误差大于本文提出的算法。改进的ＤＶ－ＨＯＰ算法是找逡逑＇逦到节点之间跳数最少的路径作为最短路径，而本文的算法是找到距离最短路径。逡逑当网络中节点个数增多时，距离最短路径比跳数最短路径更接近节点之间的实逡逑际距离。由于在本文的算法中，距离的估计与节点的密度有很大关系，因此随逡逑着节点的密度增大，与其他Ｈ种算法相比，定位误差有明显改善。ＣＭＤＳ的定逡逑位误差变化范围是９．５％￣２２．４％
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TN929.5;TP212.9

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 夏俐,陈曦,赵千川,江永亨,管晓宏;无线传感器网络及应用简介[J];自动化博览;2004年01期

2 孙雨耕,张静,孙永进,房朝晖;无线自组传感器网络[J];传感技术学报;2004年02期

3 夏俐;陈曦;赵千川;江永亨;管晓宏;;无线传感器网络及应用简介[J];自动化博览;2005年S2期

4 庄庆德;传感器网络的研究现状[J];国外电子测量技术;2005年04期

5 谢洁锐;胡月明;刘才兴;刘兰;;大田监测中无线传感器网络的部署[J];现代计算机;2006年03期

6 李小遐;刘瑞霞;;一种无线传感器网络的设计[J];自动化技术与应用;2006年04期

7 吴春婧;郑明春;秦继林;;无线传感器网络协议研究[J];计算机技术与发展;2006年08期

8 徐勇军;杨宇;;无线传感器网络的发展[J];电子产品世界;2006年19期

9 ;坚固的无线传感器网络适合苛刻的工业环境[J];电子设计技术;2006年09期

10 马华东;陶丹;;多媒体传感器网络及其研究进展[J];软件学报;2006年09期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 彭政;魏巍;罗相根;罗永健;;无线传感器网络中传感器数量的选择方法[A];第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集[C];2009年

2 程时端;;传感器网络[A];中国通信学会信息通信网络技术委员会2004年年会论文集[C];2004年

3 杨曼;;无线传感器网络对抗[A];四川省电子学会情报专业委员会学术交流会论文集[C];2006年

4 阚凤龙;徐自文;陈楠;左传文;;无线传感器网络的应用及其发展研究[A];第九届沈阳科学学术年会论文集（信息科学与工程技术分册）[C];2012年

5 贾杰;赵林亮;常桂然;;面向异构传感器网络的高能效覆盖控制[A];中国通信学会第六届学术年会论文集（下）[C];2009年

6 冯健昭;肖德琴;肖克辉;李就好;;基于谓词的水质传感器网络采样整合优化算法[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）论文集[C];2009年

7 唐云龙;;无线传感器网络系统实验分析[A];工程设计与计算机技术：第十五届全国工程设计计算机应用学术会议论文集[C];2010年

8 杜景林;陈力军;谢立;;无线传感器网络与互联网集成体系结构[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年

9 李新;田斌;辛阳;陈林顺;;传感器网络中基于音频的异常事件检测方法[A];中国电子学会第十七届信息论学术年会论文集[C];2010年

10 刘昊;;面向电子智能服装的人体无线传感器网络构建[A];“力恒杯”第11届功能性纺织品、纳米技术应用及低碳纺织研讨会论文集[C];2011年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 罗清岳;让无线传感器网络走入生活[N];电子资讯时报;2007年

2 ;多媒体传感器网络[N];中国计算机报;2006年

3 美国专利律师 谭文晔　薛之扬;无线传感器网络技术专利分析[N];科技日报;2010年

4 本报记者 赵建国;无线传感器网络改变未来世界[N];中国知识产权报;2011年

5 樊哲高;我国传感器网络标准工作取得新进展[N];中国电子报;2012年

6 本报记者 王博;传感器网络标准取得新进展[N];计算机世界;2012年

7 温雅路;利用无线传感器网络提高地质灾害监测能力[N];人民邮电;2008年

8 林宗辉;ZigBee无线传感器网络解决方案[N];电子资讯时报;2007年

9 赛迪顾问信息产业研究中心高级咨询师 王坤;国内外物联网技术研究进展[N];通信产业报;2009年

10 本报记者 张彤;物物之连[N];网络世界;2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 马瑞;基于小生境粒子群算法的机舱WSN目标覆盖研究[D];大连海事大学;2014年

2 李洪峻;面向入侵目标追捕的多回路无线网络控制系统设计与相关技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

3 张德敬;基于虚拟坐标的无线传感器网络路由协议研究[D];山东大学;2015年

4 杨显辉;森林资源数据获取的移动Sink无线传感器网络可靠性研究[D];东北林业大学;2015年

5 毕冉;基于无线传感器网络的事件监测算法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

6 石熙;数字水印技术在无线传感器网络安全中的应用研究[D];重庆大学;2015年

7 徐力杰;低占空比传感器网络的数据传输调度问题研究[D];南京大学;2014年

8 欧阳键;面向无线传感器网络的协作传输技术研究[D];南京航空航天大学;2014年

9 冯森;面向智能配用电的无线传感器网络路由优化协议研究[D];华北电力大学;2015年

10 徐毅;无线传感器网络低能耗路由协议研究[D];山东大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 胥常杰;传感器网络设计的数学模型及其应用[D];青岛大学;2010年

2 黄铮;无线传感器网络连通与覆盖的研究[D];武汉理工大学;2006年

3 彭一;基于复杂网络理论的无线传感器网络关键节点识别技术研究[D];西南大学;2015年

4 肖力;基于ZigBee无线传感器网络的车流量检测系统设计[D];华南理工大学;2015年

5 刘丽萍;无线传感器网络中基于时空相关性的数据压缩[D];西南大学;2015年

6 何沐曦;无线传感器网络环境下基于MATLAB和OMNeT++的IEEE1588时间同步仿真[D];西南大学;2015年

7 黎凤霞;一种双极型多变量公钥密码算法在无线传感器网络上的优化与实现[D];华南理工大学;2015年

8 王晓彤;基于无线传感器网络的奶牛健康监测系统研究[D];天津理工大学;2015年

9 刘晓晨;基于无线传感器网络的室内定位方法研究[D];上海师范大学;2015年

10 董晓峰;畜禽养殖环境感知及动物标识技术装备集成研究和应用[D];浙江大学;2015年

本文编号：2568592