锚节点稀疏环境下WSN移动节点定位算法研究

发布时间：2017-04-22 22:05

  本文关键词：锚节点稀疏环境下WSN移动节点定位算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络(WSN)内每个传感器节点在其工作区域内明确自己所处坐标位置这一过程节称之为节点定位。对于WSN实际应用来看,它能够有效开展工作的基本前提条件就是要准确确定工作节点的位置信息和确定监测事件出现的准确位置。当前对于节点定位技术的研究,主要是集中在静态WSN网络内,即网络内的节点一经部署就保持在静止不动的状态。而在实际应用中,倘若网络内的节点能够进行随机游走活动,则能更灵活的监测整个网络内的对象事件,提供更多具备实时性的信息要素,例如对煤矿井下工作人员进行定位、牧场中动物行迹跟踪。因此,对于WSN移动节点定位算法的研究十分有必要。本文首先介绍了无线传感器网络节点定位技术的重要性,并对传感器网络定位技术进行了详细说明,随后引入移动传感器网络节点定位的概念,对蒙特卡罗方法在WSN移动节点定位中的应用原理进行了详细的介绍,并结合相关算法进行说明分析。针对当前基于蒙特卡罗方法的WSN移动节点定位算法在锚节点分布稀疏时定位效果较差的问题,提出了一种当处于锚节点稀疏环境下定位效果也较为理想的基于蒙特卡罗方法的WSN移动节点定位算法(SDANMCB)。算法的主要思想可通过以下几个方面来体现:(1)该算法在定位过程中将周围锚节点分布较密集的节点转化为虚拟锚节点来辅助其他周围锚节点信息稀疏的待定位节点来实现自身的定位,同时根据虚拟锚节点的实际定位误差来引进扩张系数,根据这个系数适当地放大虚拟锚节点的通信距离,优化虚拟锚节点盒的搭建,让采样区域更为贴切,从而改进采样的效率;(2)在采样阶段使用自适应采样,根据采样箱的面积和锚节点密度相应调整定位所需要的样本数量,有效地减少计算量,降低WSN运行耗能;(3)在滤波环节添加虚拟锚节点的信息来过滤样本,并在滤波环节结束后,根据样本的分布位置来调整样本权重,提升算法的定位精度。仿真结果表明:SDANMCB算法相比于MCL、MCB算法在定位精度、采样效率上都有明显的提升,并且在锚节点密度比较低时定位效果有较大改善。
【关键词】：无线传感器网络 锚节点 蒙特卡罗 采样优化
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.3 节点定位技术研究现状11-14
• 1.4 本文主要研究工作14
• 1.5 论文结构安排14-16
• 第二章 无线传感器网络及节点定位技术16-32
• 2.1 无线传感器网络概念简介16-22
• 2.1.1 无线传感器网络的体系结构16-17
• 2.1.2 无线传感器网络特性17-19
• 2.1.3 无线传感器网络核心技术19-20
• 2.1.4 无线传感器网络应用领域20-22
• 2.2 节点定位技术的基本术语22
• 2.3 节点定位算法性能评估标准22-24
• 2.4 无线传感器网络节点定位技术介绍24-31
• 2.4.1 基于测距的定位方法24-28
• 2.4.2 无需测距的定位方法28-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 蒙特卡罗定位算法分析32-41
• 3.1 蒙特卡罗方法32-34
• 3.1.1 蒙特卡罗基本原理介绍32-33
• 3.1.2 蒙特卡罗方法的求解步骤33-34
• 3.1.3 蒙特卡罗方法的优势之处34
• 3.2 蒙特卡罗定位算法34-40
• 3.2.1 MCL算法34-36
• 3.2.2 MCB算法36-40
• 3.3 本章小结40-41
• 第四章SDANMCB移动节点定位算法41-49
• 4.1 SDANMCB算法思路41-42
• 4.2 SDANMCB算法执行步骤42-47
• 4.2.1 虚拟锚节点的筛选42
• 4.2.2 预测阶段42-44
• 4.2.3 滤波阶段44-45
• 4.2.4 位置估计45-47
• 4.3 SDANMCB算法流程图47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 仿真实验与分析49-54
• 5.1 仿真工具分析49-50
• 5.2 仿真参数设置50
• 5.3 仿真结果分析50-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 论文总结54-55
• 6.2 下一步工作55-56
• 参考文献56-59
• 致谢59-60
• 攻读学位期间的研究成果60-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 彭宇;王丹;;无线传感器网络定位技术综述[J];电子测量与仪器学报;2011年05期

2 杨雪;王辉;;无线传感器网络区域混合感知的APIT定位算法[J];电子技术应用;2012年03期

3 陈桂忠;董利达;兰守珍;;一种在非视距环境中的移动节点定位方法[J];浙江大学学报(理学版);2009年01期

4 杨兰英;杨双春;;WSN在河流污染源实时监测系统中的应用[J];科学技术与工程;2008年11期

5 胡士强,敬忠良;粒子滤波算法综述[J];控制与决策;2005年04期

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本文编号：321348