基于WSN的节点定位算法研究

发布时间：2017-08-04 08:28

  本文关键词：基于WSN的节点定位算法研究

  更多相关文章： 无线传感器网络 DV-Hop定位算法 信标节点选择算法 粒子群算法

【摘要】：无线传感器网络(WSN)是一种分布式自治网络,它由大量的无处不在的传感器节点组成,这些传感器节点具有计算、数据处理以及无线通信等功能,它们通过协同合作在目标区域内共同完成监测任务。作为无线传感器网络的关键技术之一,节点定位技术在许多相关研究方向中是必要的理论基础,在无线传感器网络的数据监测、数据控制和无线通信中,监控对象的位置信息尤为重要,如果节点的位置信息不确定,研究人员的工作将毫无意义。所以,如何能够对监控目标的位置信息进行精准的定位已经成为无线传感器网络研究的热点问题之一。DV-Hop算法是无线传感器网络定位算法中一种较为典型的无需测距的定位算法,其算法简单,易于实现,不需要增加额外的硬件设备。本文在分析影响DV-Hop算法性能因素的基础上,对现有改进算法进行了理论分析和研究,针对现有算法的不足提出了改进算法,并尝试将算法扩展到三维空间中。现对本文工作总结如下:本文开始对WSN的研究背景、意义及定位技术的国内外研究现状进行了介绍,然后研究了定位技术的基础理论,着重对算法的计算原理、主要分类以及评价指标进行了分析,之后又分析了影响定位精度的内部因素和外部因素,在对大量改进算法进行分析研究的基础上,提出了基于信标节点选择的改进DV-Hop算法,该算法中,对于传统DV-Hop算法信标节点计算的平均跳距误差大的问题,使用了基于跳距修正的算法,使计算出的平均跳距更加反应网路的平均跳距,节点间的距离可以更加接近真实距离;由于三点不共线是定位准确性的保证,本文在考虑了信标节点分布对定位精度的影响情况下,提出了信标节点选择算法,使未知节点到参与定位的信标节点的路径更加接近直线,这样测量距离将更加准确,MATLAB仿真实验表明,改进算法能够很好地降低定位误差,提高定位精度。为了解决无线传感器网络在三维空间中的定位问题,本文使用改进的粒子群算法和基于信标节点选择的DV-Hop算法相结合的方式尝试将算法扩展到三维空间中,由于在三维空间中网络规模将会增加,节点分布位置更加复杂,定位算法需要对节点的位置进行三维定位,因此对算法的要求更加严格,所以,我们在算法的最后定位阶段引入了自适应惯性权重的粒子群算法,使得算法同时具有较高的全局搜索能力和较高的定位精度。仿真结果表明,改进算法能够很好地在三维空间中进行定位,并且具有较高的定位精度。
【关键词】：无线传感器网络 DV-Hop定位算法 信标节点选择算法 粒子群算法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 创新点摘要7-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究状况和进展11-12
• 1.3 本文结构安排及主要内容12-14
• 第二章 无线传感器网络定位的基本原理14-24
• 2.1 无线传感器网络结构14-15
• 2.2 无线传感器网络定位基本概念15-16
• 2.3 定位算法性能指标16-17
• 2.4 定位算法分类17-20
• 2.5 位置计算方法分类20-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第三章 DV-Hop定位算法研究24-34
• 3.1 传统DV-Hop定位算法原理分析24-27
• 3.2 DV-Hop定位算法误差分析27-29
• 3.2.1 客观因素27-28
• 3.2.2 主观因素28-29
• 3.3 现有改进DV-Hop定位算法研究29-33
• 3.3.1 人工布置信标节点29
• 3.3.2 信标节点反馈的改进DV-Hop算法29-30
• 3.3.3 基于跳距修正的改进算法30-32
• 3.3.4 对网络泛洪协议进行改进32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 基于信标节点选择的改进DV-Hop定位算法34-42
• 4.1 跳距误差修正算法介绍34-35
• 4.2 信标节点选择的改进DV-Hop算法设计35-38
• 4.2.1 改进算法思想35-36
• 4.2.2 节点工作流程36-38
• 4.3 改进算法仿真分析38-41
• 4.3.1 算法实验配置38
• 4.3.2 算法定位精度对比38-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第五章 无线传感器网络三维定位算法研究42-54
• 5.1 研究三维定位算法的必要性42
• 5.2 三维算法位置计算方法42-44
• 5.2.1 四边测量法42-43
• 5.2.2 最小二乘法43-44
• 5.3 现有三维定位算法44-46
• 5.4 基于粒子群算法的改进型DV-Hop三维定位算法研究46-53
• 5.4.1 粒子群算法46-47
• 5.4.2 自适应惯性权重的粒子群优化算法47-48
• 5.4.3 目标函数的确定48
• 5.4.4 改进算法在三维空间中的扩展48-50
• 5.4.5 改进三维定位算法仿真分析50-53
• 5.5 本章小结53-54
• 结论54-55
• 参考文献55-60
• 发表文章目录60-61
• 致谢61-62

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本文编号：618575