无线传感器网络非测距定位算法研究

发布时间：2017-08-20 00:13

  本文关键词：无线传感器网络非测距定位算法研究

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【摘要】：定位技术是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的一项关键技术,它为WSN提供节点的位置信息,在目标跟踪、数据融合等方面都具有重要意义。因此,定位技术已成为研究的热点之一。在现有的节点定位算法中,非测距定位算法具有对硬件要求低、能耗少的优势,更加适合资源受限的无线传感器网络。但是非测距定位算法的定位误差较大,而且大部分都是二维环境下定位算法,因此论文深入研究了非测距定位技术不足之处,提出了改进的算法。论文主要工作如下:(1)从WSN的定位技术基本理论入手,对比分析了几种不同类型的无线传感器网络定位算法,接着介绍了三种节点定位的计算方法(三边测量、三角测量、极大似然估计),最后对几种非测距定位算法进行了详细的分析,为后续的研究提供了切入点。(2)针对质心定位算法和DV-Hop算法不足,提出了一种非测距混合定位算法,采用DV-hop算法得到节点之间的距离和粗略的未知节点估计坐标以作为质心定位算法的权重,根据概率论原理,经过两次加权质心定位算法得到未知节点更为精确的坐标。仿真实验表明,在几种不同情况下,节点定位精度均有了较大提高。(3)重点以三维环境下DV-Hop算法为研究对象,详细分析了其产生误差的原因。对DV-Hop算法的平均跳距进行修正,然后利用简化粒子群算法代替极大似然估计法计算未知节点坐标。仿真实验表明,改进的定位算法定位精度有明显的提高。本文所提出的定位算法主要是针对森林防火、环境监测等应用,对于其他方面的应用需求,本文所采用的方法和思想也具有一定的借鉴意义。
【关键词】：无线传感器网络 定位技术 非测距 质心定位 DV-Hop定位
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 无线传感器网络概论9-13
• 1.2.1 无线传感器网络特点9-10
• 1.2.2 无线传感器网络结构10-12
• 1.2.3 无线传感器网络应用12-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 论文研究内容和章节安排15-17
• 2 无线传感器网络定位技术17-29
• 2.1 无线传感器网络定位概述17-18
• 2.1.1 节点定位技术基本概念17
• 2.1.2 节点定位的评价标准17-18
• 2.2 定位算法的分类18-20
• 2.2.1 距离相关与距离无关18-19
• 2.2.2 集中式与分布式19
• 2.2.3 绝对与相对19-20
• 2.2.4 粗粒度与细粒度20
• 2.3 节点定位的计算方法20-22
• 2.3.1 三边测量法20-21
• 2.3.2 三角测量法21-22
• 2.3.3 极大似然估计法22
• 2.4 非测距定位算法22-28
• 2.4.1 原理22-23
• 2.4.2 经典算法23-27
• 2.4.3 算法效果对比27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 无线传感器网络中非测距混合定位算法29-38
• 3.1 质心定位算法介绍29-32
• 3.1.1 基本思想29-30
• 3.1.2 加权质心定位算法30-31
• 3.1.3 质心定位算法存在的不足和已有的改进31-32
• 3.2 非测距混合定位算法32-33
• 3.2.1 具体思路32
• 3.2.2 非测距混合定位算法描述32-33
• 3.3 实验仿真与分析33-37
• 3.4 本章小结37-38
• 4 三维DV-Hop定位算法的改进38-48
• 4.1 三维DV-Hop算法分析38
• 4.2 DV-Hop算法存在的不足38-39
• 4.3 粒子群算法简介39-40
• 4.3.1 标准粒子群算法39-40
• 4.3.2 简化的粒子群算法40
• 4.4 改进的三维DV-Hop算法40-44
• 4.4.1 改进的三维DV-Hop算法思路40-41
• 4.4.2 粒子群简化算法优化的节点定位41-42
• 4.4.3 改进的三维DV-Hop算法流程42-44
• 4.5 实验仿真与分析44-47
• 4.6 本章总结47-48
• 5 总结与展望48-50
• 5.1 全文总结48
• 5.2 下一步工作展望48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 刘洋;邢建平;;随机通信半径下无线传感器网络中三维节点定位算法(英文)[J];传感技术学报;2011年01期

2 程远国;徐辉;;传感器网络加权质心自定位算法[J];计算机工程与应用;2009年07期

3 肖迪;葛启承;林锦国;程明;;一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用[J];南京理工大学学报;2012年01期

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本文编号：703669