无线传感器网络节点定位若干问题研究

发布时间：2017-03-22 23:11

  本文关键词：无线传感器网络节点定位若干问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：得益于片上系统,微机电系统,低功耗嵌入式技术和通信技术的飞速发展,以传感器节点为组成单元的无线传感器网络应运而生。其中的传感器节点体积小,成本低,被大量地部署在监测的区域,以多跳、动态路由等方式进行通信。无线传感器网络以其独特的信息获取和传输特点,已经被应用在国防安全、环境监测、医疗卫生、智能家居等诸多领域。然而,在所有应用场景下采集的数据包中必不可少的是每个传感器节点的位置信息,因此对节点定位技术的研究具有非常重要的理论价值和实践意义。近几年,节点定位技术随着无线传感器网络形态的变化发生着改变,由传统的基于静态信标的的节点定位,发展出了基于移动信标节点的定位。本文在对静态信标定位方法进行分析的基础上,重点对移动信标路径规划问题进行了深入的探讨和研究。首先针对基于移动信标定位算法查阅了大量文献资料,对已有的定位方法进行了深入了解。介绍了其中经典和前沿的定位方法的原理和创新之处,并对部分定位方法进行了详细的分析和验证。在网络均匀覆盖场景下,利用Gauss-Markov随机移动模型的移动特点,结合虚拟力算法和速率调整策略,提出了一种VF-Speed的动态路径规划算法,并针对仿真试验中出现的虚拟墙问题进行了分析和修正。通过仿真实验验证了算法性能,并与原始Gauss-Markov随机移动模型进行了多个性能指标的对比,证明了经过VF-Speed算法动态调整后的路径定位效果更优。在异形网络覆盖的定位场景中,将移动信标路径规划问题分解为虚拟信标选取和最短路径TSP问题。为了得到符合网络覆盖区域的虚拟信标集合,根据基于网络连通度的BFS算法,提出了一种改进型BFS算法,解决了虚拟信标冗余的问题。在仿真实验中进行了对比,发现即使在网络连通度变化的情况下,通过本文的算法选出的信标集合依然能保持较好的定位效果。针对最短路径TSP问题,选用离散型人工萤火虫算法并对其参数进行了改进,结合2-Opt算子提出了IDGSO-C2Opt算法。通过仿真实验验证其效果,并与原始GSO算法和模拟退火算法进行比较,其收敛速度和目标函数最优值均优于其余两种算法。最后,归纳总结了本文的工作内容和研究成果,对该方向上可以进一步深入探讨的问题进行了展望
【关键词】：节点定位 移动信标 路径规划 高斯马尔科夫移动模型 虚拟力算法 离散萤火虫算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 选题背景11
• 1.2 无线传感器网络概述11-15
• 1.2.1 无线传感器网络的体系结构及特点12-13
• 1.2.2 无线传感器网络的关键技术13-14
• 1.2.3 无线传感器网络的应用领域14-15
• 1.3 无线传感器网络定位问题研究现状15-16
• 1.4 本文的工作及内容安排16-18
• 2 无线传感器网络的节点定位技术18-35
• 2.1 定位技术的基本概念18-25
• 2.1.1 节点分类18-20
• 2.1.2 节点坐标计算方法20-23
• 2.1.3 定位相关术语及算法性能指标23-25
• 2.2 无线传感器网络经典定位方法25-28
• 2.2.1 基于测距的定位方法25-26
• 2.2.2 基于非测距的定位方法26-28
• 2.3 基于移动信标节点的定位算法28-34
• 2.3.1 定位算法新型分类28-29
• 2.3.2 基于移动信标的定位算法的特点29-30
• 2.3.3 移动信标路径规划和移动模型分析30-34
• 2.4 本章小结34-35
• 3 均匀覆盖下基于VF-Speed的移动信标路径优化35-50
• 3.1 Gauss-Markov移动模型原理与分析35-38
• 3.1.1 Gauss-Markov移动模型原理35
• 3.1.2 监测区域中GS移动模型分析35-38
• 3.2 基于虚拟力算法的信标移动策略38-43
• 3.2.1 虚拟力算法基本原理39
• 3.2.2 基于虚拟力的信标移动策略39-42
• 3.2.3 基于虚拟力的移动信标仿真分析42-43
• 3.3 结合速率调整策略的VF-Speed算法43-46
• 3.4 算法仿真及性能对比分析46-49
• 3.5 本章小结49-50
• 4 异形网络覆盖下移动信标路径规划研究50-70
• 4.1 虚拟信标位置选取方法50-54
• 4.1.1 基于三重优化覆盖的虚拟信标位置选取50-52
• 4.1.2 基于BFS方法的虚拟信标位置选取52-54
• 4.2 改进型BFS算法的虚拟信标位置获取方法54-56
• 4.3 移动信标最短路径TSP问题研究56-60
• 4.3.1 问题描述56-57
• 4.3.2 改进型离散人工萤火虫算法57-58
• 4.3.3 基于Complete 2-Opt算子的局部优化58-59
• 4.3.4 IDGSO-C2Opt算法实现59-60
• 4.4 算法仿真与分析60-69
• 4.4.1 改进型BFS虚拟信标位置选取仿真与分析60-66
• 4.4.2 IDGSO-C2Opt算法仿真与分析66-69
• 4.5 本章小结69-70
• 5 总结与展望70-72
• 参考文献72-77
• 作者简历77-78
• 学位论文数据集78

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