基于颜色滤波和距离测量的水声传感器网络移动节点定位

发布时间：2017-03-28 21:01

  本文关键词：基于颜色滤波和距离测量的水声传感器网络移动节点定位，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动节点定位是当前水声传感器网络(UASNs)的关键技术之一,该论文对水声传感器网络的背景、国内外研究现状、体系结构、特点和应用领域进行了总结,并分析和介绍了一些已有的经典测距方法和移动节点定位算法。本文针对水声传感器网络的特点,提出了以下几种移动节点定位算法。(1)在现有的经典颜色定位算法的基础上提出了一种基于分层结构的新颜色滤波移动节点定位算法(ACFL)应用于水声传感器网络中。为了进一步提高定位精度,在此基础上又提出了一种基于投影距离的新颜色滤波移动节点定位算法(PCFL)应用于水声传感器网络中。针对两种算法的不同之处,ACFL在定位过程中利用到达角度法(AOA)进行测距,移动节点与锚节点之间的直接距离在定位过程中被采用。PCFL在定位过程中同样也是利用到达角度法(AOA)进行测距,而利用了移动节点与锚节点之间的投影距离,改变了从三维到二维的距离测量。针对两种算法的相同之处,以上两种定位算法为定位移动节点将原有的二维颜色定位算法进行了改进并应用到水声传感器网络中。该论文提出了三维分层投影的网络模型,通过颜色序列滤波,利用局部采样滤波的思想,在移动节点与锚节点在移动节点所在平面投影点的通信范围的交叠区域内进行采样,通过比较样本点与移动节点之间的颜色(RGB)差值序列,筛选样本点。利用移动节点与锚节点之间的距离比例因子计算移动节点的RGB序列值,利用锚节点与筛选出来的样本点之间的距离比例因子计算样本点的RGB序列值,进一步计算移动节点和样本点的RGB序列值,利用权重的方法计算移动节点的坐标。仿真结果表明,PCFL和ACFL具有良好的定位性能,并能及时定位移动节点,PCFL的平均定位误差与一种适用于UASNs的基于测距的移动节点定位算法(An Anchor-Free Localization Algorithm,简称为AFLA),的平均定位误差相比可以减少30.4%。(2)为了更进一步提高定位精度,本文又提出了一种TOF测距、能量筛选的移动节点定位算法(ESDM-TOF)应用于水声传感器网络中。该算法在传统飞行时间(TOF)技术的基础上,引入比例因子做归一化处理,计算声信号的传播距离。此外,为了减少能量消耗,提高能量利用率,通过比较声信号传播过程中能量损失值大小,在移动节点的通信范围内选取至少四个任务锚节点用于定位移动节点。利用选出来的任务锚节点与移动节点构成四面体,采用海伦空间二乘法,利用移动节点与任务锚节点之间的几何关系,结合平面方程和最小二乘法计算移动节点的坐标。通过仿真实验最终验证了新算法的定位性能以及定位精度的好坏。
【关键词】：水声传感器网络 颜色序列值 移动节点定位 海伦空间二乘法
【学位授予单位】：河北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.3
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 论文的研究内容以及创新点12-14
• 1.4 论文的组织结构14-15
• 2 水声传感器网络概述15-21
• 2.1 UASNs的结构15-17
• 2.1.1 UASNs的体系结构15-16
• 2.1.2 UASNs的分层结构16-17
• 2.1.3 UASNs的节点结构17
• 2.2 UASNs的特点17-18
• 2.3 UASNs的应用领域18-19
• 2.4 本章小结19-21
• 3 水声传感器网络节点定位21-31
• 3.1 节点定位21-22
• 3.1.1 节点定位的基本概念21
• 3.1.2 节点定位存在的问题21-22
• 3.2 常用的测距方法22-24
• 3.2.1 到达时间法(TOA)23
• 3.2.2 到达时间差法(TDOA)23
• 3.2.3 接收信号强度指示法(RSSI)23-24
• 3.2.4 到达角度法(AOA)24
• 3.3 经典的移动节点定位算法24-27
• 3.3.1 Euclidean定位算法24
• 3.3.2 质心定位算法24-25
• 3.3.3 极大似然估计法25-26
• 3.3.4 DV-Hop定位算法26-27
• 3.4 UASNs的移动节点定位算法27-30
• 3.4.1 MobiL定位算法28
• 3.4.2 LDB定位算法28-29
• 3.4.3 GNA-ESSP定位算法29
• 3.4.4 AFLA定位算法29-30
• 3.4.5 ARTL定位算法30
• 3.5 本章小结30-31
• 4 新颜色滤波移动节点定位算法31-49
• 4.1 PCFL和ACFL算法概述和系统框架31-32
• 4.2 CDL定位算法32-33
• 4.3 PCFL和ACFL定位算法33-40
• 4.3.1 三维的分层网络模型34-35
• 4.3.2 选取采样区域35-36
• 4.3.3 计算移动节点的RGB序列值36-37
• 4.3.4 权重计算37-38
• 4.3.5 可行性分析38-39
• 4.3.6 算法步骤39-40
• 4.4 仿真结果40-48
• 4.4.1 PCFL和ACFL的定位性能的比较41-44
• 4.4.2 总能量消耗与锚节点密度的比较44-45
• 4.4.3 运行时间与样本点个数的关系45
• 4.4.4 五种算法定位误差的比较45-46
• 4.4.5 五种算法的误差分布图46-47
• 4.4.6 移动节点的速度的影响47-48
• 4.4.7 移动节点个数的影响48
• 4.5 本章小结48-49
• 5 TOF测距、能量筛选的移动节点定位法49-63
• 5.1 ESDM-TOF算法概述和系统框架49-50
• 5.2 ESDM-TOF定位算法50-57
• 5.2.1 TOF测量方法50-51
• 5.2.2 传播距离的测量51-53
• 5.2.3 能量筛选任务锚节点53-54
• 5.2.4 海伦空间二乘法54-56
• 5.2.5 算法复杂度的比较56
• 5.2.6 算法步骤56-57
• 5.3 仿真实验57-62
• 5.3.1 总的能量传播损失与最大传播距离的关系58
• 5.3.2 均方根误差与任务锚节点个数的关系58-59
• 5.3.3 均方根误差与锚节点个数的关系59-60
• 5.3.4 移动节点速度的影响60
• 5.3.5 平均能量消耗的对比60-61
• 5.3.6 运行次数与死亡节点占比61-62
• 5.4 本章小结62-63
• 6 总结63-65
• 参考文献65-71
• 致谢71-73
• 攻读学位期间取得的科研成果清单73

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