基于优先节点定位和人工鱼群优化的DV-Hop算法研究

发布时间：2017-06-25 19:10

  本文关键词：基于优先节点定位和人工鱼群优化的DV-Hop算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)具有自组能力强、分布广的特点,因此有广泛的应用。无线传感器网络首先应用在军事领域,后来逐渐扩大到民用领域,无线传感器网络广泛使用增强了人们获取信息的能力。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,目前较为常用的定位技术主要分为两类:基于测距的定位技术和基于非测距的定位技术。本文以基于非测距定位技术中的DV-Hop算法为研究对象。DV-Hop算法定位成本低,计算简单,应用广泛。但是该算法也存在定位不精确等问题,因此本文针对DV-Hop算法存在的问题,采用优先节点定位和人工鱼群算法对DV-Hop算法进行改进,从以下三个方面对算法进行改进;(1)优先节点定位。本文将锚节点的通信半径细化,锚节点有3个通信半径—R/3、2R/3和R,根据跳数和通信半径的关系,估算在锚节点通信半径R内的未知节点到锚节点的距离,然后对满足条件的未知节点进行优先定位,然后升级为锚节点,不满足优先节点定位的未知节点进行后续定位。将锚节点通信半径细化为3个通信半径,不仅可以减小跳数误差,而且可以减小未知节点到锚节点的距离误差。(2)采用加权赋值方法修正平均跳距。针对锚节点平均跳距不能真实反映实际跳距的问题,本文采用加权方式求出加权系数,对每一个锚节点赋予不同的权值,同时未知节点只选取距离其最近的三个锚节点作为参考锚节点。通过对平均跳距进行修正,能够得到较为精确的跳距值。(3)采用改进的人工鱼群算法修正未知节点坐标。针对计算节点坐标精度存在误差的问题,本文采用人工鱼群算法对定位进行优化,同时对人工鱼群算法进行改进。将人工鱼群算法进行分段,淘汰掉在食物浓度低的人工鱼,提高收敛速度;动态修正人工鱼群参数,同时对随机行为进行修正,防止人工鱼盲目做出随机行为。通过对人工鱼群算法的改进,有利于提高收敛速度,寻找到全局最优解,提高定位精度。本文使用Matlab对改进的算法进行仿真,与DV-Hop算法和已有的改进算法进行比较,验证改进算法的可行性,分析仿真结果。通过仿真结果,改进的算法在定位精度有不同程度的提高。
【关键词】：无线传感器 DV-Hop 优先节点定位 人工鱼群
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 变量注释表16-17
• 1 绪论17-22
• 1.1 研究背景与意义17-18
• 1.2 国内外研究现状18-20
• 1.3 本文研究内容及安排20-22
• 2 无线传感器网络及定位算法22-37
• 2.1 无线传感器网络介绍22-26
• 2.2 无线传感器网络节点定位概述26-29
• 2.3 经典的无线传感器网络定位算法29-35
• 2.4 定位性能评价指标35-36
• 2.5 本章小结36-37
• 3 无线传感器网络DV-Hop算法的研究37-48
• 3.1 DV-Hop定位算法37-40
• 3.2 DV-Hop算法误差分析40-45
• 3.3 现有的DV-Hop算法改进45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 4 优先节点定位及人工鱼群优化改进算法48-63
• 4.1 优先节点定位48-51
• 4.2 平均跳距的改进51-53
• 4.3 基于人工鱼群算法优化的定位结果53-61
• 4.4 改进的DV-Hop算法流程61-62
• 4.5 本章小结62-63
• 5 仿真结果及其分析63-71
• 5.1 仿真参数设置63
• 5.2 仿真结果及分析63-70
• 5.3 本章小结70-71
• 6 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-78
• 作者介绍78-80
• 学位论文数据集80

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本文编号：483238