基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法研究

发布时间：2017-04-18 13:13

  本文关键词：基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络由众多的传感器节点共同组成，传感器节点往往通过随机撒播的方式部署在人为力量无法到达的环境复杂区域进行数据的采集与传输。无线传感器网络能够使观察人员快速直接的得到有效的数据，通过协作方式感知、收集和处理网络覆盖区域中目标对象的相关监测信息。节点定位在众多研究方向中都是必不可少的理论基础以及重要环节，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同样是重中之重，若节点位置不确定，研究人员的工作将毫无意义。所以，如何能够精准的定位监控目标的地理信息已经成为无线传感器网络研究的热点问题之一。 在无线传感器网络的定位算法中，应用较多的是基于测距（range-based）的定位算法以及无需测距（range-free）的定位算法。基于测距的定位算法需要外在硬件设备的支持，而无需测距的定位算法相较于前者实现比较简单，也不需要外在的硬件设备，成本很低，只需通过网络的连通度就可估算出未知节点的位置信息。目前，DV-Hop定位算法由于其无需测距的低成本与实现简单的特点，成为具有较大研究价值的热门典型算法。本文主要基于无线传感器网络的定位算法，深入研究了DV-Hop定位算法的原理及存在的误差，通过研究目前对DV-Hop算法改进的大量文献资料，展开了算法的探讨与性能分析。主要的创新性工作包括： 1.针对DV-Hop定位算法的原理进行分析，通过总结现有的大量DV-Hop改进及优化算法，剖析算法的误差来源。导致误差产生的客观因素主要由节点分布不均及网络中不良节点的产生导致，而主观因素则是由于网络中的锚节点与邻居节点比例、跳数信息、平均每跳距离估计值以及定位计算方法的误差产生。并且通过仿真实验，客观的模拟出DV-Hop定位算法的性能指标，包括网络节点分布、连通度以及定位误差。 2.提出一种基于跳距误差加权的WSN节点粒子群优化定位算法，即WPDV-Hop定位算法。针对DV-Hop定位算法的误差来源，做出以下改进：首先，限制锚节点数据包广播的范围；其次，计算锚节点平均每跳距离的误差，根据误差的数值做基于误差加权处理的平均跳距估计算法；最后，采用改进的粒子群（PSO）算法对定位节点进行优化计算。通过仿真实验表明，，WPDV-Hop定位算法与原始算法相比，定位精度和算法的稳定性有明显的提高，基于这三方面的改进使算法更好的反映了整个网络的实际状态。 3.提出一种基于跳距误差修正的WSN节点位置判断定位算法，即WLDV-Hop定位算法。针对DV-Hop算法在三边定位过程中由于锚节点位置的随机性引起的误差增大以及平均每跳距离估计值存在的求解误差，做出以下改进：首先，采用节点位置判断法进行三边定位法的最佳锚节点选择，即通过判断锚节点的位置来选择对于未知节点最合适的锚节点进行定位计算；其次，通过计算锚节点的平均每跳距离的误差，根据未知节点与锚节点间的跳数做基于误差修正的平均每跳距离估计算法。仿真实验表明，WLDV-Hop定位算法较原始算法在不增加任何其余开销的情况下，针对三边定位过程中存在的问题进行了明显的改善，并提高了节点的定位精度。
【关键词】：无线传感器网络 DV-Hop算法 误差 加权 粒子群算法 位置判断
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景与意义10-13
• 1.1.1 无线传感器网络10-12
• 1.1.2 无线传感器网络定位技术12-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.3 论文主要内容及结构安排15-18
• 第2章 无线传感器网络定位技术分析18-28
• 2.1 定位基本概念分析18-19
• 2.2 定位计算方法研究19-21
• 2.2.1 三边测量法分析19-20
• 2.2.2 极大似然估计法分析20-21
• 2.3 定位算法分类对比21-26
• 2.3.1 基于测距的定位算法分析22-24
• 2.3.2 无需测距的定位算法分析24-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第3章 DV-Hop 定位算法及误差研究与性能仿真28-40
• 3.1 DV-Hop 定位算法原理分析28-31
• 3.2 现有 DV-Hop 定位算法的改进研究31-33
• 3.3 DV-Hop 定位算法误差分析33-35
• 3.3.1 客观因素34-35
• 3.3.2 主观因素35
• 3.4 DV-Hop 算法性能分析35-38
• 3.5 本章小结38-40
• 第4章 基于跳距误差加权的 WSN 节点粒子群优化定位算法40-62
• 4.1 引言40
• 4.2 粒子群算法研究40-45
• 4.2.1 粒子群优化算法41-42
• 4.2.2 粒子群优化算法原理分析42-43
• 4.2.3 粒子群优化算法流程43-44
• 4.2.4 基于惯性权重的粒子群算法分析44-45
• 4.3 WPDV-Hop 定位算法的研究45-55
• 4.3.1 限定信息广播范围46-47
• 4.3.2 基于误差加权处理的平均跳距估计算法47-50
• 4.3.3 基于改进的粒子群(PSO)优化的节点定位算法50-53
• 4.3.4 WPDV-Hop 定位算法流程53-55
• 4.4 仿真实验及分析55-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第5章 基于跳距误差修正的 WSN 节点位置判断定位算法62-74
• 5.1 引言62
• 5.2 WLDV-Hop 定位算法的研究62-68
• 5.2.1 节点位置判断法63-65
• 5.2.2 基于误差修正的平均跳距估计算法65-66
• 5.2.3 WLDV-Hop 定位算法流程66-68
• 5.3 仿真实验及分析68-73
• 5.4 本章小结73-74
• 第6章 总结与展望74-76
• 6.1 总结74-75
• 6.2 展望75-76
• 参考文献76-82
• 作者简介82-83
• 攻读硕士学位期间的科研成果83-84
• 致谢84-85

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