基于改进DV-Hop的无线传感网络定位算法研究

发布时间：2021-11-03 04:19

　　无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）在许多领域具有非常广阔的应用前景,其中节点定位技术是WSN的关键技术之一。WSN由空间分散的独占设备组成,这些设备通过传感器来检测某些物理现象。节点定位是众多WSN功能和应用的重要组成部分,是对系统中节点位置的响应。为了精确定位无线传感器网络中的节点,通常有两种定位方法用于计算位置,即基于测距的定位方法和无测距的定位方法。距离矢量跳（DV-Hop）算法由于其鲁棒性、易实现和成本效益,是无距离节点定位技术中的关键算法。本文主要是对DV-Hop算法进行研究,并针对DV-Hop算法定位精度不高的缺点进行改进,主要内容如下:1、研究了无线传感器网络的主要定位技术,着重研究了无距离定位算法中成本低,应用广泛的DV-Hop算法,包括其误差来源、性能评价标准以及现有的改进方法。2、针对DV-Hop定位算法中跳数和跳距估计存在的误差,引入跳数量化机制修正跳数和平均跳距。根据不同跳数选择不同的平均每跳距离,从而使未知节点到锚节点的距离更接近于实际值,以此来减小相对定位误差。仿真分析了不同实验参数下,使用上述两种算法得到的相对定位误差... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无线传感器网络结构

无线传感器节点组成结构

随着智能医学的兴起和发展,更智能,更实用,更高效,更实时的医疗系统使医护人员和患者更加轻松,WSN在医疗系统的使用越来越广泛。人体区域传感器网络(Body Area Sensor Networks,BASN)[22]作为WSN下的一个特殊网络随之产生,使得远程医疗系统得以快速发展。该系统可对患者及其重要参数进行远程监控和收集,然后将这些数据传回监控中心,相关医护人员可根据这些信息评估患者身体状况,以进行远程的医疗诊断和治疗,同时也能应对一些特殊的医疗求助和紧急情况。图2.3所示是简单的医疗系统结构。(7)智能家居

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于到达时间和到达角度的室内联合定位算法[J]. 杨超超,陈建辉,刘德亮,郭希维,方正.  激光与光电子学进展. 2019(22)
[2]基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化[J]. 林凤德,陈佳品,丁凯,李振波.  仪表技术与传感器. 2019(01)
[3]无线传感器网络中基于TDOA/FDOA的增强半正定松弛定位算法研究[J]. 张杰,王刚.  传感技术学报. 2018(12)
[4]煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署[J]. 胡长俊,袁树杰.  计算机科学. 2018(11)
[5]基于接收信号强度检测的高精度可见光定位方法[J]. 叶子蔚,叶会英,聂翔宇,习小玉.  中国激光. 2018(03)
[6]基于跳数分类的改进DV-Hop节点定位算法[J]. 任克强,廖美焱.  传感技术学报. 2017(10)
[7]无线传感器网络数据融合技术与展望[J]. 石鲁生,朱慧博.  物联网技术. 2017(08)
[8]基于TOA的无线传感器网络时间同步与定位联合算法[J]. 杨健.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2016(04)
[9]基于改进APIT算法的无线传感器网络节点定位[J]. 戴天虹,李昊.  传感器与微系统. 2016(01)
[10]一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法[J]. 程超,钱志鸿,付彩欣,刘晓慧.  电子与信息学报. 2015(10)



本文编号：3473033