基于WSN的目标定位技术的研究

发布时间：2017-06-15 08:03

  本文关键词：基于WSN的目标定位技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络涉及传感器技术、嵌入式技术、通信技术、分布式信息处理技术以及微机电技术等众多学科,已被广泛应用在军事、医疗、交通、环保等领域。在救灾、探矿等领域中,网络中节点的位置至关重要。因此,如何有效地实现节点定位从而获取节点的位置信息已成为无线传感器网络必须要解决的关键问题之一。论文工作对WSN的定位算法进行了深入的研究。论文首先论述了WSN定位技术的基本原理、定位算法的分类、常用的定位算法、定位算法的评价指标以及定位技术亟需解决的问题。针对传统的DV-Hop算法在节点分布不均匀的情况下定位精度不够理想的缺点,提出了一种基于共线度信标节点选择的四重优化WSN定位算法,对传统DV-Hop算法进行了四个方面的改进。对比实验结果表明,本文提出的算法与同类算法相比,定位精度和定位的稳定性均有明显提高。进一步,研究工作扩展到了三维空间中,提出了一种基于共面度的三维空间WSN定位算法。该算法引入共面度的思想以消除三维空间定位中定位单元近似共面所引起的定位误差;并且动态扩充信标节点,间接地提高信标节点的比例;最后采用拟牛顿法对定位结果迭代求精进一步提高精度。实验结果表明,相比同类算法,该算法能够在显著提高定位算法精度的同时提高定位覆盖率。最后,本文进一步研究了移动节点定位技术,提出了一种基于蒙特卡罗的自适应移动节点定位算法;设置了双重自适应策略,可根据网络中信标节点的密度大小自适应地选取采样样本数和信息广播的跳数,在保证定位精度的前提下可减少采样次数和计算量,进而减少不必要的通信开销和能量消耗。实验结果表明,该算法能够在减少通信量的同时,获得更高的定位精度。该算法适用于节点分布不规则、信标节点密度变化和无需测距的WSN移动节点定位,具有很好的实际应用价值。
【关键词】：无线传感器网络 定位技术 三维空间定位 蒙特卡罗 移动定位
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注释表11-12
• 缩略词12-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 概述13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 二维WSN定位算法的国内外研究现状15-16
• 1.2.2 三维WSN定位算法的国内外研究现状16-17
• 1.2.3 移动WSN定位算法的国内外研究现状17-19
• 1.3 论文主要研究工作19-20
• 1.4 论文组织结构20-22
• 第二章 相关理论与技术22-31
• 2.1 定位基本知识22-24
• 2.1.1 WSN定位的基本原理23
• 2.1.2 WSN定位方法的分类23-24
• 2.2 常用的WSN定位算法24-28
• 2.2.1 静态WSN定位算法24-27
• 2.2.2 移动WSN定位算法27-28
• 2.3 WSN定位算法的评价指标28-29
• 2.4 WSN定位技术的挑战29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于共线度信标节点选择的四重优化定位算法31-46
• 3.1 经典DV-Hop算法描述31-32
• 3.2 经典DV-Hop算法的误差分析32-33
• 3.3 CASBDV-Hop算法33-40
• 3.3.1 基于共线度的信标节点筛选33-34
• 3.3.2 信标节点修正平均跳距34-35
• 3.3.3 未知节点对各信标节点平均跳距加权处理35-36
• 3.3.4 最速下降法对定位结果迭代求精36-37
• 3.3.5 CASBDV-Hop算法描述37-40
• 3.4 仿真实验与结果分析40-45
• 3.4.1 仿真实验环境与参数设置40
• 3.4.2 仿真实验结果分析40-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于共面度的WSN三维空间目标定位算法46-57
• 4.1 三维空间定位模型46-50
• 4.1.1 基于RSSI的测距模型46-47
• 4.1.2 基于共面度的定位单元选择47-49
• 4.1.3 基于共面度的三维空间定位模型49-50
• 4.2 基于共面度的三维空间定位算法50-52
• 4.2.1 信标节点的扩充50
• 4.2.2 基于拟牛顿法的定位结果优化50-51
• 4.2.3 3D-IDCP算法描述51-52
• 4.3 仿真实验与结果分析52-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第五章 基于蒙特卡罗的自适应WSN移动节点定位算法57-70
• 5.1 蒙特卡罗方法57-62
• 5.1.1 蒙特卡罗方法的原理57-58
• 5.1.2 蒙特卡罗方法的性能分析58-59
• 5.1.3 蒙特卡罗方法在移动WSN定位中的应用59-62
• 5.2 基于蒙特卡罗的自适应定位算法62-66
• 5.2.1 样本数自适应策略63
• 5.2.2 跳数自适应策略63-64
• 5.2.3 AMCBML算法描述64-66
• 5.3 仿真实验与结果分析66-69
• 5.3.1 仿真实验参数设置66
• 5.3.2 仿真实验结果分析66-69
• 5.4 本章小结69-70
• 第六章 总结与展望70-72
• 6.1 总结70-71
• 6.2 未来研究工作71-72
• 参考文献72-79
• 致谢79-80
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文80

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本文编号：451850