麦田环境中无线传感器网络节点定位算法设计

发布时间：2017-12-10 18:26

  本文关键词：麦田环境中无线传感器网络节点定位算法设计

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【摘要】：无线传感器网络(WSNs)近年来受到了科学界的普遍关注。该网络中体积小、成本低且低功耗的设备被广泛应用于环境监测、目标追踪、生物医学检测等不同场合。在众多应用中,节点定位技术为降低无线传感器网络搭建成本做出了重大贡献,而如何提高节点定位算法的准确性,成为了亟待解决的问题。本文以小麦环境下传感器节点为研究对象,在分析国内外无线传感器网络定位算法的基础上,研究了基于均匀度分析的节点定位技术,并重点从麦田环境下信号传播模型、布点均匀度、节点定位算法三方面进行探索。本文具体工作与取得的成果如下:(1)选取适用于麦田环境下传感器节点的基本定位算法。对无线传感器网络定位的基本概念进行阐述,并依据节点是否进行测距与定位算法复杂度的关系,对当下定位技术进行分类、整理。通过分析各类节点定位算法,选取适用于麦田环境下节点定位的基本算法。(2)提出以01/H,02/H,04/H为基础的多段式单反射路径模型OP-1-R。选取基于Z-stack协议栈的CC2530片上系统对麦田环境下节点接收信号强度与丢包率进行测量,并计算信号损耗值。通过实测数据与自由空间模型、单反射路径模型、OFPED模型的对比,提出多段式单反射路径模型OP-1-R,从而更好的拟合信号损耗值,提高节点间距离的计算精度。(3)设计基于均匀度分析的质心迭代—极大似然估计定位算法。给出基于麦田环境下节点定位算法的流程图,并选取均匀度分析算法,通过MATLAB模拟布点情况,实验结果表明该算法可以准确判断布点均匀状况。通过对改进后的质心迭代算法进行模拟,得出最佳迭代参数?,η的值。依据对改进后的质心迭代算法与极大似然估计算法定位误差的分析,选取麦田环境下算法转换因子(37)值。实验结果表明在90?90m的麦田区域内,基于均匀度分析的质心迭代—极大似然估计法与传统极大似然定位误差相比,节点数为5,11,16,21时,定位误差分别降低了26.77%,5.55%,1.72%,0.06%。(4)设计农田环境中最少锚节点布置算法。从锚节点与未知节点角度出发,设计农田环境中锚节点布置算法。该算法以最少锚节点数,覆盖95%以上的感知域,确保未知节点定位的可行性。
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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本文编号：1275466