基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法研究

发布时间：2017-05-19 19:25

  本文关键词：基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感网络作为一门新的科学技术,如今已经得到了广泛的关注,它将许多新的科学技术进行了融合,除此之外它拥有强大的无线通信能力,使得在各个领域中的应用都十分广泛。对于无线传感器网络而言节点的位置信息是非常重要的,所以导致了节点定位是非常主要的一项技术,对于节点定位的研究也收到越来越多的重视。本文首先将已经研究出的无线传感网络定位算法进行了简单的分析,将它们各自的特点和缺点进行了简要分析。目前的定位算法可以根据定位过程中是否需要进行距离测量可以分为两类,一类是需要距离测量的基于距离测量的定位算法和不需要测距的基于非距离测量的定位算法。RSSI是典型的基于距离测量的算法,因为它能够利用模型将信号在传播过程中的损耗来计算节点之间的距离使得它不需要通过增加额外的硬件来进行测距,从而成为热点进行研究。本文针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%-15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差能够降低。
【关键词】：无线传感器网络 节点定位 RSSI加权质心测距 GASA优化算法
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 无线传感器网络的研究背景及选题意义9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 无线传感器网络概述10-16
• 1.3.1 无线传感器网络的结构11-12
• 1.3.2 WSN网络特点12-14
• 1.3.3 无线传感网络的相关应用14-15
• 1.3.4 无线传感网络的重要技术15-16
• 1.4 本文的主要工作和章节安排16-18
• 2 无线传感网络定位技术18-25
• 2.1 WSN网络定位的基本概念18
• 2.2 WSN定位技术的基本概念18-19
• 2.3 WSN定位算法的分类19-23
• 2.4 定位算法的参考评价指标23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 3 基于RSSI的加权质心定位算法25-30
• 3.1 RSSI技术传播损耗模型25-26
• 3.2 质心定位技术26-28
• 3.3 基于RSSI加权质心算法28
• 3.4 本章小结28-30
• 4 遗传模拟退火算法研究30-40
• 4.1 遗传算法30-35
• 4.1.1 遗传算法的组成30-33
• 4.1.2 遗传算法运行的步骤33
• 4.1.3 遗传算法具体的应用步骤33-35
• 4.1.4 遗传算法的特征35
• 4.2 模拟退火算法研究35-38
• 4.2.1 模拟退火算法的组成因素35
• 4.2.2 模拟退火算法的详细步骤35-38
• 4.3 遗传模拟退火算法38-39
• 4.3.1 遗传算法的限制38
• 4.3.2 模拟退火算法的限制38
• 4.3.3 遗传模拟退火算法38-39
• 4.4 本章总结39-40
• 5 基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法与实验分析40-53
• 5.1 基于RSSI改进的质心加权算法40-41
• 5.1.1 RSSI加权质心算法的具体步骤41
• 5.2 RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法41-46
• 5.3 实验与分析46-52
• 5.3.1 MATLAB简要介绍46
• 5.3.2 实验结果与仿真46-48
• 5.3.3 仿真实验48-52
• 5.4 本章总结52-53
• 6 结论与讨论53-54
• 6.1 结论53
• 6.2 讨论53-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 攻读硕士期间发表的论文58

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