融合定位机制修正与种群智能优化的无线传感器网络定位算法

发布时间:2023-05-28 08:24
  伴随物联网技术产业规模的日益壮大,由众多微型节点构建而成的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)正担任着信息技术中日趋重要的一部分,它们按照指令收集特定信息以供监测者了解并处理。在WSN的诸多应用中,节点对所需数据的感知、收集及传送已成为各类监测活动的基础途径。但是,若监测方无法获取所测数据的具体位置,将会背离信息采集的初衷,即使环境信息获取齐全,仍无可用之处。因此,WSN节点定位研究的必要性显而易见。着眼于WSN定位研究,以提高定位精度为根本目标,本文解释了节点定位研究所涉及的基础理论知识、国内外目前的研究现状以及相关定位原理的具体阐述。为更满足实际环境的应用需求,对存在的不合理方面进行了改进与完善,本文工作如下:(1)针对RSSI测距模型普适性差引起误差堆积的情况,设计一种RSSI测距模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差堆积对定位阶段的影响,然后利用位置计算方法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,利用基于收敛因子的权重策略有效地平衡算法的搜索速度...

【文章页数】:63 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文组织结构
第二章 无线传感器网络定位基础
    2.1 无线传感器网络
        2.1.1 无线传感器网络的体系结构
        2.1.2 无线传感器网络的关键技术
    2.2 定位技术基本理论
        2.2.1 定位技术的基本概念
        2.2.2 定位技术的相关术语
        2.2.3 未知节点坐标计算方法
        2.2.4 节点定位技术的分类
        2.2.5 定位技术的应用
    2.3 本章小结
第三章 WSN定位算法
    3.1 基于距离的定位
        3.1.1 基于TOA的定位算法
        3.1.2 基于TDOA的定位算法
        3.1.3 基于AOA的定位算法
        3.1.4 基于RSSI的定位算法
        3.1.5 距离定位算法的优劣性
    3.2 距离无关的定位
        3.2.1 质心定位算法
        3.2.2 APIT定位算法
        3.2.3 DV-Hop定位算法
        3.2.4 凸规划定位算法
        3.2.5 距离无关定位算法的优缺点
第四章 RSSI测距模型修正与PSO权重优化的节点定位算法
    4.1 RSSI定位及误差分析
        4.1.1 RSSI定位测距模型
        4.1.2 RSSI测距存在的问题
    4.2 粒子群算法分析
        4.2.1 PSO算法原理
        4.2.2 PSO算法存在的问题
    4.3 LNSM参数估计及修正
    4.4 PSO非线性递减权重优化
    4.5 仿真结果及分析
    4.6 本章小结
第五章 自适应跳数跳距修正的改进DV-Hop定位算法
    5.1 DV-Hop算法实现步骤
    5.2 DV-Hop算法误差分析
        5.2.1 跳数跳距误差分析
        5.2.2 未知节点坐标计算方法误差分析
    5.3 CS算法
        5.3.1 CS算法基本原理
        5.3.2 CS算法性能分析
    5.4 DV-Hop算法的改进
        5.4.1 跳数计数方式的改进
        5.4.2 平均每跳距离的修正
        5.4.3 动态自适应布谷鸟算法
    5.5 本章算法描述
    5.6 仿真结果及分析
    5.7 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果



本文编号:3824285

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