基于改進(jìn)bp算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究

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1、分類號(hào)TP391密級(jí)公開UDC004全日制碩士專業(yè)學(xué)位研究生學(xué)位論文基于改進(jìn)BP算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究作者姓名：于亞妮指導(dǎo)教師：易曉梅副教授專業(yè)學(xué)位名稱：農(nóng)業(yè)推廣碩士領(lǐng)域名稱：農(nóng)業(yè)信息化研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)所在學(xué)院：信息工程學(xué)院論文提交日期：2017年1月浙江農(nóng)林大學(xué)2017年1月10日ZhejiangAgriculture&ForestryUniversityMasterDegreeThesisNodelocalizationofwirelesssensornetworksbasedonimprovedBPalgorithmCandidate:YuYa-n

2、iSupervisor:YiXiao-mei,AssociateProfessorSpecialty:AgriculturalInformatizationDateofSubmission:Jan10,2017ZhejiangA&FUniversityLin’an,Zhejiangprovince,P.R.ChinaJan,2017獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文，在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下，通過我的努力取得的成果，并且是自己撰寫的。盡我所知，除了文中作了標(biāo)注和致謝中已經(jīng)作了答謝的地方外，論文中不包含其他人發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含在浙江農(nóng)林大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)獲得學(xué)位或證

3、書而使用過的材料。與我一同對(duì)本研究做出貢獻(xiàn)的同志，都在論文中作了明確的說明并表示了謝意。如被查有嚴(yán)重侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)的行為，由本人承擔(dān)應(yīng)有的責(zé)任。學(xué)位論文作者親筆簽名：日期：論文使用授權(quán)的說明本人完全了解浙江農(nóng)林大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。保密，在年后解密可適用本授權(quán)書?！醪槐Ｃ?本學(xué)位論文屬于不保密。□（請(qǐng)?jiān)诜娇騼?nèi)打“√”）學(xué)位論文作者親筆簽名：日期：指導(dǎo)教師親筆簽名：日期：摘要無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)量眾多的節(jié)點(diǎn)組成的自組織網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)散布

4、在監(jiān)測區(qū)域，自身位置不可知。但在大部分的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)際應(yīng)用中，節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)確定收集的信息才具有使用價(jià)值，因此，節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)至關(guān)重要。節(jié)點(diǎn)定位研究主要是對(duì)定位算法的研究，常用的定位算法包括質(zhì)心算法、APIT算法、DV-Hop算法等。定位精度受節(jié)點(diǎn)間測距誤差的影響，為了減小測距誤差，許多研究將粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法等群體智能優(yōu)化算法引入到這些算法中，提高節(jié)點(diǎn)定位精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種按誤差逆向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，具有高度的非線性映射能力，泛化和容錯(cuò)能力強(qiáng)。但由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種局部搜索的優(yōu)化方法，易陷入局部極小化，收斂速度慢。針對(duì)BP算法固有缺陷本文提

5、出了一種基于粒子群算法(PSO)和遺傳算法(GA)結(jié)合改進(jìn)的PGA-BP算法，既用粒子群算法和遺傳算法對(duì)BP算法進(jìn)行優(yōu)化。其主要思想是先利用粒子群算法對(duì)種群進(jìn)行優(yōu)，結(jié)合修正的DV-Hop算法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，同時(shí)抑制距離估計(jì)誤差累計(jì)對(duì)定位精度的影響，再利用遺傳算法中的選擇、交叉、變異操作得到BP網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)的權(quán)值與閾值，最后將最優(yōu)的粒子帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，提高定位精度。本文算法在MATLAB2014a平臺(tái)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。與DV-Hop算法、BP-DV-Hop算法在平均定位誤差與錨節(jié)點(diǎn)比例、錨節(jié)點(diǎn)半徑、節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加幾個(gè)方面的性能進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文算法的平均定位

6、誤差低于其他兩種算法的平均定位誤差。錨節(jié)點(diǎn)比例從10%增加到35%時(shí)，本文算法相比BP-DV-Hop算法的平均定位誤差下降了3.3%-6.9%；未知節(jié)點(diǎn)由200增加到450時(shí)，相比BP-DV-Hop算法，本文算法的平均定位誤差下降了2.3%-7.8%，相比DV-Hop改進(jìn)算法，本文算法的平均誤差下降了7.8%-9.2%；錨節(jié)點(diǎn)半徑由15m增加到40m時(shí)，與BP-DV-Hop算法相比，本文算法的平均定位誤差下降了3.4%-5.1%。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；節(jié)點(diǎn)定位；BP算法；粒子群算法；遺傳算法IABSTRACTWirelesssensornetworksarecompos

7、edofalargenumberofnodesself-organizingnetwork,nodesrandomlyscatteredinthemonitoringarea,itsownlocationunknown.However,inthepracticalapplicationofmostwirelesssensornetworks,thelocationinformationofthenodesdeterminesthattheinformationcollectedisvaluable.Therefore,thet