基于蝙蝠算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究

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1、碩士學(xué)位論文題目:基于蝙蝠算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究研究生劉春菊專(zhuān)業(yè)信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師尚俊娜副教授完成日期2015年11月抗州電子科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授極說(shuō)巧原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研巧工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)。的作品或成果對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體？明確方式標(biāo)明。，均已在文中ｙ申請(qǐng)學(xué)位論文與資輯若有不實(shí)之處一，本人承擔(dān)切相關(guān)責(zé)任。

2、論文作者簽名日期：年，月作日：叫若彌學(xué)位論文使用授權(quán)說(shuō)明本人完全了解杭州電子科技大學(xué)關(guān)于保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研巧生巧校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬杭州電子科技大學(xué)。本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表論文或使用論文工作成果時(shí)署名單位仍然為杭州電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，＾＾１公布論文的全部或部分內(nèi)容，可、允許登閱和借閱論文；學(xué)校可＾１＾允許采用影印縮印或其它復(fù)制手段保存論文。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）■論文作者簽名：如Ｕ、爾日期；ｔＷ年ｆ月

3、／本日ｉ指導(dǎo)教師簽名：日期：的年Ｉ月／中日杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于蝙蝠算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位研究研究生：劉春菊指導(dǎo)教師：尚俊娜副教授2015年11月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchofnodelocalizationinWirelessSensorNetworksBasedonBatAlgorithmCandidate:LiuChunjuSupervisor:As

4、s.Prof.ShangJunnaNovember，2015杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著科技的進(jìn)步，無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)(wirelesssensornetwork，WSN)作為一種新興技術(shù)，集成了傳感器技術(shù)、現(xiàn)代無(wú)線通信技術(shù)、分布式信息處理等技術(shù)，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生、軍事、智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，是國(guó)內(nèi)外關(guān)注焦點(diǎn)。在各種應(yīng)用場(chǎng)景中，無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)位置信息的精確程度是衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)之一，也是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用的保證，因此節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)一直是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)定位

5、算法中為了保證節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)位置的準(zhǔn)確性，通常采用基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI)、基于到達(dá)時(shí)間的定位技術(shù)(TimeofArrival，TOA)、基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差的測(cè)距技術(shù)(TimeDifferenceofArrival，TDOA)、基于到達(dá)角度的測(cè)距技術(shù)(Angle-of-Arrival，AOA)等一些基于測(cè)距的相關(guān)定位算法來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)距離信息的求解。在得到節(jié)點(diǎn)之間的距離后，通過(guò)三邊定位、三角定位、最大似然估計(jì)等方法計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)

6、。但在這些基本的定位算法的實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)法完全消除誤差，使得測(cè)距誤差對(duì)定位結(jié)果影響極大。因此本文在分析研究無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的基礎(chǔ)上，將蝙蝠算法(BatAlgorithm,BA)及其改進(jìn)算法引入到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置優(yōu)化的問(wèn)題上，通過(guò)智能優(yōu)化算法的自身的優(yōu)越性來(lái)補(bǔ)償測(cè)距誤差等因素對(duì)定位精度的影響，從而提高節(jié)點(diǎn)精度。本文主要研究工作如下：(1)研究了蝙蝠算法的全局收斂性問(wèn)題。本文在深入闡述無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的理論基礎(chǔ)上，將節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)蝙蝠算法進(jìn)行優(yōu)化求解。蝙蝠算法每一次進(jìn)化

7、的實(shí)質(zhì)是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，滿足Markov鏈的過(guò)程條件，因此本文首先將Markov鏈模型引入到基本蝙蝠算法，詳細(xì)論證了蝙蝠群體狀態(tài)空間具有的可約性和齊次性，并對(duì)蝙蝠算法的收斂性進(jìn)行了理論分析，推導(dǎo)出蝙蝠算法的種群序列能以概率1收斂于最優(yōu)解集，具有全局收斂性。隨后，將蝙蝠算法應(yīng)用到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的問(wèn)題上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了蝙蝠算法具有明顯優(yōu)于其他算法的尋優(yōu)性能，提高了節(jié)點(diǎn)定位的精度。(2)提出了基于自學(xué)習(xí)能力的變異蝙蝠算法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法。在研究分析基本蝙蝠算法存在易陷于局部最優(yōu)，后期收斂速度

8、較慢等問(wèn)題的基礎(chǔ)上，提出了具有自學(xué)習(xí)能力的變異蝙蝠算法。該算法融入了變異操作和自我優(yōu)化操作，變異操作使得每個(gè)蝙蝠個(gè)體可以動(dòng)態(tài)成比例地形成變異群，依據(jù)貪婪選擇機(jī)制，在變異群中尋找優(yōu)良個(gè)體，增加了種群的多樣性，避免個(gè)體退化。自我優(yōu)化算子使全局最優(yōu)個(gè)體在小范圍內(nèi)再次進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，可以引導(dǎo)算法進(jìn)行深度搜索。改進(jìn)的算法增強(qiáng)了跳出局部最優(yōu)的能力，避免算法早熟，提高了算法的優(yōu)化精度和收斂速度。通過(guò)對(duì)基本標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試，驗(yàn)證了算法具有尋優(yōu)能力強(qiáng)，搜索精度高的優(yōu)點(diǎn)。將改進(jìn)算法應(yīng)用到無(wú)線