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《無線節(jié)點定位算法研究碩論》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、無線節(jié)點定位算法研究摘要無線傳感器網(wǎng)絡將邏輯上的信息世界與客觀上的物理世界有機的聯(lián)系起來,改變了人類與自然界的交互方式,實現(xiàn)了一種新的感知自然界的方式,被認為是能對21世紀產(chǎn)生巨大影響力的技術之一。在無線傳感器網(wǎng)絡的各種應用中,節(jié)點定位都有著十分重要的價值,然而,傳感器網(wǎng)絡規(guī)模通常比較大,給網(wǎng)絡中所有節(jié)點均安裝GPS收發(fā)器或者人工配置節(jié)點位置會受到成本、功耗、效率等問題的限制,因此必須采用一定的機制實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡的自身定位,本文基于這一背景進行了無線傳感網(wǎng)絡中無線節(jié)點定位算法分析,主要進行了以下研究內(nèi)容:首先探討了幾種經(jīng)典的無
2、線節(jié)點定位算法,然后針對DV-Hop算法進行了基于粒子群優(yōu)化算法的改進研究中,并給出了粒子群改進算法的技術仿真和性能分析。仿真分析表明,改進算法在精度上有了一定提高,能夠滿足大部分節(jié)點定位精度的需求。關鍵詞:無線傳感器;定位算法;DV-Hop算法;粒子群優(yōu)化算法AbstractWirelesssensornetworks(WSNs)linkingtothephysicalworldorganiclogicallyandobjectively,changingthewayhumansinteractwiththenaturalwor
3、ld,enablinganewwayofperceptionofnature,isconsideredtobeoneofthetechnologiesofthe21stcenturytomakeabigimpact.InalltheseWSNs'applications,nodelocalizationisofextremeimportance.However,thescaleofWSNsisusuallytoolarge,it’simpossibletomaketheallnodeareinstalledGPSsenderand
4、receiver,ortoconfigurationnodelocationartificially,becauseofthelimitofcost,power,andefficiency.Thereforewemustusesomealgorithmstoachievetheself-positioningofWSNs.Basingonthisbackground,thisarticlemakessomeanalysesonWSNsself-positioningalgorithmanalysis,andfocusesonthe
5、followingresearchcontents:wediscussessomeclassicWSNspositioningalgorithms.AndbasingontheParticleSwarmOptimizationalgorithm,weimprovetheDV-Hopalgorithmandmakesomesimulationanalysesandperformanceanalyses.Theanalysesindicatethattheprovedalgorithmmakessomeprogressesonloca
6、lizationaccuracyandsatisfiesmostlocationrequirementsinWSNs.keywords:wirelesssensorpositioningalgorithmDV-HopalgorithmParticleSwarmOptimizationalgorithm目錄無線節(jié)點定位算法研究1摘要1Abstract1目錄2第一章緒論51.1研究背景和意義51.2國內(nèi)外研究概述61.3無線傳感器網(wǎng)絡的體系結構及特點61.4無線傳感器網(wǎng)絡的主要應用81.5節(jié)點定位技術及其意義10第二章無線傳感器網(wǎng)絡定
7、位技術綜述112.1概念和術語113.2與距離有關的定位算法分析122.2.1基于測距的定位方法122.2.2到達時間(TOA)定位法法122.2.3時間差(TDOA)定位法132.3與距離無關的定位算法分析132.3.1質心算法132.3.2DV-Hop算法142.4小結16第四章DV-Hop算法改進的定位技術164.1DV-Hop算法的缺陷164.2DV-Hop算法的改進184.2.1DV-Hop算法的距離誤差校正184.2.2MIN-MAX方法與加權最小二乘法的結合194.2.3改進算法的流程圖224.3DV-Hop算法流程
8、圖244.4DV-Hop算法仿真結果分析264.4.1仿真設計264.4.2DV-Hop算法仿真程序284.4.3仿真結果分析314.5算法改進對比394.5.1節(jié)點位置對比394.5.2平均定位誤差對比404.6本章小結41第五章總結和展望425