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无线传感器网络中基于多维标度的节点定位算法
作 者: 彭鑫
导 师: 李仁发
学 校: 湖南大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 无线传感器网络 多维标度 定位 矩阵近似 虚节点
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 239次
引 用: 2次
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内容摘要
无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)通常布置在特定的区域完成一些特定的功能,在军事、环境监测、灾难救援及其他商业领域有着广阔的应用前景。定位是无线传感器网络诸多应用的基础。因此,定位是无线传感器网络研究中的热点问题。本文的研究工作就是围绕无线传感器网络的多维标度定位问题展开。目前提出的定位算法对测距误差和网络的拓扑结构较为敏感,在较差的网络环境下容易产生较大定位误差。多维标度作为多变量分析方法的一种,广泛应用于社会学、数量心理学、统计学等领域。基于多维标度的定位方法是无线传感器网络节点定位的一个新的研究方向。以往的多维标度算法以网络连通性为基础用节点最短路径距离估计其欧氏距离。如果网络拓扑不够理想,测距误差较大,这种近似方法将引入较大的定位误差。本文探讨了矩阵近似问题在无线传感器网络定位中的应用,并提出了NMDS-LRA(Non-metric Multidimensional Scaling-Low Rank Approximation)定位算法。该算法不再使用节点最短路径估计距离,而是通过矩阵低秩逼近方法,充分利用测得的距离信息构建出网络的相异性矩阵,然后采用非度量多维标度技术进行定位。算法一方面利用矩阵的低秩逼近得到节点距离矩阵,另一方面利用了非度量多维标度的对象相异性只需满足单调关系的特性,从而有效的降低了严重的测距误差对定位精度的影响,提高了算法的环境适应性。在NMDS-LRA的基础上提出了应用于移动传感器网络的NMDS-LRA(M)移动辅助定位算法。通常定位算法对网络的连通性有一定要求,在稀疏的传感器网络环境下难以取得令人满意的性能。NMDS-LRA(M)通过节点的移动添加虚节点,增加网络的拓扑约束关系来提高定位性能。通过仿真分别与MDS-MAP(P,O)和MA-MDS-MAP(P)算法进行了比较。结果显示,本文提出的算法能有效提高定位精度,并且在误差较大和低网络连通度的环境下表现出较好的健壮性。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-10 第1章 绪论 10-13 1.1 项目来源 10 1.2 研究目的及意义 10-11 1.3 研究内容 11 1.4 本文主要工作 11 1.5 论文结构 11-13 第2章 相关研究综述 13-19 2.1 无线传感器网络 13-16 2.1.1 无线传感器节点体系结构 14 2.1.2 无线传感器网络体系结构 14-15 2.1.3 无线传感器网络协议栈 15-16 2.2 节点测距方法 16-18 2.2.1 无线信号强度 16-17 2.2.2 信号传播时间 17 2.2.3 利用网络连通性测距 17-18 2.2.4 节点距离的估计 18 2.3 小结 18-19 第3章 无线传感器网络定位理论 19-36 3.1 无线传感器网络定位算法分类 19-21 3.1.1 基于测距(Range-based)和(Range-free)不基于测距的定位算法 19-20 3.1.2 绝对定位与相对定位 20 3.1.3 集中式与分布式定位 20 3.1.4 粗粒度与细粒度 20-21 3.2 性能评价指标 21 3.3 基本定位方法 21-24 3.3.1 信号到达时间差 22 3.3.2 信号到达角度 22 3.3.3 三边测量法 22-23 3.3.4 三角测量法 23-24 3.3.5 极大似然估计法 24 3.4 现有定位算法与定位系统概览 24-31 3.4.1 Cricket定位系统 25 3.4.2 质心定位算法 25 3.4.3 SPA定位算法 25-26 3.4.4 凸规划定位算法 26 3.4.5 APS定位算法 26-29 3.4.6 Amorphous定位算法 29 3.4.7 AHLos和n-hop multilateration primitive定位算法 29-31 3.5 定位面临的问题及解决办法 31-35 3.5.1 非视距NLOS传播 31-34 3.5.2 缺失距离信息的处理 34-35 3.6 小结 35-36 第4章 基于非度量多维标度的NMDS-LRA定位算法 36-56 4.1 多维标度简介 36-41 4.1.1 多维标度分类 36-37 4.1.2 度量多维标度 37-39 4.1.3 非度量度量多维标度 39-41 4.2 多维标度在无线定位中的应用 41-43 4.3 相对坐标到绝对坐标的变换 43-44 4.4 NMDS-LRA定位算法 44-49 4.4.1 算法思想 44-45 4.4.2 距离矩阵的低秩逼近 45-48 4.4.3 算法描述及复杂度分析 48-49 4.5 仿真实验及结果分析 49-55 4.5.1 Range-based定位 49-53 4.5.2 Range-free定位 53-55 4.6 小结 55-56 第5章 NMDS-LRA(M)移动定位算法 56-61 5.1 算法思想 56-57 5.2 移动辅助定位模型 57-58 5.3 算法描述及复杂度分析 58-59 5.4 实验结果及分析 59-60 5.5 小结 60-61 结论与展望 61-62 1. 结论 61 2. 进一步工作 61-62 参考文献 62-66 致谢 66-67 附录A 攻读学位期间所发表的论文及参与的科研项目 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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