学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位研究

作　者: 王旭东
导　师: 王鸿鹏
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 无线传感器网络节点定位 DV-Hop算法粒子群优化
分类号: TP212.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 20次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

无线传感器网络近年来发展迅速，它综合了多个学科的相关技术，能够对各种环境进行连续地监测，在环境，军事，医疗等许多领域具有巨大的应用潜力。在实际应用中，节点的位置坐标很重要，缺少了位置坐标的数据很多时候是没有使用价值的。由于节点在布置之前是不知道自己将来会被布置到哪里的，所以需要在网络布置后确定节点的位置。目前节点定位算法可以分为两种类型，一类是节点装备测距硬件来测量距离和计算位置；另一类是根据网络连通性来定位节点。前者虽然定位精度较高，但是成本和功耗也较高。DV-Hop算法是一种属于后者的算法，它计算简单，易于实现，不需要很高的锚节点密度，应用广泛，但是它的定位精度不是很高，本文的主要研究内容是如何提高DV-Hop算法的定位精度。本文给出了虚拟加权DV-Hop（Virtual Weighted DV-Hop， VWDV-Hop）算法和期望距离DV-Hop（Expected Distance DV-Hop， EDDV-Hop）算法。VWDV-Hop算法中，首先为每个锚节点产生一个虚拟节点，然后再利用三角形两边之和大于第三边的原理，纠正距离计算过程中产生的不合理距离，最后通过加权最小二乘法计算坐标。EDDV-Hop算法中，锚节点通过分析和其它锚节点的跳数和距离，利用拟合方法计算出跳数和距离的线性拟合函数，然后未知节点利用该函数计算距离。实验显示，VWDV-Hop和EDDV-Hop算法比DV-Hop的定位精度分别提高了大约9%和4.5%。本文利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO）对VWDV-Hop和EDDV-Hop算法的结果进行优化，得到基于粒子群优化的VWDV-Hop（PSO based VWDV-Hop， PVWDV-Hop）和EDDV-Hop（PSO basedEDDV-Hop， PEDDV-Hop）算法。实验显示，PVWDV-Hop算法和PEDDV-Hop算法分别比对比算法定位精度提高了4%和5.5%。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
第1章绪论  8-15
  1.1 课题背景  8-11
    1.1.1 WSN概述  8-9
    1.1.2 WSN的应用  9-11
  1.2 WSN定位问题  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-13
  1.4 本文的主要内容与结构  13-15
    1.4.1 本文的主要内容  13
    1.4.2 本文的结构  13-15
第2章节点定位算法及优化  15-31
  2.1 计算方法  15-17
  2.2 基于测距的定位算法  17-19
  2.3 无需测距的定位算法  19-24
    2.3.1 质心定位算法  19-20
    2.3.2 DV-Hop定位算法  20-21
    2.3.3 Amorphous定位算法  21-22
    2.3.4 凸规划定位算法  22-23
    2.3.5 APIT定位算法  23-24
  2.4 无需测距算法的比较  24
  2.5 智能优化算法  24-29
    2.5.1 遗传算法  24-25
    2.5.2 模拟退火算法  25-26
    2.5.3 蚁群算法  26-27
    2.5.4 粒子群优化算法  27-29
  2.6 智能优化算法在定位中的应用  29-30
  2.7 本章小结  30-31
第3章基于粒子群优化的定位算法  31-43
  3.1 DV-Hop算法的分析  31-33
  3.2 DV-Hop算法的改进  33-40
    3.2.1 虚拟加权DV-Hop算法  33-36
    3.2.2 期望距离DV-Hop算法  36-40
  3.3 利用粒子群进行优化  40-42
  3.4 本章小结  42-43
第4章仿真实验  43-53
  4.1 仿真软件  43
  4.2 实验场景  43-44
  4.3 实验结果与分析  44-52
  4.4 本章小结  52-53
结论  53-54
参考文献  54-59
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  59-61
致谢  61

基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位研究

内容摘要

全文目录

相似论文