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基于Monte Carlo移动无线传感器网络定位算法研究

作　者: 宋艳
导　师: 姚放吾
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 移动无线传感器网络定位算法 Monte Carlo 重叠采样区域
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 17次
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内容摘要

对于无线传感器网络来说,其研究的重要技术之一就是获取网络节点的位置信息。随着该网络应用的普及,对其的研究也逐渐从静态网络转向动态网络。动态的传感器网络定位技术成为当今关注的热点。节点的移动性使网络能够搜集到更多有用的位置信息,但同时,也给节点实时精确定位增加了难度。首先,本论文概述了移动传感器网络,其中包括移动传感器网络的发展及应用现状、网络结构、特点以及热点技术,重点阐述其实现定位技术的意义。接着分析几种经典的与距离无关的节点定位算法,包括Centroid定位算法、Convex programming算法以及DV-Hop算法。最后推出了无需测距的Monte Carlo Localization(MCL)算法,使用该算法,可以较好的适应网络中节点的移动性和低密度性,同时还能取得较好的定位精度。所以本论文工作的重点是围绕基于MCL移动传感器网络改进算法的实现而展开。本论文以Sample-adaptive Monte Carlo Boxed定位算法理论以及构建节点运动模型为基础,提出了一种基于重叠采样区域的移动传感器网络定位算法。该算法是在经典MCL算法基础上提出的改进,结合AMCB算法,同时利用节点移动模型,对移动节点的运动方向和速度进行估计。最后把信标盒和扇形的相交重叠区域作为采样区域。论文最后在MATLAB软件平台下,通过改进算法与以往算法相比,分析定位精度和采样次数性能表现情况。实验模拟结果显示该算法在移动无线传感器网络中是有效的和可行的,并在维持定位精度的前提下减少能耗,具有良好的性能。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-17
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 国外传感器网络研究现状  9-11
  1.3 移动无线传感器网络概述  11-15
    1.3.1 移动无线传感器网络拓扑结构  12
    1.3.2 移动无线传感器网络模块结构  12-13
    1.3.3 移动无线传感器网络的特点  13-14
    1.3.4 移动无线传感器网络的热点技术  14-15
  1.4 移动无线传感器网络定位的意义  15-16
  1.5 本文工作  16-17
第二章移动无线传感器网络中定位算法概述  17-30
  2.1 移动无线传感器网络定位算法概述  17-21
    2.1.1 移动无线传感器网络定位算法的分类  18-20
    2.1.2 移动无线传感器网络定位算法的性能标准  20-21
  2.2 传感器节点定位原理分析  21-26
  2.3 典型的传感器节点定位算法  26-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章基于MCL 移动无线传感器网络定位算法  30-40
  3.1 MCL 定位算法的发展  30-31
  3.2 MCL 定位算法及其改进  31-39
    3.2.1 MCL 定位算法介绍  31-35
    3.2.2 基于MCL 定位算法的几种改进  35-38
    3.2.3 定位算法的性能比较  38-39
  3.3 本章小结  39-40
第四章一种基于重叠采样区域的MCL 定位算法  40-51
  4.1 改进的MCL 定位算法的理论基础  40-43
    4.1.1 节点运动模型预测位置算法  41-42
    4.1.2 AMCB 算法分析  42-43
  4.2 基于重叠采样区域的MCL 定位算法过程  43-47
    4.2.1 重叠采样区域的建立  44-45
    4.2.2 样本点权值计算  45-46
    4.2.3 改进算法伪代码的实现  46-47
  4.3 算法实验和分析  47-50
    4.3.1 实验参数的设置  47-48
    4.3.2 算法定位误差的分析  48-49
    4.3.3 算法采样次数的分析  49-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章总结与展望  51-53
  5.1 全文工作总结  51
  5.2 展望  51-53
致谢  53-54
参考文献  54-58
作者在硕士研究生期间发表的论文  58

基于Monte Carlo移动无线传感器网络定位算法研究

内容摘要

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