無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點定位問題研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡融合了嵌入式計算技術、感知技術、微機電技術、分布式信息處理技術、無線通信技術，是一種全新的獲取、處理信息的方式。傳感器節(jié)點定位作為無線傳感器網(wǎng)絡的重要支撐技術，已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡研究領域的一個重要研究方向。本文圍繞無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點定位這一課題進行深入的探討。
　　 首先，本文綜述了無線傳感器網(wǎng)絡的研究背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析了無線傳感器網(wǎng)絡的體系結構以及應用領域，系統(tǒng)的研究了無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點定位的幾類經(jīng)典

2、算法，總結了節(jié)點定位算法的分類準則和評價指標。
　　 其次，結合質(zhì)心算法簡單、易于實現(xiàn)和泰勒級數(shù)展開定位法定位精度高的優(yōu)點，提出了一種基于改進加權質(zhì)心的泰勒級數(shù)展開定位算法。針對質(zhì)心算法定位誤差大的缺點，對每個鄰居錨節(jié)點附加一個基于RSSI值的權值來提高定位精度。針對質(zhì)心算法在錨節(jié)點密度低時定位率較低的缺點，把已定位的普通節(jié)點當作錨節(jié)點對其它未定位節(jié)點進行定位來提高定位率。針對泰勒級數(shù)展開定位法沒有考慮RSSI測距誤差隨測量距離

3、增大而增大的問題，設計了一個正定對角矩陣來減小RSSI測距方法對定位結果的影響。用改進加權質(zhì)心算法的定位結果作為泰勒級數(shù)展開定位法的初始位置，在一定程度上克服了泰勒級數(shù)展開定位法對初始位置敏感的缺點，從而得到精度更高的解。MATLAB的仿真結果表明，本文改進的算法在錨節(jié)點密度較低時定位精度略優(yōu)于經(jīng)典的質(zhì)心算法，但定位率遠高于經(jīng)典的質(zhì)心算法；在錨節(jié)點密度較高時定位精度遠高于經(jīng)典的質(zhì)心算法。
　　 最后，以基本粒子群優(yōu)化算法為基礎，

4、融入了生物體自動適應外界環(huán)境以及在進化過程中發(fā)生小概率變異的思想，提出了一種自適應的粒子群優(yōu)化算法。該算法在基本粒子群優(yōu)化算法的基礎上進行了兩點改進。第一：每次迭代時，種群中的粒子不再公用同一個慣性權重而是根據(jù)自身適應值與種群中其它粒子適應值的關系，自適應的調(diào)節(jié)下次迭代時自身的慣性權重，以加快種群的收斂速度，提高優(yōu)化解的精度。第二：針對粒子群算法在迭代后期收斂速度變慢、可能陷入局部極值的缺點，對全局最佳位置增加了一個概率性的變異操作，這