無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位和目標(biāo)覆蓋研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)作為一種全新的信息交互方式將物理世界與傳輸網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來(lái)。它具有低成本、容錯(cuò)性好、可長(zhǎng)期執(zhí)行監(jiān)測(cè)任務(wù)等特點(diǎn)，被廣泛用于軍事、環(huán)境、醫(yī)療衛(wèi)生以及商業(yè)等領(lǐng)域。作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)重要支撐技術(shù)和理論基礎(chǔ)的節(jié)點(diǎn)定位和覆蓋控制技術(shù)也引起了人們的廣泛關(guān)注。大部分網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中起先都要求得位置信息，沒(méi)有位置信息的數(shù)據(jù)對(duì)于大多數(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用來(lái)說(shuō)是無(wú)意義的。WSN履行自身獲取信息的職責(zé)，

2、實(shí)現(xiàn)用戶服務(wù)質(zhì)量的前提，就是設(shè)法實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)完全地覆蓋監(jiān)控區(qū)域或目標(biāo)，只有達(dá)到了覆蓋控制要求，才能保證獲得的信息全面、可靠、準(zhǔn)確。本文圍繞節(jié)點(diǎn)定位和目標(biāo)覆蓋這兩方面進(jìn)行深入的研究。
　　本文總結(jié)了前人的研究成果，針對(duì)分布式迭代定位算法中傳播誤差的問(wèn)題，提出迭代平均思想，采用收斂速度快的種群分類和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子的粒子群算法(Population Classification andDynamicLearningFactorParti

3、cleSwarmOptimization,CDLPSO)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，通過(guò)實(shí)驗(yàn)給出粒子群算法的分界值，能更好地為粒子速度選擇適合的進(jìn)化模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，本文算法在定位誤差和定位時(shí)間方面均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的粒子群定位算法。根據(jù)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，本文對(duì)三維空間異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)覆蓋問(wèn)題進(jìn)行研究，針對(duì)遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，提出改進(jìn)二進(jìn)制差分算法(Chaotic Local Binary Differential Evo