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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡作為一門新興的多學科技術,已被廣泛應用在環(huán)境監(jiān)測、軍事、醫(yī)療健康等領域。在實際應用中無線傳感器網(wǎng)絡的工作區(qū)域,或者是環(huán)境較惡劣的區(qū)域,或者是危險區(qū)域,而且網(wǎng)絡中的節(jié)點是隨意投放的,無法事先預知其位置,然而,在無線傳感器網(wǎng)絡的大部分應用中,如果只獲取了信息但不知道是從哪個具體位置獲取的信息,那么所獲取的信息幾乎沒有實用價值。因此在實際應用中,綜合考慮多種因素選擇適當?shù)亩ㄎ患夹g來完成定位系統(tǒng)中節(jié)點的自我定位十分重要。
2、 因定位機制的不同,典型的定位技術分為基于測距的定位技術和無需測距的定位技術。通過分析各種典型的定位技術可知,基于測距的定位技術和無需測距的DV-Hop定位技術的定位都包括獲得節(jié)點間的間距和定位計算兩部分。實際應用中,通常選取盡可能多的利用定位系統(tǒng)中錨節(jié)點的位置信息的最小二乘法作為定位計算法。由最小二乘法的定位計算原理可知,該方法的定位準確度對某一個錨節(jié)點與未知節(jié)點間的測量誤差比較敏感,即使在測得的其他錨節(jié)點與未知節(jié)點間的間距較準確的條
3、件下,若該錨節(jié)點與未知節(jié)點間的測量距離誤差較大,則該技術的定位準確度就較低。為了克服基于最小二乘法定位技術的不足,本文把基于最小二乘法的定位技術問題轉(zhuǎn)化為基于測量距離和測量誤差的約束優(yōu)化問題。
針對上述問題,本文通過對粒子群優(yōu)化算法和模擬退火算法的尋優(yōu)性能深入分析后,針對粒子群算法有較快的收斂速度,但易陷入局部極值的特性,及模擬退火算法有較強的擺脫局部極值能力,但收斂速度較慢的特性,本文提出在粒子群算法每次迭代更新個體極值和群
4、體極值后,利用保留因子α對其個體極值和群體極值進行位置點附近波動的方式來構造新解并引入模擬退火算法的Metropolis接受準則來以一定的概率接受新解作為當前的個體極值和群體極值的復合粒子群算法。仿真實驗表明該復合粒子群算法有較好的尋優(yōu)性能和較快的收斂速度。
由于復合粒子群算法不具備處理約束條件的能力,本文通過對常見的約束處理法進行分析后,選取操作簡單、參數(shù)少的個體比較性原則法將其融合在復合粒子群算法中,提出復合粒子群約束優(yōu)化
5、算法。在處理約束優(yōu)化問題時,該算法在構造新解的過程中利用保留因子α來保留粒子群算法搜索到的當前個體極值和群體極值的信息,并用1-α來保留當前個體最優(yōu)不可行解和群體最優(yōu)不可行解信息的新解構造法,彌補個體比較性原則法處理最優(yōu)極值位于約束邊界附近時的不足和粒子群算法易陷入局部極值的不足。仿真實驗表明該算法能夠?qū)さ幂^優(yōu)的約束最優(yōu)解。
最后將復合粒子群約束優(yōu)化算法應用在基于測量距離和測量誤差約束優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡定位技術中。仿真表明:
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