無線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維全局定位算法研究.pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，作為傳感器眾多應(yīng)用基礎(chǔ)的傳感器節(jié)點的位置信息變得越來越重要。針對傳感器本身所具有的能量、存儲、計算等資源相對有限的特點，如何用較低的能耗，準確的得到傳感器節(jié)點的位置信息就顯得越來越重要。到目前為止，傳感器節(jié)點的定位算法主要分為兩類：與錨節(jié)點相關(guān)的定位算法和與錨節(jié)點無關(guān)的定位算法。本文將會對這兩類算法分別進行研究與改進，并提出新的算法。
　　 首先，本文研究了與錨節(jié)點相關(guān)的定位算法。雖然目前已有的與錨

2、節(jié)點相關(guān)的定位算法已經(jīng)對節(jié)點的定位精度和能耗進行了改進，但通常無法對這兩者兼顧，提高了定位精度的同時也增大了節(jié)點的能耗。線性最優(yōu)化的方法計算量不大，但是節(jié)點的定位精度低，而使用非線性最優(yōu)化的方法來定位的節(jié)點定位算法精度高，但是計算量大，針對如上問題，結(jié)合傳感器的特性，本文提出一種改進的非線性最優(yōu)化定位方法。仿真結(jié)果顯示本文提出的對傳統(tǒng)定位算法改進的兩種算法，能夠有效的緩解定位精度和節(jié)點計算量之間的矛盾。算法具有較高的定位精度和相對較低的

3、計算消耗，不增加額外通信開銷的優(yōu)點。同時，考慮到集中式算法會造成某些節(jié)點的計算量大，能量消耗過多的情況，本文對與錨節(jié)點相關(guān)的定位算法中的分布式算法進行了研究，引入粒子群算法的思想，提出一種多種群并行粒子群算法（MPPSO），有效的解決了單一粒子群算法中某些節(jié)點能量消耗過多，且容易陷入局部最優(yōu)化的問題。通過在多個信標節(jié)點上部署粒子群算法，有效的節(jié)約待定位節(jié)點的計算資源，實現(xiàn)算法的并行化，同時，通過使用多種群協(xié)同避免了局部最優(yōu)問題。仿真結(jié)果

4、表明當測距誤差在30％以內(nèi)時，MPPSO與某些傳統(tǒng)的定位算法相比，能夠提高定位精度8％到40％。
　　 其次，考慮到傳感器所在的惡劣環(huán)境，在沒有GPS的情況下獲得節(jié)點的位置也是非常重要的。本文研究了與錨節(jié)點無關(guān)的定位算法，提出了一種基于分簇機制的新的與錨節(jié)點無關(guān)的定位算法。本算法考慮到了節(jié)點的能量，連接度，以及三角形幾何限制性原理來啟發(fā)式的建簇，然后將這些簇融合成一個簇，建立起一個統(tǒng)一的全局坐標系。這個算法有效的解決了無錨節(jié)點的