無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究

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1、天津大學(xué)博士學(xué)位論文無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究ResearchonNodeLocalizationSchemeinWirelessSensorNetworks一級(jí)學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)作者姓名：李聃指導(dǎo)教師：溫顯斌教授天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院二零一七年五月萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其它人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得天津大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明

2、并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解天津大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)天津大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說(shuō)明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)中文摘要無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量靜止或移動(dòng)的傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織和多跳的方式構(gòu)成，用來(lái)協(xié)作地感知、采集、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋地理區(qū)域內(nèi)被感知對(duì)象的信息，被廣泛應(yīng)用于軍事、航空、環(huán)境、

3、家居、醫(yī)療、保健等眾多領(lǐng)域。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，如果沒(méi)有位置信息，那么節(jié)點(diǎn)感知到的數(shù)據(jù)信息就沒(méi)有任何意義。因此，傳感器節(jié)點(diǎn)的定位在整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中至關(guān)重要。低能耗、高效率、高精度的傳感器節(jié)點(diǎn)定位方法是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法存在的問(wèn)題，以提高定位精度、增強(qiáng)定位算法為目的，從定位算法的效率、定位節(jié)點(diǎn)的比例、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的密度、移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度等方面對(duì)靜態(tài)和移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題進(jìn)行深入研究，提出了四種具有理論和實(shí)際價(jià)值的節(jié)點(diǎn)定位方法。本文具體的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1)提出了一種基于粒子群優(yōu)化的分布式兩階段二維靜態(tài)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)

4、點(diǎn)定位算法。該算法將節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題，并基于粒子群優(yōu)化方法，通過(guò)構(gòu)建邊界盒方法縮小初始搜索空間，加快收斂速度；然后定義額外成本函數(shù)，增加預(yù)判和細(xì)化階段來(lái)防止和改正近共線錨節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的翻轉(zhuǎn)歧義現(xiàn)象，提高定位精度和可定位節(jié)點(diǎn)數(shù)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法可以在更少的計(jì)算時(shí)間內(nèi)定位更多的未知節(jié)點(diǎn)并獲得更高的定位精度。2)提出了兩種三維靜態(tài)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法。一種將上述二維定位算法擴(kuò)展到三維空間，研究了基于粒子群優(yōu)化的分布式兩階段三維靜態(tài)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法。另一種分別通過(guò)頂點(diǎn)計(jì)數(shù)代替方塊計(jì)數(shù)以及利用二跳錨節(jié)點(diǎn)信息剔除無(wú)效的頂點(diǎn)等手段，提出了改進(jìn)的APIS算法，降低了算法復(fù)雜度、

5、提高了定位精度和定位節(jié)點(diǎn)百分比。上述定位算法均得到仿真實(shí)驗(yàn)的有效驗(yàn)證，結(jié)果表明可以根據(jù)不同場(chǎng)景的定位需求選擇不同的方法實(shí)現(xiàn)三維節(jié)點(diǎn)定位。3)提出了一種基于蒙特卡洛盒的移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法。該算法針對(duì)采樣效率及定位精度低的問(wèn)題，首先，通過(guò)使用RSSI測(cè)距技術(shù)建立采樣盒子并且在采樣階段和過(guò)濾階段增加一個(gè)預(yù)設(shè)誤差系數(shù)，提高了采樣成功率和有效樣本的準(zhǔn)確性；然后引入粒子群算法來(lái)生成新樣本，避免了采樣過(guò)程和過(guò)濾過(guò)程的不斷重復(fù)，并且在目標(biāo)方程中，對(duì)二跳錨節(jié)點(diǎn)的權(quán)重采取分段動(dòng)態(tài)取值，使樣本生成的過(guò)程更加的準(zhǔn)確和快速。仿真結(jié)果表明，該算法在不同的參數(shù)設(shè)置下，總是能達(dá)到更高的定位精度。4)研究了不同的

6、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型對(duì)定位算法性能的影響。節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型是仿I萬(wàn)方數(shù)據(jù)真實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)，本文以蒙特卡洛盒算法為仿真對(duì)象，對(duì)移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中四種經(jīng)典的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型與定位算法性能的關(guān)系進(jìn)行了研究，并結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果指出了使用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型時(shí)需要考慮的問(wèn)題。關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)，定位算法，粒子群優(yōu)化，三維，移動(dòng)II萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTTheWSNiscomposedofalargenumberofstaticormobilesensornodesinaself-organizingandmulti-hopmanner,whichisusedtocollaborativelyperceive,co

7、llect,processandtransmitinformationoftheperceivedobjectsinthegeographicareacoveringbythenetwork,andiswidelyusedinmilitary,aviation,environment,home,medical,healthcareandmanyotherfields.Inthepracticalapplica