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《基于粒子群算法WSN節(jié)點(diǎn)自定位【畢業(yè)設(shè)計(jì)+開(kāi)題報(bào)告+文獻(xiàn)綜述】》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、本科畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告電子信息工程基于粒子群算法WSN節(jié)點(diǎn)自定位一、綜述本課題國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)，說(shuō)明選題的依據(jù)和意義1、近年來(lái)課題國(guó)內(nèi)外研究狀況：人類進(jìn)入信息社會(huì)的一個(gè)主要標(biāo)志就是因特網(wǎng)的迅速普及應(yīng)用。因特網(wǎng)是信息傳輸網(wǎng)絡(luò)與信息處理計(jì)算機(jī)相互融合的產(chǎn)物。當(dāng)前的因特網(wǎng)使人類社會(huì)進(jìn)入了“網(wǎng)絡(luò)即計(jì)算機(jī)”的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，人們可以在網(wǎng)上找到資源，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲(chǔ)資料。而傳感器網(wǎng)絡(luò)將是信息獲取、信息傳輸與信息處理三大子領(lǐng)域技術(shù)又一次相互融合的產(chǎn)物，人們可以通過(guò)傳感網(wǎng)絡(luò)直接感知真實(shí)客觀世界的一切，從而極大地?cái)U(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的功能和人類認(rèn)識(shí)世界的能力，必將極大地推動(dòng)相
2、關(guān)學(xué)科的發(fā)展，并帶來(lái)社會(huì)的深刻變革。因此、傳感器網(wǎng)絡(luò)將逐漸引領(lǐng)人類步入“網(wǎng)絡(luò)即傳感器”的傳感時(shí)代。WSN網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域都有用途。在商業(yè)和工業(yè)方面，有些數(shù)據(jù)很難用有線傳感器來(lái)監(jiān)視，或者實(shí)現(xiàn)起來(lái)代價(jià)過(guò)于昂貴，在這種場(chǎng)合可以用WSN網(wǎng)絡(luò)來(lái)監(jiān)視。WSN節(jié)點(diǎn)可以被部署在野外環(huán)境，它們可以被放置多年（用來(lái)監(jiān)視某些環(huán)境因素）而不需要重新充電或者更換能量裝備。它們能夠組成屬地的邊界，監(jiān)視入侵者的行進(jìn)過(guò)程（將信息在WSN節(jié)點(diǎn)之間傳遞）。WSN網(wǎng)絡(luò)的用途很多，典型的應(yīng)用包括監(jiān)視、跟蹤和控制。它一般被用于自然環(huán)境監(jiān)視、目標(biāo)跟蹤、核反應(yīng)堆控制、火警監(jiān)測(cè)、交通監(jiān)視
3、等用途。在一個(gè)典型的工作環(huán)境中，WSN節(jié)點(diǎn)被分散布置到區(qū)域中的各處，通過(guò)它的WSN節(jié)點(diǎn)來(lái)采集數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)定位是WSN網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一，因?yàn)樵谠S多應(yīng)用中WSN網(wǎng)絡(luò)采集的信息與節(jié)點(diǎn)所處的位置有關(guān)。43無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)決定了它不能使用目前已經(jīng)存在的一些標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，國(guó)外的研究工作者為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層次都提出了一些解決方案，但是總的來(lái)說(shuō)，到目前為止還沒(méi)有形成可被廣泛認(rèn)同的標(biāo)準(zhǔn)。目前比較流行的WSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法可以分為基于距離的定位算法和與距離無(wú)關(guān)的定位算法。不基于距離的定位算法無(wú)需額外的硬件支持,使用成本低,但定位精度不高,不能滿足
4、一些較精確場(chǎng)合的使用。基于距離的定位算法包括兩個(gè)步驟，測(cè)距和定位計(jì)算。常用的定位方法是range-based方法，這種方法需要先測(cè)量出節(jié)點(diǎn)之間的距離或者角度信息，再通過(guò)數(shù)學(xué)方法計(jì)算出節(jié)點(diǎn)自身的位置。測(cè)量節(jié)點(diǎn)間距離或者角度信息通常采用的方法有：TOA，TDOA，RSSI和AOA等。Range-free定位方法無(wú)需測(cè)量距離或者角度信息，僅根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連通性等信息就可以實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的自身定位。這種方法降低了對(duì)接點(diǎn)硬件的要求，在成本和功耗方面比range-based方法具有優(yōu)勢(shì)，但定位的誤差也相應(yīng)有所增加。目前提出的算法只要有：質(zhì)心算法，DV-hop算
5、法，Amorphous算法，APIT算法等。關(guān)于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的定位跟蹤研究的比較新穎的技術(shù)方法有：（1）基于微粒群算法的群集智能技術(shù)本算法結(jié)合了無(wú)線傳感器技術(shù)和群集智能技術(shù)兩者的優(yōu)勢(shì)，其基本思想是：機(jī)器人在前進(jìn)過(guò)程中設(shè)計(jì)導(dǎo)航控制器以安全快速地達(dá)到目的地。導(dǎo)航控制器依據(jù)關(guān)于當(dāng)前局部環(huán)境的已知或部分已知信息建立概率地圖，設(shè)置由規(guī)劃出的路徑作為參看路徑計(jì)算出的最優(yōu)路徑，根據(jù)由無(wú)線傳感器獲得的實(shí)時(shí)空間信息生成有效的運(yùn)動(dòng)控制命令。實(shí)驗(yàn)證實(shí)此算法提高了智能導(dǎo)航的整體性能，滿足了在復(fù)雜環(huán)境未知障礙物下的實(shí)時(shí)和有效性要求。（2）多點(diǎn)協(xié)作跟蹤簇算法多節(jié)點(diǎn)協(xié)
6、作跟蹤簇算法主要就是用節(jié)點(diǎn)間的相互協(xié)作對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，通過(guò)簇成員節(jié)點(diǎn)的匯報(bào)數(shù)據(jù)，簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，預(yù)測(cè)下一時(shí)刻位置以喚醒鄰居信標(biāo)節(jié)點(diǎn)參與跟蹤，從而達(dá)到跟蹤定位的功能。實(shí)驗(yàn)證明多節(jié)點(diǎn)協(xié)作跟蹤簇算法比一般的分布式預(yù)測(cè)跟蹤算法更加精確，并且能夠保障跟蹤精確度的前提下有效降低節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信量，從而節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量和通信帶寬。（3）基于分簇的能量有效目標(biāo)跟蹤算法43此算法與一般的能量有效地?zé)o線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)跟蹤算法的主要區(qū)別是本算法在改進(jìn)了當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)方法。算法的具體思路是：先根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度以及剩余能量的多少選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，而剩余節(jié)點(diǎn)則根據(jù)與該簇
7、頭節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)是否在一跳范圍內(nèi)判斷是否為簇員節(jié)點(diǎn)，被選中的簇員節(jié)點(diǎn)再根據(jù)其自身的剩余能量、與簇頭節(jié)點(diǎn)的距離和自身能量消耗的速度等因素來(lái)計(jì)算自己的權(quán)值。接著由在該簇上運(yùn)行無(wú)跡粒子濾波算法以及后驗(yàn)卡爾曼濾波獲得當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)，并將該時(shí)刻的分布擬合成高斯混合模型參數(shù)；接著將此模型的參數(shù)傳遞給下一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)（下一時(shí)刻信號(hào)強(qiáng)度最大的節(jié)點(diǎn)），下一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)參數(shù)信息重新模擬粒子分布，進(jìn)行簇員選擇，數(shù)據(jù)采集，重復(fù)上一個(gè)階段的算法流程即可對(duì)下一時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。實(shí)驗(yàn)證明該算法由于受到信號(hào)干擾及節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力低等因素的影響，定位存在一定的誤差（4）綜合R
8、SSI算法和切圓圓心法的RCM（接收信號(hào)強(qiáng)度指示與切圓圓心混合定位算法）算法接收信號(hào)強(qiáng)度指示與切圓圓心混合定位算法的基本原理是利用RSSI粗略測(cè)量各個(gè)錨節(jié)點(diǎn)到移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的距離，即用錨節(jié)點(diǎn)到移動(dòng)節(jié)
