基于无线传感器网络目标定位算法的研究与仿真

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:livida
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随着科学技术的发展,微型电子生产技术,无线通信设备技术,嵌入式低功耗系统和片上系统得到快速发展,目前通信方式发生翻天覆地的变化,从有线通信到无线通信,从2G到3G, 4G,5G无线技术的爆炸式发展,给人类的信息传递和交流带来了新的革命,目前人类可以方便使用4G手机进行流畅上网,得益于无线网络技术的快速革新。而无线通信系统中,非常重要的一个环节就是无线网络传感器(Wreless Snsor Ntworks,WSN) ,WSN是一种一种分布式的传感器网络,除了无线通信,在物联网,军事,医疗,环境监测等领域,也常常使用无线传感器来进行定位。对于传感器形成的无线网络,由于传感器的节点能量有限,同时通讯能力受限,传感器节点分布密集和随机,节点之间的距离是不固定的,需要根据现场情况进行布置,节点分布完全无规律,因此需要复杂的算法进行传感器的位置进行定位。常见的传感器定位算法分为两种,分别是测距依赖的算法和非测距依赖的算法,一般由于测距依赖的算法定位更加精确,本文采用测距依赖的算法,测距依赖的算法分为四种:TOA,TDOA, RSSI, TOF。而非测距的算法又分为两类,分别是基于邻居关系的Centroid算法,Bounding Box算法,APIT算法,基于跳数计数的DV-Hop算法和Amorphous算法。本文第2章对基于非测距的算法进行研究,并且进行实验,结果表明基于Amorphous算的误差最小,接近0.2,其他四种算法的误差都在0.3左右。本文第三章研究了两种基于优化理论的算法,分别是基于粒子群优化的RSSI算法,基于矩阵分解优化的MDS-MAP算法,并且和传统的非优化算法对比,结果表明,基于优化理论的算法,其误差远远小于传统的算法,误差小于0.1,现总结本文的主要内容如下:(1)对于传统非测距定位算法的研究。论述了非测距的定位算法,并且进行实验对比。DV-Hop算法和Amorphous算法的原理非常类似,其不同通信半径和锚节点比例的误差情况非常类似,而且其定位误差不会随着锚节点的增加和通信半径的增加而明显降低。Centroid算法和Bounding Box算法,其定位误差会随着锚节点的增加和通信半径的增加,而逐步降低,说明了这两种算法本身是参数敏感的。而APIT算法的定位误差随着锚节点的增加反而上升,另外随着通信半径的增加,其定位误差变化不大。(2)对于基于优化理论的定位算法研究。基于粒子群优化的RSSI-PSO算法和基于矩阵分解优化的MDS-MAP算法,其定位误差远远小于传统的非优化算法(DV-Hop,Amorphous,APIT,Centroid 和 Bounding Box 算法)。随着通信半径的变换,RSSI 算法和RSSI-PSO算法的误差也会降低,但是RSSI算法会产生奇异值,MDS-MAP算法的定位误差会受到通信范围变换而产生波动,误差不是逐步降低的,类似于RSSI算法,也会产生奇异值。
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