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1、三维定位论文：无线传感器网络节点的三维定位算法研究【中文摘要】无线传感器网络一般是由大量的传感器节点组成的自组织无线网络,是当前的研究热点之一。对于大规模无线传感器网络,通过人工测量或者配置的方式来获得节点位置信息的方法往往不可行。因此,需要研究节点的自身定位技术。迄今为止,研究人员根据各种应用需求,提出了多种无线传感器网络的定位方法,主要包括基于测距的定位方法和免于测距的定位方法。但这些方法大多是针对二维定位,有关三维环境下定位方法的研究比较少。本文首先介绍了无线传感器网络定位的基本概念,然后分析讨论了三维定位算法的影响因素以及性能评价标准,并重点分
2、析了两种典型的基于测距的无线传感器网络三维定位算法：四边测量定位法和最小二乘法。在此基础之上,本文提出了两种新的三维定位算法：基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法和基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法。基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法通过定义新的三维定位目标函数,将定位问题转化为无约束极值问题,将传统的BFGS优化方法成功有效地应用于三维定位。仿真实验表明该算法的定位精度高于最小二乘定位法,低于基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法；定位时间少于基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法,多于最小二乘法。基于粒子群优化的无
3、线传感器网络三维定位算法根据测量值与测量误差成正比的关系,采用距离倒数加权定义了三维定位目标函数,利用粒子群优化方法对新定义的目标函数进行优化求解。并且在测量方程的求解过程中,选取其中距离最小的方程作为公共的降次方程对测距方程进行降次处理,实验证实这样可以有效地减小定位误差。最终的实验表明,与四边测量定位法、最小二乘法、基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法和基本的PSO定位算法相比,该算法的定位精度最高,但定位时间最多。此外,还通过实验验证了信标节点的数目和分布对定位精度的影响：即随着信标节点的数增多,定位精度越来越高,但当信标节点的数目足够多
4、之后,定位精度的变化曲线趋于平坦；与信标节点随机分布相比,信标节点处于边缘分布时的定位精度更高。【英文摘要】Wirelesssensornetworks(WSN)isaself-organizingsystemthatusuallycompriseslargenumbersofwirelesslyconnectedsensornodes,andisoneofthecurrentresearchfocuses.Forthelargescalesensornetworks,itisusuallynotfeasibleforthemanualmeasurem
5、entorconfigurationtogetthenodecoordinates.Therefore,thereisanecessitytostudyontheself-positioningtechnologyforthesensornodes.Sofar,accordingtovariousapplicationrequirements,avarietyofpositioningmethodsforWSNhavebeenproposed.Thesemethodsaremainlydividedintotwocategories:range-bas
6、edandrange-free.However,mostofthesemethodsareforthetwo-dimensionalenvironment,butfewareforthethree-dimensionalenvironment.Firstly,thispaperintroducesthebasicconceptsofWSNlocalization,anddiscussesthefactorsandevaluationcriteriaofthree-dimensionallocalization,andthendeeplyanalyzes
7、twoclassicalrange-basedthree-dimensionallocalizationalgorithmsforWSN:themultilaterationmeasurementlocalizationalgorithmandtheleastsquarelocalizationalgorithm.Onthebaseoftheseresearches,thepaperproposestwonovellocalizationalgorithmsforWSN:thethree-dimensionallocalizationalgorithm
8、forWSNbasedontheBFGSoptimizationandthethree-dim
