基于智能算法的无线传感器网络定位研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于智能算法的无线传感器网络定位研究陈业海二〇一八年六月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111504107广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于智能算法的无线传感器网络定位研究陈业海指导教师姓名、职称：郑日荣副教授专业或领域名称：控制科学与工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年06月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineeringScience)Researc

2、honlocationofwirelesssensornetworkbasedonintelligentalgorithmCandidate:ChenYehaiSupervisor:AssociateProfessorZhengRirongJune2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要社会和科学的进步促使了物联网技术的发展及其应用范围的不断扩大，物联网慢慢地渗透到我们生活的各个领域。可以说，物联网的应用在生活中是无处不在。

3、自从物联网引入无线传感器技术后，物联网突破了在传统许多应用的瓶颈，使得物联网得以更广更深的发展，其应用包括智慧城市、军事技术、环境监测和太空探索等。无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)具有可快速部署、隐蔽性好、自组织性强、价格低廉等优势，非常适合于目标追踪、识别、定位等应用，而节点定位即是这些应用的一个重要环节，也是前提和基础。无线传感器网络目标定位作为一种新兴技术，在美国网络中心战等军事领域上的成功应用，显示出重大的研究价值与意义，已成为国内外IT领域的研究热点。本文以无线传感器网络目标定位为研究对象，针对目前无线传感器网络定位研究中

4、存在的定位误差大、低覆盖率这两个核心问题，做了以下研究：(1)针对RSSI测距存在较大误差，以及低锚节点密度时，定位精度和定位覆盖率低的问题。提出面向稀疏锚节点RSSI测距修正定位算法，该方法首先对RSSI值进行高斯滤波，之后对高概率的RSSI值设置较大的权值，使得RSSI值更加接近真实值，提高了测距的精度。两边定位模型考虑未知节点周围只有两个锚节点时，通过粒子群优化算法对两边定位的可行性区域进行寻优。实验仿真结果表明，改进的算法提高网络中节点的定位覆盖率和定位精度。(2)针对DV-Hop算法定位精度低的问题，提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法。该方

5、法在多通信半径定位算法的基础上，使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化，并对其适应值函数进行改进，让跳距值更接近真实值。然后在DV-Hop算法最后阶段利用遗传算法求解未知节点坐标。实验仿真结果表明，改进算法在不增加额外硬件情况下，大大降低了定位误差，相比于传统DV-Hop算法，定位精度提高了大约69%。关键词：无线传感器网络；RSSI；DV-Hop；多通信半径；粒子群算法；蛙跳算法；遗传算法；I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTTheprogressofsocietyandsciencehaspromotedthedevelopmentandapplicationsc

6、opeofInternetofthings,andInternetofthingshaspenetratedintoeveryfieldofourlife.ItcanbesaidthattheapplicationoftheInternetofthingsiseverywhereinourlife.SincetheintroductionofwirelesssensortechnologytotheInternetofthings,theInternetofthingshasbrokenthroughthebottlenecksinmanytraditionalapp

7、lications,makingtheInternetofthingsmoreextensiveanddeeper,anditsapplicationsincludeintelligentcities,militarytechnology,environmentalmonitoringandspaceexploration.WirelessSensorNetwork(WSN)hastheadvantagesoffastdeployment,goodconcealment,strongself-organization,lowpriceandsoon.