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1、基于遗传算法的无线传感器网络定位算法研究与实现摘要在无线传感器网络中，定位系统在目标监测与跟踪、物流管理、智能交通、基于位置信息的路由等许多应用中起着至关重要的作用。无线传感器网络中节点位置信息很重要，要实现定位就需要定位算法。文章主要介绍了基于遗传算法的无线传感器网络定位典型的节点定位算法、实现方法以及现有文献对其的改进和不足。关键词无线传感器网络，节点定位，典型算法AbstractInwirelesssensornetworks,positioningsystemintargetmonitoringandtracking,logisticsmanagement,in
2、telligenttransportation,basedonlocationinformationinmanyapplicationssuchasroutingplaysavitalrole.Nodelocationinformationisveryimportantinwirelesssensornetworks,toachievelocalizationrequirespositioningalgorithm.Thispapermainlyintroducesthenodelocalizationalgorithm,geneticalgorithmisatypic
3、alwirelesssensornetworkimplementationmethodandtheexistingliteratureonimprovementanddeficienciesbasedon.keywordWirelesssensornetworks,nodelocalization,ypicalalgorithm1引言随着科学技术的发展，无线传感器网络的应用已经越来越广。目前不少国家正在大量投入人力、物力和财力来大力发展无线传感器网络。在无线传感器网络的研究中，节点的研究尤为重要，传感器节点所采集到的数据必须结合其位置信息才有价值。无线传感器网络的定位分
4、为节点自身定位和外部目标定位，因此需要合理的定位算法来使网络的定位精度更高、生命周期更长。2典型的定位算法与实现方法2.1凸规划定位算法凸规划定位方法是一种基于网络连通性诱导约束的定位方法，该方法将节点间点到点的通信连接当作节点位置的集合约束。图1凸规划定位算法如图1所示，根据网络中未知节点分布,且与锚节点之间的通信情况,连接和节点无线射程,计算出未知节点最可能存在的区域,这样节点的位置就大致确定，再利用该区域的质心,然后以该区域的质心分布,才能作为未知节点的坐标。凸规划属于一种集中式定位算法,在锚节点密度大约是,比例为的情况下，精度较高,定位误差约等于节点的通信半径。
5、边沿位置的节点通常难以定位,锚节点应被部署在网络的边缘，否则外围节点的位置估算会向网络中心偏移，导致定位误差增大。2.2质心定位算法质心定位算法是一种粗精度定位法。该算法中未知节点首先与周围节点进行通信,所有在其通信范围内的锚节点可以构成一个多边形，把多边形的几何质心作为自己的估计位置。锚节点开始周期性地广播自身位置坐标的节点分组信息，这个分组信息还包含了节点自身编号。未知节点接收来自不同锚节点的分组信息，当接收数量超过某个门限值时（一般门限为3个）或接收一定时间后，便判断是否满足定位条件，然后利用质心公式确定多边形的质心为自身位置其中为未知节点能够接收到其他分组的锚节
6、点坐标。该算法具有完全通过网络的连通性来对节点进行定位，实现较为简单且计算发热的数据量较小的优点。该算法仅能实现粗粒度的定位，定位精度受网络环境的影响较大，与锚节点的密度、分布均匀情况有很大关系。该算法还有很大的性能提升空间。2.3DV-Hop算法DV-Hop算法不进行直接的距离测量过程，仅根据交换节点间距离矢量信息和通过网络的连通性，直接把将跳数转化为近似的测量距离，这种算法属于无需测距的定位算法。算法实现中各节点功能相同，没有明显的主次之分,地位平等，每个节点既可以传播距离矢量信息，又能计算自身的坐标,故属于分布式算法。无线传感器网络受到节点能量的限制，通信距离一般
7、不是很长，数据的传输在一跳内无法到达，往往要通过多跳路由的方式进行。DV-Hop算法合理地利用了传感器网络的多跳特性。节点只能与其连通的邻居节点之间相互交换信息。2.4APIT算法APIT算法的主要思想是将未知节点收集来自其他节点的信息，记录所有邻居锚节点的信息，通过信息分析，测试未知节点接收信息的方位角，判断是否位于三个锚节点组成的三角形内，经过多次重复测试，直到所有组合方式都极端计算完成，或达到所需的定位精度，把所有包含该未知节点的三角形进行统计，节点的位置就用该重叠区域的质心来表示。图2APIT算法原理这种算法误差相对较小，平均定位
