无线传感网络中节点定位算法分析

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1、----学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文

2、的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密£，在______年解密后适用本授权书。2、不保密R。（请在以上相应方框内打“P”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日---I---无线传感网络中节点定位算法研究摘要无线传感网络发展迅速且具有广泛的应用前景，其相关领域一直是研究的热点，其中传感节点的定位是一个基础性研究课题。传感器节点的能量和通信范围有限，因此在不增加成本的情况下，设计定位精确、低功耗的定位算法具有重要意义。APIT(ApproximatePoint-In-Tri

3、angulationTest)算法实现简单，节点的能耗低，但节点的不均匀分布易造成算法的内点误判，降低算法的定位精度。为提高算法的定位精度，文中提出一种基于重心法和向量相似度加权的APIT算法。粒子群算法是一种易于实现、收敛快的智能算法，可用于解决节点的定位问题，但粒子群算法易收敛于局部最优解。基于此，从增加粒子的多样性和改善粒子的搜索能力两个方面开展研究，提出自适应变异的粒子群节点算法。论文的主要内容如下：(1)提出了一种基于重心法和向量相似度加权的APIT算法。该算法首先通过接收信号强度(ReceivedSignalStrengthIndication

4、，RSSI)估算待定位节点与它的邻居信标节点的距离，并使用最小二乘法进行误差补偿，以降低测距误差对内点判定的影响；然后利用重心法进行三角形内点判定，减少内点误判的发生；最后，为了增加算法对OutToIn错误的容错性，通过向量相似度加权的质心算法计算未知节点的坐标。实验表明，在各类实验环境中，该算法的定位精度和稳定性都好于APIT、RAPIT和MIX-APIT算法。(2)提出了一种基于自适应变异的粒子群节点定位算法。该算法基于DV-Hop算法建立定位优化模型。算法首先基于混沌序列初始化粒子群的解空间，以增加群体的随机性和遍历性；然后，在迭代时自适应变异惯性权

5、值、随机粒子和全局最优值，以提高群体搜索解的能力，避免群体早收敛。实验表明，较DV-Hop和IPSO算法，该算法的定位精度更佳，对网络边缘的节点定位更精确。关键词：节点定位；APIT算法；重心法；向量相似度；DV-HOP算法；自适应变异的粒子群算法---II---工程硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentandextensiveapplicationfieldonwirelesssensornetwork,itsrelatedareashavealwaysbeenthehotspotofthestudy，andnodep

6、ositioningtechnologyisaimportantbasicresearch.Duetothelimitedenergyandcommunicationrangeofsensornodes,itisimportanttodesignalocalizationalgorithmofhigh-precisionandlowpowerconsumptionwithouttheincreasingofnetworkcost.InAPITalgorithm,thepowerconsumptionofnodeislowandpositioning acc

7、uracyisgood.However,incorrectdecisionsofAPITtestinfluencedbyuneven distributionofnodesreducethelocalizationaccuracyofalgorithm.Toincreasethe positionaccuracyofAPITalgorithm,thispaperputsforwardaweightedAPIT localizationalgorithmbasedonthevectorsimilarityandcenterofgravitymethod. P

8、articleswarmoptimization(PSO)algo