硕士无线传感器网络定位算法的研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目无线传感器网络定位算法的研究ADissertationinComputerApplicationTechnologySTUDYONLOCALIZATIONALGORITHMOFWIRELESSSENSORNETWORKbyHuYulanSupervisor:ProfessorWangXinshengYanshanUniversity2011.12燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《无线传感器网络定位算法的研究》

2、,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字日期:年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《无线传感器网络定位算法的研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有,本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。本人完全了解燕山大学关于保存、

3、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日摘要传感器节点的位置信息在无线传感器网络的监测活动等应用中起着至关重要的作用。而取得节点位置信息较简便、快捷、精确的方法是通过手动设定或携带GPS定位设备等手段,但通过这种方式获取的成本很高。因

4、此,较好的方法是采用定位算法进行估计。本文将主要研究基于多维标度的无线传感器网络定位算法。首先,本文在查阅大量相关文献的基础上,综述了无线传感器网络的研究背景、研究意义及现状,并介绍了无线传感器网络的结构、特点以及典型的定位算法。其次,介绍了多维标度技术及其在无线传感器网络定位算法中的应用。在分析经典MDS-MAP定位算法的基础上,提出基于Hop-Euclidean的MDS-MAP(D)定位算法。该算法先采用分簇的算法,将大规模网络分成多个具有簇首的局部网络,在局部网络中通过Hop-Euclidean算

5、法计算邻居节点间的欧氏距离来代替MDS-MAP算法中的所使用的最短路径距离,这样不仅提高了定位精度,而且有利于网络的扩展。再次,针对分布式加权MDS定位算法不能适应网络连通度变化、网络拓扑不规则且收敛速度较慢的不足,提出一种改进算法。本文采用的加权机制与邻居选择机制综合考虑1跳邻居数目、节点自身定位精度与测距误差,并且引入最速下降法优化其目标代价函数。最后,采用Matlab仿真平台从定位误差、拓扑结构等方面对提出的两种改进算法进行仿真分析并与原来算法做比较。仿真结果表明,提出的算法在定位精度提高的情况下

6、对不规则、大规模网络有很好的适应性。关键词:无线传感器网络;多维标度;Hop-Euclidean算法;分布式加权;邻居选择机制AbstractLocationinformationhasplayedanincreasinglyimportantroleinmanyapplicationsofwirelesssensornetworks,suchasmonitoringactivitiesandsoon.Thesimple,quickandprecisewaytoobtainlocationinforma

7、tioniseithertosetupmanuallyortoinstallGPS,whichwillwasteavastamountoftimeandhumanresources.Abetterwaytoobtainlocationinformationistousethelocalizationalgorithm.Inthispaper,wemainlyfocuseontheresearchofwirelesssensornetworklocationalgorithmbasedonmulti-di

8、mensionalscaling.Firstly,theresearchbackground,significanceandstatusforWSNaresummarizedinthispaperbasedonlargeamountofrelatedliteratures.Andtheframework,characteristicsandtypicallocalizationalgorithmsofwirelesssensornetwor

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