无线传感器网络定位算法研究

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2、创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中持别加ｍ示注和致谢的地方外，论义中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得山东理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。《么＇ｂ研宛生签名：刮采贿安时间：之０，年月日关于论文使用授权的说明、良Ｐ本人完全了解山东理工大学有关保留使用学位论文的规定，；学校有权保留送交，允许论文被查阅和借阅论传文播学的复位论印文件和磁盘；学校可

3、Ｗ用不同方式在不同媒体上发表、论文的全部或部分内容，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位。（保密研的学位论文在解密后应遵守此协议）导师究签生签名；刘永碱时间：备年＾月／巧名；时间；＾。＜＾年＜＾月／〇日山东理工大学硕士学位论文摘要摘要无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量传感器节点通过自组织和多跳的方式构成的无线网络。无线传感器网络在对目标事件进行监测方面得到广泛应用，如环境监测、战场侦察等。而获得目标事件发生的位置对开展相关后续工作至关重要，因此，精确定位是无线传感器网络应用的关键。本文在研究现有定位算法取得成果

4、的基础上，着重对基于测距的定位算法进行了研究。基于测距建立的定位方程组，多数情况下呈现出非线性特点。求解此非线性定位方程组的方法主要分为两类，一类是线性化处理方法，通常采用泰勒级数展开将其线性化成线性方程组，然后再求解；另一类是非线性化处理方法，即将定位问题视为优化问题去求解。基于线性化处理方法，提出了一种基于最大似然估计的混合定位算法。该算法首先采用最大似然估计法获得未知节点的初始值，并根据初始值建立泰勒级数多元变量展开定位模型，然后再利用最小二乘法对模型进行求解，从而得出未知节点的位置。基于非线性化处理方法，提出了两种新的定位算法。一种是基于粒子群优化

5、的混合定位算法，另一种是基于差分进化的混合定位算法。这两种新算法，均先采用优化算法获得未知节点的初始值，并根据初始值建立泰勒级数多元变量展开定位模型，然后再用最小二乘法对模型进行求解，从而得出未知节点的位置。仿真结果显示，提出的三种新算法均能有效减小定位误差，提高定位精度。关键词：定位算法；泰勒级数多元变量展开；最大似然估计；粒子群优化；差分进化I山东理工大学硕士学位论文AbstractAbstractWirelesssensornetworkconsistsofalargenumberofsensornodesdeployedinmonitoredare

6、athroughthewaysofself-organizationandmulti-hop.Itiswidelyusedineventsmonitoringsuchasenvironmentalmonitoring,battlefieldreconnaissanceandotherfields.Thelocationoftheeventisessentialtofurtherresearch.Thus,preciselocalizationisthekeytowirelesssensornetworkapplications.Onthebasisofth

7、eresearchachievementsonlocalizationalgorithmsofwirelesssensornetwork,thelocalizationalgorithmsbasedondistancehavebeenstudied.Localizationequationsbasedondistancegenerallyhavenon-linearcharacteristics.Therearetwomainmethodstosolvethenonlinearequations,oneusestheTaylorseriesexpansio

8、nmethodtolinearizethem,theotherco