[精品]研究意义.doc

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1、研究意义：无线传感器网络节点定位的一个核心问题是：如何使得每一个未知节点以最小的代价获得足够多信标节点的位置信息，以及它与这些信标节点的位置关系。在无线传感器网络定位过程中，传统的提高定位效果的方法就是增加网络中信标节点的比例。但这样会大大提高网络成本，因为一个信标节点的成本是未知节点的100倍以上。而且一旦网络定位完成，信标节点的地位将与普通节点相同，因此最开始分配的信标节点越多，造成的浪费越大。因此可以采用移动信标(配备GPS)在整个无线传感区域移动，周期性的发出自身位置信息，通过产生虚拟信标来减少静止信标节点的布置，有效减少网络成本，不失为一种经济适用的方案。因此利用移动信标发出

2、的虚拟信标点进行辅助定位的思想将成为节点定位研究的一个重要研究方向，值得去挖掘其潜力。在移动信标辅助定位方案中，信标的移动路径直接影响节点的定位精度和系统能量等开销。移动信标距离网络节点越近，则距离测量误差越小，定位精度越高；系统通信、能量等开销也和移动信标的移动路径有很大关系，在普通节点完全能够计算出位置信息的情况下，移动信标发射的虚拟信标节点越少，移动路径越短，系统的开销越小。因此，信标移动的路径直接影响WSN节点定位的性能。所以移动信标路径优化方法的研究具有重要的意义。研究内容：(1)虚拟信标点的优化部署方案研究。保证节点定位的前提下，虚拟信标数越少越好。节点定位的误差主要来源于

3、感知范围内与用于定位该节点的虚拟信标点之间的距离，距离越近则距离测量误差越小，定位精度越高，故信标的部署与节点定位精度密切相关。在现有的利用移动信标定位节点的文献中，对于移动信标何时何地发射信息包问题的研究不多，绝大部分侧重于移动信标的覆盖度，而不是虚拟信标的优化部署，不能保证定位效率和能量有效性。(2)合理的信标移动路径研究。研究基于蚁群算法的信标移动路径获取，获取遍历所有虚拟信标节点的最优路径。重点解决局部最优问题，针对此拟提出自适应的交叉变异算子，改进蚁群算法的全局优化的性能。(3)基于Matlab的无线传感器网络仿真平台。建立无线传感器网络节点模型，建立信标移动模型，完成仿真，

4、分析与评估。(1)拟解决的关键问题：(2)(1)虚拟信标优化部署模型的建立(2)信标移动路径获取方法的提出(3)自适应交叉变异算子的提出3、项Fl研究的实施方案及拟采取的研究方法和技术路线为了提高节点定位精度，降低系统能能消耗，本课题主要研究移动信标的路径优化方法，从理论和技术上解决信标发射信息包位置(虚拟信标点)的选择问题和遍历虚拟信标点的局部最优问题，建立信标部署模型，提出合理的信标移动路径获取方法，并给基于Matlab的仿真、分析与评估。移动节点在传感器区域内按照一定的运动模型移动，并周期性地发送包含当前位置信息和能量信息的数据包，这些数据包发射位置取代以往相关工作常采用的部署实

5、际的固定信标节点的方法。普通节点收到一定数量的信息包含即可通过合适定位算法估计自身位置。虚拟信标点位置的选择需要考虑到：①尽量保证每个节点定位；②节点定位的精度尽可能高；③系统能耗尽可能低。节点能定位需要收到至少3个非共线的虚拟信标点信息；节点定位的误差主要来源于感知范围内与用于定位该节点的虚拟信标点之间的距离，距离越近则距离测量误差越小，定位精度越高；移动信标发出的虚拟信标点越少系统的开销越小。根据上述的条件，最优虚拟信标点分布实际上可以转换成信标点发射信号对传感器区域的覆盖问题。为了所有的未知节点都能定位需要虚拟信标点能将传感器区域覆盖3次，同时所需的虚拟信标点越少越好。从理论上研

6、究网络拓扑与信标分布之间的数学模型，使之满足3-覆盖,从而提出合理的虚拟信标部署模型。信标移动路径的获取方面，我们将引入蚁群算法来获得最优的遍历路径，在前期研究中发现此算法容易出现局部最优的问题，针对此拟引入自适应的交叉变异算子，改进蚁群算法的全局优化的性能。对于大规模的无线传感器网络，所需的虚拟信标节点数会增多，那么蚁群算法的解得空间会成指数增长，故无法再多项式时间内完成最优路径的获取。本课题拟提出合适的候选集策略来缩减搜索空间，从而提高搜索效率，提高算法的收敛速度。计算机仿真方法MATLAB语言是一种高级矩阵语言、带有独特的数据结构、输入输出、流程控制语句和函数，并且面向对象的高级

7、语言。MATLAB在工程计算方面具有无可比拟的优异性能。它集计算、数据可视化和程序设计于一体，并能将问题和解决方案以用户熟悉的数学符号和图形的方式表示出来。MATLAB仿真研究包括仿真模型建模、仿真参数的计算、统计特性的分析以及性能估计等。MATLAB仿真研究将在检验理论的有效性、实现方法的可行性、算法性能的优越性等方面发挥重要作用。计算机仿真方法的运用与理论技术的研究是相辅相成、紧密结合的。4、项FI的可行性分析：课题组对信标的移动路径进行了