群体智能在无线传感器网络定位中的研究与应用.pdf

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2、Ｊ＂一＝论文提交日期二零■五年四月Ｗ：ｉｊ，＼等稽－，．－－，．口－占‘＇Ｖ－命．Ｖｒ＾南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过它教育机构的学位或证书而使用过的材料。的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其一与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研巧生签名；日期：又Ｄ

3、ｉｆ、朵化南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；；允许论文被查阅和借阅；可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可Ｗ采用影印。本文电子文档的内容和纸质、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文＾论文的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。１參研究生签名：／导师签名：巧日期：）心Ｔ‘年口ResearchandapplicationofSwarmintelligenceinwirelesssensor

4、networkpositioningtechnologyThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByWengXingSupervisor:Prof.ZhangLinghuaApril2015摘要无线传感器网络定位技术是研究传感器网络各项技术的重要的基础及前提，其中提高定位精度是研究定位技术的关键，将群体智能算法应用到无线定位技术中能显著减小定位误差。本文将着重研究结合了群体智能与仿生计算的无线传感器网络定位技术，主要工作内容

5、有：（1）介绍了无线传感器网络的基本概况，包括网络结构、节点结构及特点、应用等；同时概述了当前国内外定位技术的研究背景和现状。此外，阐述了常见的基于测距技术方法、影响定位精度的因素及抑制方法。（2）研究了猫群算法在基于测距方式的定位技术中的应用。针对最小二乘法定位精度差的问题，提出了基于猫群算法的无线传感器网节点定位，用于提高网络定位精度。通过将无线传感器网络节点定位转化为求解非线性方程组最优化问题，把测量误差作为适应度函数，利用猫群算法全局优化的特点来解决非线性问题，有效地减小了误差。仿真实验表明，相比较于LS和PSO算法，基于CSO的定位算法能有效降低定位误差，提高定

6、位精度，算法的鲁棒性好。（3）对基于TDOA的测距方式进行了研究。为了减小非视距传播带来的非视距误差对无线传感器网络定位精度的影响，本文提出利用蜂群算法优化Elamn神经网络的定位算法。首先利用蜂群算法优化Elman神经网络各层的权值，接着用优化后的BC-Elman神经网络修正TDOA测量值，再用泰勒算法确定未知传感器节点的位置。仿真实验表明，该算法相较于经典的Taylor、Chan算法，能有效提高定位精度。关键词:无线传感器网络，定位精度，猫群算法，蜂群算法，Elman神经网络IAbstractThelocationtechnologyofwirelesssensorn

7、etworkisanimportantfoundationandprerequisiteofthestudyofvarioustechniquesofwirelesssensornetworks,amongthemimprovingthepositioningaccuracyisthekeyofpositioningtechnology.Positioningtechnologybaseddistancemeasurementhasawideapplicationprospect.Thispaperwillfocusonthe