發(fā)布時(shí)間：2023-11-05 10:25

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由隨機(jī)分布在目標(biāo)區(qū)域中具備網(wǎng)絡(luò)通信能力的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療護(hù)理、智能家居、火災(zāi)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)這些應(yīng)用中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置信息成為了這些應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)的必要前提。除此之外,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂�、�?fù)載均衡、網(wǎng)絡(luò)路由機(jī)制等具有很大幫助。可以說(shuō),節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)知識(shí)體系中最重要的技術(shù)之一。因此,如何高效、準(zhǔn)確地完成網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的定位,對(duì)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的理論和應(yīng)用基礎(chǔ)研究具有深遠(yuǎn)影響。根據(jù)定位階段是否需要測(cè)距信息,可以將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法劃分為基于測(cè)距和基于非測(cè)距兩類定位方法。其中,基于測(cè)距的方法由于定位精度高,效率高等原因在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛使用。目前,絕大多數(shù)學(xué)者對(duì)基于測(cè)距的定位方法的研究工作主要集中在以下幾個(gè)方面:節(jié)點(diǎn)實(shí)際測(cè)量距離的修正,定位算法自身的優(yōu)化,節(jié)點(diǎn)翻折模糊的檢測(cè)與處理方法。本文也將從上述三個(gè)方面對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位問題進(jìn)行研究。本文主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)實(shí)際測(cè)量距離的修正。本文在對(duì)基于測(cè)量距離實(shí)現(xiàn)的定位方法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,總結(jié)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位誤差產(chǎn)生的主要原因...

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其定位概述
    2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        2.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)
        2.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
        2.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
    2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)基本理論
        2.2.1 基本概念分析
        2.2.2 節(jié)點(diǎn)間基本測(cè)距方法
    2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法分類
        2.3.1 基于測(cè)距的定位方法
        2.3.2 無(wú)需測(cè)距的定位方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于經(jīng)典粒子群定位算法的分析
    3.1 粒子群算法概述
        3.1.1 粒子群算法的提出
        3.1.2 粒子群算法原理
        3.1.3 粒子群算法流程
    3.2 粒子群定位算法產(chǎn)生誤差的原因
        3.2.1 客觀原因
        3.2.2 主觀原因
    3.3 經(jīng)典粒子群定位算法實(shí)驗(yàn)仿真與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)配置
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于粒子群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
    4.1 引言
    4.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位模型
        4.2.1 新定位目標(biāo)函數(shù)的推導(dǎo)
        4.2.2 節(jié)點(diǎn)位置約束條件
    4.3 基于粒子群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
        4.3.1 罰函數(shù)法的簡(jiǎn)介
        4.3.2 混沌搜索策略簡(jiǎn)介
        4.3.3 基于粒子群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的原理
        4.3.4 基于粒子群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的流程
    4.4 基于粒子群優(yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的仿真分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于多閾值線性擬合的粒子群定位算法
    5.1 節(jié)點(diǎn)定位翻折模糊問題概述
        5.1.1 翻折模糊現(xiàn)象簡(jiǎn)介
        5.1.2 翻折模糊問題檢測(cè)方法
    5.2 基于線性擬合的節(jié)點(diǎn)翻折模糊檢測(cè)方法的概述
        5.2.1 線性擬合的簡(jiǎn)介
        5.2.2 基于線性擬合的節(jié)點(diǎn)翻折模糊檢測(cè)方法的原理
        5.2.3 基于線性擬合的檢測(cè)方法相關(guān)參數(shù)的求解
    5.3 基于多閾值線性擬合的粒子群定位算法
        5.3.1 閾值的選取
        5.3.2 定位算法的思想
        5.3.3 定位算法的流程
    5.4 實(shí)驗(yàn)仿真分析
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)及展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3860845