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文檔簡介
1、自無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)于上個世紀(jì)90年代誕生以來,圍繞其在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用研究就從未間斷過。WSN節(jié)點(diǎn)定位能夠提供節(jié)點(diǎn)的位置信息,是節(jié)點(diǎn)分簇、路由以及能量優(yōu)化等的基礎(chǔ)支撐技術(shù)?,F(xiàn)階段,針對節(jié)點(diǎn)定位的研究大多集中于靜止的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,而對移動節(jié)點(diǎn)的定位研究還很少。隨著WSN在移動場景中(如軍事偵察、智能交通等)應(yīng)用的不斷增多,對移動環(huán)境下的WSN節(jié)點(diǎn)定位算法研究迫在眉睫。
蒙特卡羅定位(MCL)最初應(yīng)用于機(jī)器人定位,之后用于W
2、SN移動節(jié)點(diǎn)定位,并取得了較好的定位效果。然而,MCL算法是一種粒子濾波,其最大缺陷就是粒子退化現(xiàn)象。雖然重采樣技術(shù)的引入在一定程度上改善了粒子退化現(xiàn)象,但隨之而來又出現(xiàn)了新的問題,即粒子多樣性的喪失。由于樣本集的多樣性變差,很難近似表征節(jié)點(diǎn)位置的后驗(yàn)概率密度,使未知節(jié)點(diǎn)位置的估計(jì)精度難以提升。
針對上述問題,本文提出一種基于遺傳交叉、變異的多跳蒙特卡羅定位(GMMCL)算法,即利用遺傳交叉、變異獨(dú)特的尋優(yōu)能力,使先驗(yàn)粒子向高
3、似然區(qū)域移動。從而緩解了粒子退化,改善了樣本的多樣性,提高了節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)精度。論文結(jié)構(gòu)安排如下:第1章介紹了WSN研究背景、結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、關(guān)鍵技術(shù)及研究移動WSN節(jié)點(diǎn)定位的意義。第2章主要介紹了WSN中移動節(jié)點(diǎn)定位的常見典型算法,重點(diǎn)對基于統(tǒng)計(jì)方法的定位算法(如MCL、MCB等)進(jìn)行描述,并對典型算法的性能進(jìn)行了比較。最后,簡單介紹了一些其他適用于移動節(jié)點(diǎn)定位的算法。第3章首先對定位算法的理論基礎(chǔ)貝葉斯估計(jì)和粒子濾波做了相對深入的描述,接
4、著對遺傳算法進(jìn)行了介紹,闡述其在問題解尋優(yōu)方面的獨(dú)特優(yōu)勢,最后提出一種基于交叉變異的MMCL算法(GMMCL),并從理論上驗(yàn)證其可行性。第4章對提出的算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。針對結(jié)果與已有算法從不同方面進(jìn)行比較。結(jié)論對全文進(jìn)行總結(jié),提出不足之處,并對其發(fā)展方向進(jìn)行展望。
算法仿真方面,分析了未知節(jié)點(diǎn)定位誤差隨錨節(jié)點(diǎn)個數(shù)、節(jié)點(diǎn)最大移動速度、樣本個數(shù)以及節(jié)點(diǎn)密度的變化情況,并與MCL、MCB及MMCL算法進(jìn)行了對比分析。仿真結(jié)果分析表明
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