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1、無(wú)線傳感與激勵(lì)網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor and Actor Network,WSAN)作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)的下一代技術(shù),它不僅可以接收傳感器節(jié)點(diǎn)從外部環(huán)境中感知的數(shù)據(jù)信息,還可以對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析決策后及時(shí)采取行動(dòng)并對(duì)事件加以操作,極大地提高了人們對(duì)感知環(huán)境信息的快速反饋能力,在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面具有廣泛而深遠(yuǎn)的意義。在WSAN中,由于我們需要知道事件發(fā)生的具體位置信
2、息,所以定位技術(shù)依然是其中的核心技術(shù)。本文對(duì)現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)定位算法進(jìn)行了分類(lèi)概括和總結(jié),利用WSAN中激勵(lì)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性,來(lái)輔助未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。激勵(lì)節(jié)點(diǎn)在移動(dòng)過(guò)程中需要選取合適的虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn),使既滿足節(jié)點(diǎn)定位精度的需求又不耗費(fèi)過(guò)多的能量。因此本文針對(duì)激勵(lì)節(jié)點(diǎn)在移動(dòng)過(guò)程中對(duì)虛擬信標(biāo)的選取問(wèn)題進(jìn)行了論述和研究,進(jìn)而對(duì)選取的虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了路徑規(guī)劃,使其最終形成一條最優(yōu)移動(dòng)路徑。
本文全面分析和介紹了WSAN的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)及在研究過(guò)程中
3、存在的問(wèn)題,闡述了適用于WSAN的定位算法并對(duì)現(xiàn)有的靜態(tài)及動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了歸納總結(jié)。首先,針對(duì)DFS路徑規(guī)劃算法中存在邊緣節(jié)點(diǎn)重復(fù)遍歷的問(wèn)題,提出了一種基于禁忌搜索的DFS動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法,用于選取激勵(lì)節(jié)點(diǎn)的虛擬信標(biāo)位置。該算法利用禁忌搜索原則和節(jié)點(diǎn)權(quán)重對(duì)激勵(lì)節(jié)點(diǎn)選取的虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)加以限制,解決了傳統(tǒng)DFS算法中邊緣節(jié)點(diǎn)重復(fù)遍歷的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明:該算法和其他算法相比具有一定的優(yōu)越性,在不同參數(shù)的影響下,激勵(lì)節(jié)點(diǎn)選取的虛擬信標(biāo)節(jié)
4、點(diǎn)的數(shù)量均少于其他算法,并且改進(jìn)DFS算法的可定位比例在一定通信范圍內(nèi),均能達(dá)到60%以上。其次,系統(tǒng)地介紹了蟻群算法,重點(diǎn)敘述了蟻群算法的基本原理和算法模型,分析了蟻群算法存在的不足,提出了優(yōu)化的蟻群路徑規(guī)劃算法,利用節(jié)點(diǎn)跳數(shù)和節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)強(qiáng)度這兩個(gè)因子對(duì)選擇的路徑加以限制,最終得到最優(yōu)移動(dòng)路徑,解決了傳統(tǒng)蟻群算法收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明,優(yōu)化的蟻群路徑規(guī)劃算法得到的最優(yōu)路徑長(zhǎng)度要小于傳統(tǒng)蟻群路徑規(guī)劃算法得到
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