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三维空间中基于群体智能算法的WSN节点定位研究

三维空间中基于群体智能算法的WSN节点定位研究

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作者：程忙忙贵州大学

学位级别：硕士

定位技术是三维无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的重要支撑技术之一,节点位置的准确性决定了WSN能否发挥好它的监测功能。现有三维定位算法存在定位精度不足的问题,为提高定位精度,本文针对三维同构无线传感器网络和三维... 详细信息

定位技术是三维无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的重要支撑技术之一,节点位置的准确性决定了WSN能否发挥好它的监测功能。现有三维定位算法存在定位精度不足的问题,为提高定位精度,本文针对三维同构无线传感器网络和三维异构无线传感器网络分别提出了基于群体智能优化算法的定位算法。主要工作如下:(1)将9种群体智能优化算法分别应用到三维WSN定位中,选择了综合定位性能较好的水流优化器(Water Flow Optimizer,WFO)用于计算节点的坐标。并针对WFO存在寻优性能不足的问题,提出了一种融合多策略改进的水流优化器(Improved Water Flow Optimizer,IWFO)。首先,引入Halton序列初始化WFO的初始种群,使其均匀分布于搜索空间以提高种群多样性;其次,引入非线性层流算子和紊流算子更好的平衡算法的探索与开发能力,同时改进算法层流阶段的位置更新策略,提高算法的全局搜索能力;最后,引入柯西变异扰动策略对算法的解进行扰动,增强算法跳出局部最优值的能力。将IWFO与9种其余算法在基准测试函数上进行仿真实验,结果表明IWFO具有更好的优化性能。将IWFO与5种算法分别应用于三维WSN定位算法中,实验结果表明IWFO取得的定位误差最小,证明了IWFO更加适合应用于三维WSN定位中。(2)针对三维DV-Hop定位误差大的问题,提出了一种基于多通信半径改进的三维WSN定位算法。首先,对三维DV-Hop的距离估计阶段进行改进,将锚节点单通信半径广播信息的方式改进为多通信半径广播信息,利用锚节点比例和单个节点通信范围内的平均节点数量来设置多通信半径的数量,以合理细分节点之间的邻居关系,有效降低了距离的估计误差,设置跳数阈值来控制多通信半径广播带来的能量开销。其次,选择距离未知节点最近的4个非共面锚节点参与定位,利用IWFO算法在搜索空间中计算出未知节点的坐标,进一步降低定位误差。实验结果表明,与其他几种算法相比,本文所提出的基于多通信半径改进的三维WSN定位算法具有更高的定位精度。(3)针对现有定位算法在三维异构无线传感器网络(Heterogeneous Wireless Sensor Networks,HWSN)中定位误差较大的问题,提出了一种基于改进最大相似路径的三维HWSN定位算法。首先,针对最大相似路径法在距离估计阶段误差较大的问题对其进行改进,采用最大相似路径两端锚节点的跳距的平均值来计算与原路径不同部分的跳距,引入余弦定理将折线距离校正为直线距离,提高距离估计的精度。其次,利用邻居锚节点缩小未知节点的潜在区域,然后用IWFO快速地搜索出未知节点的坐标,提高定位精度和定位速度。实验结果表明,与其他几种定位算法相比,本文所提出的定位算法具有更高的定位精度和定位速度。

关键词：水流优化器三维异构无线传感器网络多通信半径改进最大相似路径定位算法

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