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基于RSSI的WSN定位算法优化及定位系统的实现
作 者: 胡心怡
导 师: 顾学迈
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: WSN 定位 粒子群优化 杂交 定位系统
分类号: TP212.9
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
定位是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)提供的基础服务之一,不单是对地理位置的需求,在网络路由、拓扑配置、负载均衡等方面起到决定性作用。随着人们对自然越来越多的认知、探索、开发,定位服务愈发关键。WSN自身的特点,使其大量廉价的节点不能利用额外的设备实现已有的定位技术,只能利用节点间通信过程中产生的信息实现节点的定位。在测距过程中利用节点通信过程中的传播损耗的方法最为直观,不需要额外的设备,原理简单,只需建立传播损耗RSSI和距离d转换模型。本文通过自由空间损耗模型和对数损耗模型得到转换模型,并通过加入高斯随机变量模拟实际测量中多径、非视距、遮蔽、吸收、干扰等问题。在计算坐标过程中,经典常用算法精度不高,不能很好的求解非线性方程组。本文引入粒子群优化算法将问题转化为多目标函数的非线性优化问题。针对粒子群优化算法易“早熟”的特点,首先对粒子群优化的各个参数进行仿真研究,得到较优的参数设置。然后加入杂交机制,利用交叉、变异因子使粒子群优化算法有能力跳出局部最优解,寻找到更好的解。并且根据WSN定位自身特点,在杂交粒子群优化算法的基础上加入排队机制和选择机制,得到改进算法。同时,本文搭建了基于RSSI的WSN定位系统,该系统由节点和上位机构成。未知节点接收信标节点的射频信号计算传播损耗,并通过串口将数据输入上位机中的定位软件进行定位显示。该软件是在Visual Studio2008环境下利用VC#语言开发,利用MATLAB引擎处理数据,最终打包封装生成.exe可执行文件。仿真结果可以看出,改进的杂交粒子群优化算法不但降低了定位误差,还减少了定位时间,加快了收敛速度。实际测验的结果验证了本文设计的定位系统的可行性,以及测得内嵌的定位算法的实际误差。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第1章 绪论 9-17 1.1 课题背景及研究目的和意义 9-11 1.1.1 无线传感器网络概述 9-11 1.1.2 研究目的和意义 11 1.2 国内外研究现状 11-15 1.3 主要研究内容和论文结构 15-17 第2章 无线传感器网络定位基本理论 17-37 2.1 无线传感器网络定位算法与技术 17-24 2.1.1 测量节点之间距离(角度)的方法 17-21 2.1.2 计算位置坐标的方法 21-24 2.2 粒子群优化算法基本原理 24-31 2.2.1 仿生描述 25 2.2.2 基本原理 25-27 2.2.3 算法流程 27 2.2.4 粒子群优化算法参数分析 27-29 2.2.5 粒子群优化常用改进机制 29-31 2.3 WSN 基本粒子群优化定位算法 31-36 2.3.1 建立 WSN 的适应度函数模型 31 2.3.2 仿真环境 31-32 2.3.3 仿真结果与分析 32-36 2.4 本章小结 36-37 第3章 WSN 粒子群优化定位算法的改进 37-50 3.1 杂交粒子群优化算法 37-39 3.2 改进策略 39-41 3.3 基于 RSSI 测距的 WSN 粒子群优化定位改进算法 41-49 3.3.1 建立 RSSI 与距离的转换模型 41-42 3.3.2 仿真环境 42 3.3.3 仿真结果和分析 42-49 3.4 本章小结 49-50 第4章 无线传感器网络定位系统的实现 50-60 4.1 定位系统的实现 50-51 4.2 软件开发基本原理及实现 51-52 4.2.1 开发环境 51 4.2.2 控件 51 4.2.3 绘图模块 51 4.2.4 Visual 与 Matlab 连接 51-52 4.2.5 封装 52 4.3 软件的使用 52-58 4.3.1 软件打开与退出 53 4.3.2 初始设置 53-55 4.3.3 建立连接 55-56 4.3.4 接收数据 56-57 4.3.5 计算 RSSI 57-58 4.3.6 坐标计算及显示 58 4.4 软件现场测试 58-59 4.5 本章小结 59-60 结论 60-61 参考文献 61-65 攻读学位期间发表的学术论文 65-67 致谢 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器(变换器)、传感器 > 传感器的应用
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