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文檔簡介
1、當(dāng)今,隨著MEMS、無線通信、數(shù)電技術(shù),特別是移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的高速發(fā)展,動(dòng)態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Wireless Sensor Networks,DWSN)作為一種特殊的無線傳感網(wǎng)(Wireless Sensor Networks,WSN),在工、農(nóng)、醫(yī)療和服務(wù)衛(wèi)生等領(lǐng)域,乃至軍事、太空和環(huán)境檢測等有害與危險(xiǎn)行業(yè)都取得了顯著的成效并被普遍的應(yīng)用,成為了目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中最熱門的領(lǐng)域之一。
DWSN的傳感器
2、節(jié)點(diǎn)是由移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)來充當(dāng)?shù)?,它在網(wǎng)絡(luò)的自組織以及適應(yīng)能力等方面有了極大的提升,同時(shí)也使WSN應(yīng)用到了越來越多的領(lǐng)域。因此,對(duì)DWSN節(jié)點(diǎn)的研究有著很深遠(yuǎn)的意義。在DWSN中,傳感網(wǎng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)是節(jié)點(diǎn)的位置信息。與靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位相比,動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)的定位,因傳感器節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性而顯得更加的錯(cuò)綜。當(dāng)前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位面臨的難題在于如何實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位的低功耗、低復(fù)雜度和高精度的要求。
文章在大量閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上
3、,學(xué)習(xí)和研究了WSN理論知識(shí)以及定位相關(guān)內(nèi)容,著重對(duì)MCL類定位算法進(jìn)行學(xué)習(xí)以及相應(yīng)的研究和改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的MCL自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)定位算法—DNSA-MCL算法。
DNSA-MCL算法針對(duì)動(dòng)態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)蒙特卡洛定位算法計(jì)算量大、易受環(huán)境因素影響、定位誤差大等問題,首先在算法的預(yù)測階段加入航位推算法,通過減少預(yù)測角度的偏差來提高位置預(yù)測的精度;其次在算法的過濾階段,通過濾波加權(quán)及Voronoi圖、權(quán)值的雙重篩選機(jī)制提高過濾精
4、度;最后在重要性采樣過程中加入樣本遺傳交叉策略來加快算法的收斂速度。通過理論與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的良好性能以及算法的可行性。
本文的具體內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)本文在綜述了無線傳感網(wǎng)技術(shù)后,對(duì)DWSN定位進(jìn)行了深入地研究,特別是對(duì)動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位原理、定位性能指標(biāo)、定位的分類、定位特點(diǎn)以及到目前為止極具代表性的定位算法、模型進(jìn)行了研究。為下文的算法改進(jìn)埋下了伏筆。
(2)針對(duì)傳統(tǒng)MCL定位算法計(jì)
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