基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法研究.pdf

1、隨著無線技術(shù)的進步和微型傳感技術(shù)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)成為一種非常重要的信息收集和處理方式。節(jié)點定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中最關(guān)鍵的支撐技術(shù)。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)往往被應(yīng)用在環(huán)境惡劣或是人無法到達(dá)的區(qū)域，所以不可能通過人工部署提前確定節(jié)點的位置，而使用GPS或其他外部設(shè)備實現(xiàn)節(jié)點定位又受到成本和節(jié)點能耗的限制。因此只能通過為少數(shù)節(jié)點配備GPS定位裝置，然后根據(jù)它們與其它節(jié)點的通信，使用定位算法來完成未知節(jié)點的定位。
　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

2、節(jié)點定位算法主要分為基于測距(Range-based)的定位算法和無需測距(Range-free)的定位算法。基于測距的定位算法直接利用節(jié)點自身攜帶的硬件測距裝置測量節(jié)點之間的距離，然后通過計算未知節(jié)點與錨節(jié)點的相對位置，得出未知節(jié)點的坐標(biāo)。該類算法實現(xiàn)簡單、定位精度高，但測距裝置會增加傳感器節(jié)點的成本，測距過程會增加節(jié)點的能量消耗，影響網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。無需測距的定位算法是根據(jù)節(jié)點之間的通信，估計出節(jié)點之間的距離，然后再計算出未知節(jié)點的

3、坐標(biāo)。在眾多無需測距的定位算法中，DV-Hop算法是最受到關(guān)注的算法之一。
　　在DV-Hop算法中，使用未知節(jié)點與錨節(jié)點之間的跳數(shù)乘以網(wǎng)絡(luò)平均每跳距離作為它們之間的估計距離。距離估計誤差受網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點密度的影響，當(dāng)節(jié)點密度較低時，DV-Hop算法的定位誤差較大。為了解決上述問題，本文將粒子群優(yōu)化算法與DV-Hop算法相結(jié)合，提出了一種基于極值擾動的簡化粒子群算法(tsPSO)優(yōu)化的DV-Hop算法，利用粒子群算法迭代

4、尋優(yōu)的特點，抑制距離估計誤差累積對定位精度的影響。tsPSO算法通過簡化標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的速度公式，消除了因速度項引發(fā)的粒子發(fā)散問題，從而解決了算法后期收斂速度變慢，精度偏低的問題。同時為了避免算法優(yōu)化過程中早熟收斂，通過設(shè)置閾值來對極值進行隨機擾動，從而引導(dǎo)粒子尋優(yōu)。
　　tsPSO中通過極值擾動會導(dǎo)致算法在尋優(yōu)過程中出現(xiàn)收斂不穩(wěn)定的現(xiàn)象。為了克服這一缺陷，本文提出基于聚集度變異的簡化粒子群算法(csPSO)，通過計算種群中粒子的

5、聚集度，然后結(jié)合粒子間的相似度選擇粒子進行變異，增加種群的多樣性，從而避免算法早熟收斂。最后用該算法代替tsPSO對DV-Hop算法進行優(yōu)化。
　　最后在Matlab中進行仿真實驗，并將實驗結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)DV-Hop定位算法和基于標(biāo)準(zhǔn)PSO優(yōu)化的DV-Hop算法進行了對比。實驗結(jié)果表明，基于tsPSO優(yōu)化的DV-Hop算法和基于csPSO優(yōu)化的DV-Hop算法在定位過程中，節(jié)點定位精度都有顯著提高，尤其是當(dāng)錨節(jié)點比例很低時效果更加明顯