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无线传感器网络具有节点随机布撒和网络自组织等特点,广泛应用于军事等领域。节点定位是无线传感器网络应用的基础,节点的位置影响着无线传感器网络的实用性、精确性和有效性,节点定位算法近年来被广泛研究。在无线传感器网络中,利用最小跳数和平均跳距估计节点间的距离导致基于跳数的定位算法精度不高。本文从跳数与节点的邻居节点的关系、跳环边界距离不等和邻居节点的分布等不同的角度,建立未知节点与锚节点间距离的数学模型,提出不同的定位算法。同时,对含空洞的静态网络和移动网络的定位算法展开分析和研究。主要研究内容和创新之处如下:(1)针对网络中整数跳数不能准确描述节点间距离的问题,提出基于跳数的MDS-HE定位算法。该算法利用跳环与节点一跳邻居节点各个相交区域的面积计算节点间的距离,将整数跳数转换成实数跳数,构造的实数跳数矩阵应用于MDS技术中,并引入EKF算法优化未知节点的位置。仿真和实验结果表明,MDS-HE算法的定位精度优于DV-Hop算法和MDS-MAP算法。针对跳环边界距离不等的问题,提出HCED定位算法。该算法选择未知节点最近的锚节点作为参考节点,根据锚节点与参考节点间的跳数,计算锚节点与参考节点间的距离期望,从而计算未知节点与锚节点间的距离,利用MLE算法计算未知节点的位置。仿真结果表明,HCED算法的定位精度优于IDV-Hop算法和DV-RND算法。(2)节点的定位问题可以看作是一个回归分析问题,针对锚节点的个数有限即训练样本较小导致节点定位精度不高,提出基于KELM的KELM-HQ定位算法。该算法将锚节点与未知节点间的实数跳数和锚节点的位置作为训练样本,将未知节点间的实数跳数作为测试输入,利用训练后的KELM计算未知节点的位置。仿真结果验证KELM-HQ算法在小训练样本下定位的有效性。节点的定位问题也可以看作是不同数学模型下的距离估计问题,节点间的距离估计可以转换成一个约束优化问题。提出的NDB定位算法利用锚节点与未知节点间的跳数信息和未知节点的邻居节点的分布,求解锚节点与未知节点间的约束关系,利用蝙蝠算法对约束优化问题进行快速寻优求解来计算锚节点与未知节点间的距离,利用MLE算法计算未知节点的位置。仿真结果表明,NDB算法相比其他定位算法,提高节点的定位精度。(3)在含空洞的静态网络中,针对空洞会造成节点间的最短路径与实际距离产生偏差从而导致距离信息估计不准确的问题,提出HMDS定位算法,通过启发式算法寻找虚拟点,构建几何关系优化节点间距离,利用MDS技术计算未知节点的位置。仿真结果表明,HMDS算法可以应用在多种类型的空洞网络,定位精度优于其他算法。针对含空洞的移动网络,提出MDS-MN定位算法,利用节点的移动性产生的虚拟节点,修复含空洞的网络,从而减小节点间距离误差。根据锚节点的选择原则,计算未知节点的位置。仿真结果表明,MDS-MN算法可以有效的减小定位误差,实验结果验证MDS-MN算法在定位效果上的有效性。最后,归纳本文的成果和对后续研究工作的展望。