基于rssi和分步粒子群的无线传感器网络定位算法的研究

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：吕赵蒸日期：z丝≤丝关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学

2、校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：吕趣蒸日期：型生』：生勒繇』年日期：伽憎．易．，／万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文基于RSSI和分步粒子群的无线传感器网络定位算法的研究摘要近年来，无线传感器网络技术作为物联网核心支撑技术得到了突飞猛进的发展，其中定位技术尤为突出。在传感网络监测过程中，传感节点的位置信息对定位起着至关重要的作用。在军事、医疗、环境监测等领域中，定位技术有着广阔的应用前景。如何在特定的应用场景中，利用这些大量、随机部署、微型、

3、价格低廉的传感节点，设计出定位精度高、功耗低、成本低、生命周期长的定位算法或者系统，并将其真正运用到实际生活中，最大程度的提高人们的生活水平，使之更加人性化、智能化，成为国内外学者研究的重点和热点。在大量阅读并研究国内外参考文献的基础上，本文主要研究传感节点的定位算法：首先对定位技术的背景——无线传感器网络做了简要概述，对定位技术的相关理论知识和研究意义做了详细的介绍，重点对比分析了几种经典的测距依赖算法和非测距依赖算法。在此基础上，考虑到实际应用的需求，本文选择测距依赖的基于RSSI的测距方法进行定位。在测距过程中，选择修正之后的传播损

4、耗模型，尽可能避免模型带来的测距误差，同时考虑到节点部署的随机性带来的不确定误差，提出了锚节点淘汰机制，保留符合三角不等式的锚节点，剔除不符合条件的锚节点，从而提高定位精度。在此基础上，提出了一种改进的分步粒子群算法，对初步定位进行进一步的优化。在算法的更新过程中，考虑到权值对环境的依赖性和锚节点性能，采取了权重自适应的方法。通过大量实验选择最合适的权重，同时采取了锚节点优胜劣汰的思想，对锚节点进行折半淘汰，始终保留性能优良的锚节点参与定位，有效的提高了定位的精度。T万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文本文在基于RSSI定位算法的基础上

5、，结合使用粒子群智能算法对RSSI初期定位的结果进行深度优化，得到了较好的定位效果。本文通过详细、合理的实验数据分析，证明了本文算法的有效性。关键词：无线传感器网络，接收信号强度指示，粒子群算法，锚节点淘汰机制，权重自适应方法万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文RESEARCHONWIRELESSSENSORNETWORKSLOCATINGALGORITHMBASED0NRSSIANDSPLIT-STEPPARTICLESWARMOPTIMIZATl0NABSTRACTInrecentyears，wirelesssensornetwor

6、ktechnologyhasbeendevelopedrapidlyasthecoresupportingtechnologyoftheInternetofthings，especiallypositioningtechnology．Intheprocessofsensornetworkmonitoring，thelocationinformationofsensornodeplaysavitalroleinpositioning．Therealsohasbeenextensiveapplicationprospectfortheposi

7、tioningtechnologyinmilitary,medical，environmentalmonitoringfields．Itbecomesthekeyandhotpointthathowtoapplythesemassive，randomlyarranged，miniature，cheapsensornodestoschemeoutalocalizationalgorithmorsystemwhichishighlyprecise，lowpowerconsumption，lowcostwithalonglifecycle，an

8、dthathowtoapplythemtoreallifetoimprovepeople’Slivingstandardandmakeitmorehumanizedandintelligent