基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法的研究

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无线传感器网络作为一种新兴的网络,结合了很多新的技术,因此,无线传感器网络得到了越来越多的人的关注,与此同时由于它具有很强的通信能力,使得无线传感器网络在各个领域得到了广泛的应用。一般来说,对于无线传感器网络的大多数应用而言,传感器节点的位置是非常重要的,因此定位技术是无线传感器网络中的一个关键技术,研究无线传感器网络的节点定位也显得十分有意义并将会得到更多的重视。在已经提出的节点定位算法中,大致可以被分为基于测距的和基于非测距的两种定位算法。作为一种典型的基于非测距的定位算法,DV-Hop定位算法在硬件成本以及能耗上都优于基于测距的定位算法,但它的定位精度不高,主要问题在于在DV-Hop定位算法中是使用两个节点之间的跳段距离代替了它们实际的距离,且DV-Hop算法的平均每跳距离会直接影响到节点定位误差的大小,因此为了提高该算法的定位误差的精度,本文将如何提高DV-Hop定位算法的平均跳段距离作为研究的重点内容。针对上面提出的DV-Hop定位算法存在的问题,本文查阅和研究了大量的相关文献,在本文中也对该算法的理论基础知识作了介绍,同时也对已经存在的对DV-Hop定位算法的改进方案做了仔细的研究分析。本文针对DV-Hop定位算法中的平均每跳距离代替实际距离可能产生误差进而导致定位误差的问题,并借鉴几种已有的相关改进算法,提出了一种新的对DV-Hop算法的改进方案。此算法的主要思想是将提出的遗传模拟退火算法应用于该算法的平均每跳距离的求解中,使得在一定程度上能够降低平均每跳距离所带来的定位误差,最终能提高定位算法的定位精度。本文最后使用MATLAB仿真软件对提出的改进算法进行了仿真实验,仿真实验结果表明,改进后的算法相比已存在的几种DV-Hop的改进算法以及原算法节点的定位精度都有一定的提高。
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