【摘 要】
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在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）中,传感器节点所监测到的信息,如风力、温度、光照强度等,这些数据必须要有相对应的位置信息才能发挥它们的价值,因此,位置信息对监测活动至关重要。目前的定位方法,可以分为两类:一种是基于距离的定位方法,另一种是无需测距的定位方法。在WSN节点定位中,最常用的是无需测距的定位方法,DV-Hop因为易实现、花费低,成为无需测距的定
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在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）中,传感器节点所监测到的信息,如风力、温度、光照强度等,这些数据必须要有相对应的位置信息才能发挥它们的价值,因此,位置信息对监测活动至关重要。目前的定位方法,可以分为两类:一种是基于距离的定位方法,另一种是无需测距的定位方法。在WSN节点定位中,最常用的是无需测距的定位方法,DV-Hop因为易实现、花费低,成为无需测距的定位中最广泛应用的算法之一。但该算法存在一些不足:网络节点平均每跳距离与实际的距离偏差较大;传感器节点的密度也会影响定位的精度;在最后的计算位置阶段,极大似然估计法可能会随着方程组数量的增加,造成误差的叠加。针对以上问题,本文将接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator,RSSI）测距方法和狼群算法（Wolf Colony Algorithm,WCA）引入DV-Hop算法中,在DV-Hop算法前期和后期都减小了定位误差。本文主要研究工作如下:（1）引入RSSI测距方法。对于与锚节点只有一跳的未知节点,采用RSSI算法来计算它们与锚节点的距离,一定程度上降低由平均跳距计算得来的距离误差。（2）改进狼群算法。WCA相对于其他智能群算法而言,具有更好的求解效果,所以本文通过将WCA引入节点定位,探讨出一种效果更好的定位算法。首先针对WCA前期容易陷入局部最优,后期求解精度不足的问题,本文提出了基于模拟退火和混沌映射优化的狼群算法（IWCA）,IWCA将模拟退火与混沌映射映引入到狼群算法中的探狼游走阶段,使得探狼具有跳出局部最优的能力;将灰狼算法（Gray Wolf Algorithm,GWO）的游走方式应用到狼群算法的围攻阶段,使狼群算法具有更高的计算精度。仿真实验表明,IWCA相比于其他智能群算法具有更强的鲁棒性,能更好的避免局部最优,且具有较好的计算精度。（3）将IWCA算法应用到DV-Hop算法的计算节点位置阶段,提出了基于优化狼群算法改进的DV-Hop算法（IWCADV-Hop）。用IWCA算法取代极大似然估计法,通过建立适应度函数并求解来获得未知节点坐标,避免了极大似然估计法在方程数过多的情况下造成的较大的计算误差,从而提高了定位精度。仿真实验表明,IWCADV-Hop算法相比于其他定位算法具有更高的定位精度,且定位时间较短,从而有利于降低能耗。
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