【摘 要】
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无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）在近年来获得了迅速发展,被广泛应用于多个领域中,而节点定位技术就是支撑其实现的关键技术之一。按照定位方式的不同,可以把节点定位技术分为两类,即基于测距和非测距的定位算法。由于非测距算法无需额外的硬件成本,且实现较为简单,因此本文对基于非测距的Amorphous算法进行研究,通过改进该算法来获得更高的定位精度。本文研究的主要内
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无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）在近年来获得了迅速发展,被广泛应用于多个领域中,而节点定位技术就是支撑其实现的关键技术之一。按照定位方式的不同,可以把节点定位技术分为两类,即基于测距和非测距的定位算法。由于非测距算法无需额外的硬件成本,且实现较为简单,因此本文对基于非测距的Amorphous算法进行研究,通过改进该算法来获得更高的定位精度。本文研究的主要内容如下:（1）研究了WSN的基本体系结构,然后从典型特征、应用范围和关键技术等方面进一步分析WSN,着重研究节点定位技术中的基于非测距的Amorphous定位算法。（2）对Amorphous定位算法产生的误差进行分析,并提出一种改进的Amorphous算法。首先引入信号强度分析模块,将跳数进行细化;然后在计算平均跳距时,可引用DV-Hop算法求平均跳距的方法,再与最小跳数相乘求得节点间距离,与Amorphous算法所求的距离相比取其最小值;最后采用和声搜索算法来代替最小二乘法进行寻优搜索。仿真结果表明,改进算法在定位精度上有明显提高。（3）在使用和声搜索算法改进Amorphous定位算法的基础上,本文对和声搜索算法做了进一步的研究,通过改进该算法来提高Amorphous算法的定位精度。由于模拟退火算法通用性好,易于实现且局部搜索能力强,因此可以结合该算法的优点,提出一种基于和声退火的Amorphous定位算法。在和声退火算法的参数设置上,主要采用动态变化的方式来调整和声库取值概率HMCR,引用混沌映射来调整微调概率PAR,以及使用一种新的降温函数来提高搜索效率。仿真结果表明,将改进的和声搜索算法应用于Amorphous算法中能进一步减小误差,提高定位精度。
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