【摘 要】
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在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,节点定位技术是关键技术之一,分为基于测距（range-based）的定位算法和基于非测距（range-free）的定位算法。本文在分析WSNs定位技术现状的基础上,针对基于测距和非测距的定位算法以及其基本原理,分析评估算法性能指标及面对的挑战。重点研究基于非测距的加权质心定位算法,并对现有算法进行改进。主要工作以及创
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在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,节点定位技术是关键技术之一,分为基于测距（range-based）的定位算法和基于非测距（range-free）的定位算法。本文在分析WSNs定位技术现状的基础上,针对基于测距和非测距的定位算法以及其基本原理,分析评估算法性能指标及面对的挑战。重点研究基于非测距的加权质心定位算法,并对现有算法进行改进。主要工作以及创新点如下:（1）针对传统加权质心定位算法定位精度受锚节点的数量和分布程度是否均匀的影响,提出一种基于MeanShift聚类的加权质心节点定位算法。选取锚节点时,首先在三维空间中选定一个长方体区域,对其划分成三维单元网格,创建目标模型;其次,在目标模型中利用MeanShift算法通过偏移向量迭代寻找密度密集且分布均匀的锚节点;最后,引入共面度,筛选出不共面的四个锚节点的组合集进行定位。仿真实验结果表明,在锚节点数、节点总数、通信半径不同的情况下,与质心和加权质心定位算法相比,本章所提算法定位精度较高。（2）针对传统加权质心定位算法精度不高以及测距阶段的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）受周围环境噪声影响的问题,提出一种基于天牛须搜索（Beetle Antennae Search,BAS）的加权质心节点定位算法。首先,在测距阶段,对获取的RSSI值求平均作为参考值,设置筛选数据的阈值,再对其进行高斯滤波;其次,对滤波后的RSSI值进行加权;最后,使用天牛须搜索算法构建目标寻优函数对初步计算的位置进行优化获得更好的定位精度。仿真实验表明,本章所提算法迭代次数较少;在锚节点和节点总数不同时,定位精度较高。
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