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【6h】

障碍物环境下无线传感器网络多移动锚节点协作定位算法研究

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第1章 绪论

1.2 问题的提出

1.3 研究内容与论文结构安排

第2章 移动锚节点路径规划算法研究进展

2.1 定位技术概述

2.2 移动锚节点移动路径分类

2.3 典型移动锚节点路径规划算法分析

2.4 移动锚节点路径规划算法设计策略

2.5 本章小结

第3章 移动锚节点对定位性能影响分析

3.1 节点分布不均匀的网络

3.2 本章小结

第4章 基于网络密度分簇的移动锚节点路径规划算法

4.1 网络模型

4.2 SMAPP-NDC与MMAPP-NDC算法

4.3 本章小结

第5章 仿真实验与结果分析

5.1 仿真实验

5.2 仿真结果分析

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

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摘要

定位技术是无线传感器网络关键支撑技术之一,节点的位置信息在诸多应用领域起着至关重要的作用。目前,大多数基于移动锚节点的定位算法都不能实现未知节点的精确定位,且都假设在理想环境下,因此如何有效规划移动锚节点移动路径,使移动锚节点既能避开障碍物又能为未知节点提供尽可能多的非共线虚拟信标以实现未知节点的精确定位是无线传感器网络的重要研究课题之一。
  本文在分析近年来典型移动锚节点路径规划算法的基础上,介绍了基于正六边形的移动锚节点辅助定位算法MBL(ndc)。
  其次,从实际应用环境中存在障碍物的角度考虑,结合网络分簇和障碍物避让机制,提出两种基于网络密度分簇的移动锚节点路径规划算法:SMAPP-NDC算法和MMAPP-NDC算法。这两种算法均包含以下四个部分:第一,根据节点的分布信息对节点分簇,选取核心密度最大的节点作为簇头,计算簇头坐标;第二,全局路径规划,确定移动锚节点遍历簇头的先后顺序;第三,局部路径规划,为未知节点提供呈正三角形的虚拟信标;第四,未知节点定位,已定位的节点升级为静态锚节点,辅助剩余未知节点定位。同时,SMAPP-NDC算法和MMAPP-NDC算法采用簇间和簇内障碍物避让机制,使移动锚节点在绕开障碍物的前提下为未知节点提供尽可能多的非共线虚拟信标,降低障碍物对未知节点定位的影响。
  最后,本文通过 MATLAB仿真软件对提出的算法进行仿真验证,并与MBL(ndc)算法进行仿真对比。仿真结果表明SMAPP-NDC算法和MMAPP-NDC算法充分利用了网络节点的分布信息,有效解决了障碍物环境下未知节点的定位问题,在定位性能方面优于MBL(ndc)算法。

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