【正文】
另外,還要感謝我的同學(xué)和朋友,是他們的幫助、支持和鼓勵(lì),使我得以完成研究生階段的學(xué)習(xí)。楊老師工作十分繁忙,承擔(dān)了繁重的科研任務(wù)和教學(xué)工作,但仍然經(jīng)常擠出時(shí)間與我們一起討論,每次討論都讓我們豁然開朗,受益匪淺。三年以來(lái),楊老師在學(xué)術(shù)、工作上給予了我很多的指導(dǎo)和幫助。:4751.[30]趙明,徐科軍,倪偉,陳智淵. 一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)和通信協(xié)議研究[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào),2005,S2:630632+635.[31]Yuanbin Mo,Jizhong Liu,Baolei Wang, Wu. A Novel Swarm Intelligence Algorithm and Its Application in Solving Wireless Sensor Networks Coverage Problems[J]. Journal of Networks,2012,712:.[32]Rongbiao Zhang,Yongxian Song,Fuhuan Chu,Biqi Sheng. Study of Wireless Sensor Networks Routing Metric for High Reliable Transmission[J]. Journal of Networks,2012,712:.[33]Yongxian Song,Ting Chen,Juanli Ma,Yuan Feng,Xianjin Zhang. Design and Analysis for Reliability of Wireless Sensor Network[J]. Journal of Networks,2012,712:.[34]Yongxian Song,Rongbiao Zhang,Zhuo Shen. Analysis of Energy Consumption of Virtual MIMO Wireless Sensor Network[J]. 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[40]陳擁軍,徐罡, 周興付, 趙慧. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最少數(shù)量通信節(jié)點(diǎn)定位方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,:.[41]徐軍. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)惡意節(jié)點(diǎn)攻擊若干問(wèn)題研究[D].中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),2012.[42]楊沖. 低功耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[D].北方工業(yè)大學(xué),2012.[43]劉強(qiáng). 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué),2012.[44]韓濤. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究[D].安徽理工大學(xué),2012.致 謝轉(zhuǎn)眼三年的研究生生活就要結(jié)束了,在此,非常希望能向三年以來(lái)在我的學(xué)習(xí)和生活中給予我關(guān)心和幫助的老師、同學(xué)表達(dá)我最誠(chéng)摯的謝意。:762769.[26]孫玉文,沈明霞,周良,熊迎軍,林相澤. 農(nóng)田無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)部署仿真與實(shí)現(xiàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,。:466471.[20]余永輝,涂巧玲,彭宇興,閆河. 基于CC2420的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)低功耗研究[J]. 電視技術(shù),2009,。:2126.[18]涂巧玲,張杰,潘建權(quán),曾憲建. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)低功耗設(shè)計(jì)策略[J]. 電子測(cè)量技術(shù),2009,。由于時(shí)間和實(shí)驗(yàn)條件的限制,本文采用的是基于仿真平臺(tái)的仿真數(shù)據(jù),而不是實(shí)際測(cè)量所得,對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的研究還不夠深入、全面,還存在許多問(wèn)題,有待進(jìn)一步完善。然后有這種算法對(duì)傳統(tǒng)的DVHop定位算法進(jìn)行優(yōu)化,以確定WSN中未知節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置。本文主要工作如下:在粒子群優(yōu)化算法定位技術(shù)基礎(chǔ)上,利用模擬退火思想加以改進(jìn),提出了一種SAPSO混合算法。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中,要采用定位技術(shù)來(lái)確定傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息,否則節(jié)點(diǎn)所采集的信息數(shù)據(jù)就沒(méi)有實(shí)際意義。Accuracy和BorderLength成正比關(guān)系;和NodeAmount成反比關(guān)系;和BeaconAmount成反比關(guān)系;和R成反比關(guān)系,從而給出一個(gè)最佳的定位方案。不過(guò)經(jīng)過(guò)改進(jìn)的算法其在通信開銷及計(jì)算量方面會(huì)略有增加??偠灾?,本文改進(jìn)算法的平均定位誤差始終小于原DVHop算法且擁有良好的穩(wěn)定性。圖425 引入補(bǔ)償系數(shù)后兩種定位算法的平均定位誤差觀察上圖發(fā)現(xiàn),由于補(bǔ)償系數(shù)是在采用最小均方誤差法的基礎(chǔ)上再次進(jìn)行改進(jìn)的,因而更加有效的降低平均定位誤差,從化圖中可以看出來(lái)改進(jìn)算法的定位誤差較傳統(tǒng)的DVHop定位算法明顯下降了10%以上,由此可知其定位精度明顯提高。從圖中,可以看出當(dāng)信標(biāo)數(shù)在1020之間時(shí),兩種算法的平均定位誤差相差不大,不過(guò)當(dāng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)逐漸增多時(shí),會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)改進(jìn)的采用最小均方誤差法計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)平均每跳距離其平均定位誤差明顯低于傳統(tǒng)算法的平均定位誤差。針對(duì)以上改進(jìn)分別進(jìn)行仿真,圖424和圖425分別為改進(jìn)后的仿真結(jié)果。通過(guò)兩張仿真圖對(duì)比我們可以看出新算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法,較傳統(tǒng)算法相比,其誤差結(jié)果明顯減小。此次仿真,假設(shè)正方形區(qū)域?yàn)?0*10然后隨機(jī)產(chǎn)生210個(gè)節(jié)點(diǎn)其中錨節(jié)點(diǎn)為90個(gè)。和方案1對(duì)比error 和Accuracy 都有明顯的減小。由以上對(duì)比結(jié)果我們?cè)O(shè)定一個(gè)最佳方案,即方案6。對(duì)比以上的結(jié)果,通過(guò)研究可以得到如下關(guān)系:error和BorderLength成正比關(guān)系;和NodeAmount成反比關(guān)系;和BeaconAmount成反比關(guān)系;和R成正比關(guān)系。) error=sum(error)/UNAmount Accuracy=error 仿真結(jié)果分析定位誤差為未知節(jié)點(diǎn)實(shí)際估測(cè)的位置和節(jié)點(diǎn)位置的真實(shí)值的距離值。) title(39。plot(error,39。 end UN X for i=1:UNAmount error(1,i)=(((X(1,i)UN(1,i))^2+(X(2,i)UN(2,i))^2)^)。 X(1,m)=X1(1,1)。*A)*A39。 for m=1:UNAmount for i=1:(BeaconAmount1) B(i,1)=d(i,m)^2d(BeaconAmount,m)^2Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2。)。for i=1:2 for j=1:(BeaconAmount1) a(i,j)=Beacon(i,j)Beacon(i,BeaconAmount)。%hop為從最近信標(biāo)獲得的校正值 Distance(:,i)=hop*hop1(:,i)。%BeaconAmount行UNAmount列for i=1:BeaconAmount for j=1:UNAmount if min(D2(:,j))==D2(i,j) Dhop(1,j)=D2(i,j)。for i=1:BeaconAmount dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:))。 end end endendh%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~求每個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的校正值~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount)。 else h(i,j)=inf。(Dall(i,j)0) h(i,j)=1。)%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~初始化節(jié)點(diǎn)間距離、跳數(shù)矩陣~~~~~~~~~~~~~~~~~~for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount Dall(i,j)=((Sxy(2,i)Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)Sxy(3,j))^2)^。title(39。)xlim([0,BorderLength])。,Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),39。 plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),39。 UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount)。Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount)。%帶邏輯號(hào)的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)Sxy=[[1:NodeAmount]。%初始跳數(shù)為0;BeaconAmount行NodeAmount列X=zeros(2,UNAmount)。% D=zeros(NodeAmount,NodeAmount)。UNAmount=NodeAmountBeaconAmount。NodeAmount=200。 DVHop算法仿真程序仿真程序如下:%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ DVHop算法 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~clear,close all。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):假設(shè)一個(gè)二維無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),它們均勻的隨機(jī)分布于一塊的正方形區(qū)域內(nèi),無(wú)障礙或干擾,其中有一小部分節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)已知(GPS定位或人工部署),稱為錨節(jié)點(diǎn)(Beacon Node)。(6)節(jié)點(diǎn)擁有兩種不同的標(biāo)記:anchor、single,分別用來(lái)表示錨節(jié)點(diǎn)和無(wú)法定位的節(jié)點(diǎn)。(4)兩個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)間它們的通信能力是對(duì)稱的,它們之間傳遞的消息都將可以正確接收。(2)傳感器節(jié)點(diǎn)所采用的模型是自由空間電波傳播模型,該節(jié)點(diǎn)在一個(gè)圓內(nèi)進(jìn)行通信。節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)后,根據(jù)數(shù)據(jù)包頭部的目的地址來(lái)查找路由表,并將其轉(zhuǎn)發(fā)到下一跳所指定的節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)一張到網(wǎng)絡(luò)中已知位置節(jié)點(diǎn)的距離估計(jì)和下一跳的路由表。洪泛協(xié)議的缺點(diǎn)是容易引起信息重