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谈述定位基于DVHOP改善型WSN定位算法与其运用

收藏本文 2024-02-21 点赞:4782 浏览:11845 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:无线传感器网络运用日益广泛,其中重要理由之一就是有很多运用场景通过无线传感器网络可以很简便的实现,包括环境监测、农业监测、灾难现场监测、野生动物监测、战场监测、交通运输、医疗卫生、工业生产等。顾名思义,无线传感器网络就是有传感器节点通过无线通信的方式自主的连接成的网络,这里面包涵的技术有无线通信技术、网络技术、自组织技术、传感技术、分布式信息处理技术、电子技术、节能技术等。之所以能够实现如上面陈述的所说的运用场景的业务,以无线传感器网络所涉及到的技术就能够看出,许多恶劣环境的监测不可能由人工来完成,这就需要具有传感功能的节点在指定的位置将用户关心的信息传递给用户,这时,无线传感器节点通过无线通信方式,多跳的将信息通过这些无线传感器节点自行组织成的网络传递出来,就成为一种及其方便而且简单可靠的方式,这种方式还可以利用机器传递信息,以而保护人员的安全,使人类无法到达的一些地域的运用得意实现。另外,因为传感器节点功率较低,部分类别传感器节点廉价等特点,无线传感器网络可以被简单的部署。无线传感器节点能够感知周围很多参数,包括压力、光照、温度、湿度、声音、位移、PH值、危险物质、风速风向等,这更能够使无线传感器网络的运用前景更加广泛。除了上面陈述的运用外,目前由于物联网和IPV6等技术的进展,无线传感器网络在智能家居、物品追踪、包括物流、车辆营运、楼宇监控等运用中被广泛利用,人们可以通过无线传感器网络获知许多信息,包括老人、儿童的监测、宠物的监测、家里家用电器的监测等。正是由于以上运用的兴起,使得无线传感器网络的探讨成为热门,国内外各种组织、学术会议、高校、企业都开展无线传感器网络的探讨,其中有几个关键技术值得注意,例如路由、同步、定位、节能、自组织等。其中定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,也是支撑技术之一,没有节点定位技术,很大一部分运用无法实现,这是由于在复杂环境,无法人工部署传感器节点时,只能通过随机播撒的方式进行传感器节点部署,这就不可避开的需要节点定位技术。本论文首先介绍了无线传感器网络的历史进展、探讨近况、探讨目的及作用,然后简述了无线传感器网络的进展状态、适用领域和系统结构。随后,本论文介绍了无线传感器网络节点定位技术基础知识,包括分类方式和经典算法。之后,本论文介绍了一种新的节点定位算法,基于模拟曲线拟合的、改善DV-HOP算法和加权的DV-HOP算法的无线传感器网络节点定位算法,叙述了新算法的设计思想,并进行实验验证与浅析,实验比较了无线传感器网络节点定位算法中的两个经典算法,质心算法和DV-HOP算法,结果显示新算法能够有效提升定位精度。然后对实验结果产生的理由做了浅析,并浅析了三个算法的能耗不足,这是因为能耗不足是无线传感器网络必须考虑的不足。最后阐述了新算法适用的运用领域,总结全文,并对未来工作进行展望。关键词:WSN论文DV-HOP论文节点定位论文定位精度论文

    摘要4-6

    Abstract6-10

    第1章 绪论10-13

    1.1 探讨背景10-11

    1.2 探讨目的与作用11

    1.3 探讨近况11-12

    1.4 本论文的主要工作及结构12-13

    第2章 节点定位基础论述介绍13-25

    2.1 无线传感器网络概述13

    2.2 无线传感器网络架构13-15

    2.3 无线传感器网络节点定位技术介绍15-19

    2.3.1 基于测距节点定位算法介绍18

    2.3.2 基于非测距节点定位算法介绍18-19

    2.4 质心算法介绍19-21

    2.5 DV-HOP 算法介绍21-22

    2.6 APIT 算法介绍22-24

    2.7 本章小结24-25

    第3章 基于模拟曲线拟合的改善型 WSN 节点定位算法25-33

    3.1 参照算法介绍25-27

    3.1.1 DV-HOP 算法25

    3.1.2 加权 DV-HOP 介绍25-27

    3.2 基于模拟曲线拟合的改善 DV-HOP 及加权 DV-HOP 的 WSN 定位算法27-32

    3.2.1 算法思想27-29

    3.2.2 信标节点工作29-30

    3.2.3 未知节点工作30-31

    3.2.4 算法流程31-32

    3.3 本章小结32-33

    第4章 算法实现及实验浅析33-43

    4.1 算法实验配置及实现33

    4.2 算法定位精度比较33-40

    4.2.1 与 DV-HOP 比较情况34-37

    4.2.2 与加权 DV-HOP 比较情况37-40

    4.3 能耗情况浅析40-41

    4.3.1 与 DV-HOP 比较浅析40-41

    4.3.2 与加权 DV-HOP 比较浅析41

    4.4 本章小结41-43

    第5章 算法运用场景浅析43-45

    5.1 算法运用场景浅析43-44

    5.1.1 环境监测场景43

    5.1.2 精准农业场景43-44

    5.1.3 灾难监测领域44

    5.2 本章小结44-45

    第6章 结论45-46

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