無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位和目標覆蓋研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)作為一種全新的信息交互方式將物理世界與傳輸網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來。它具有低成本、容錯性好、可長期執(zhí)行監(jiān)測任務(wù)等特點，被廣泛用于軍事、環(huán)境、醫(yī)療衛(wèi)生以及商業(yè)等領(lǐng)域。作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)重要支撐技術(shù)和理論基礎(chǔ)的節(jié)點定位和覆蓋控制技術(shù)也引起了人們的廣泛關(guān)注。大部分網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中起先都要求得位置信息，沒有位置信息的數(shù)據(jù)對于大多數(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用來說是無意義的。WSN履行自身獲取信息的職責，

2、實現(xiàn)用戶服務(wù)質(zhì)量的前提，就是設(shè)法實現(xiàn)傳感器節(jié)點完全地覆蓋監(jiān)控區(qū)域或目標，只有達到了覆蓋控制要求，才能保證獲得的信息全面、可靠、準確。本文圍繞節(jié)點定位和目標覆蓋這兩方面進行深入的研究。
　　本文總結(jié)了前人的研究成果，針對分布式迭代定位算法中傳播誤差的問題，提出迭代平均思想，采用收斂速度快的種群分類和動態(tài)學習因子的粒子群算法(Population Classification andDynamicLearningFactorParti

3、cleSwarmOptimization,CDLPSO)對節(jié)點進行定位，通過實驗給出粒子群算法的分界值，能更好地為粒子速度選擇適合的進化模型，通過實驗仿真驗證，本文算法在定位誤差和定位時間方面均優(yōu)于標準的粒子群定位算法。根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實際應(yīng)用環(huán)境，本文對三維空間異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標覆蓋問題進行研究，針對遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點，提出改進二進制差分算法(Chaotic Local Binary Differential Evo