基于分布式MDS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究.pdf

1、在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)中，基于多維尺度分析(MDS)的定位方法一般有兩類：經(jīng)典的MDS方法和基于迭代MDS的方法，它們都基于節(jié)點(diǎn)之間的相似性信息即距離信息對網(wǎng)絡(luò)中的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，因此都屬于基于測距的定位方法。經(jīng)典MDS算法對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的距離組成的矩陣進(jìn)行變換，算法簡單，是一種粗粒度的定位方案，不過該方法是集中式的，在定位過程中會帶來比較大的通信量。迭代MDS方法實際上是一種求精算法，它基于初始位置信息對未知節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行迭

2、代求解，往往能達(dá)到比經(jīng)典MDS算法更高的精度，但也會帶來由于迭代計算所導(dǎo)致的比經(jīng)典MDS算法更高的計算量。分布式多維尺度分析技術(shù)是一種將迭代MDS算法以分布式的形式應(yīng)用于定位中的方案，由Jose A. Costa等人提出來的分布式加權(quán)多維尺度分析(dwMDS)算法是目前存在的比較好的算法，但其定位精度還有提高的空間。本文學(xué)習(xí)研究了一些迭代求精的算法并將它們以分布式的形式應(yīng)用于定位的仿真中，得出了一些比較有意義的結(jié)果，主要工作概括如下：<

3、br>　　 1. 研究了MDS算法的種類，分析了經(jīng)典MDS算法的實現(xiàn)過程。對于迭代MDS算法，重點(diǎn)研究了dwMDS算法的原理，并且通過仿真觀察RSSI測距模型導(dǎo)致的負(fù)偏差效應(yīng)和兩步鄰居節(jié)點(diǎn)選擇方案對定位結(jié)果的改善。對兩類主要的MDS算法在不同的實驗場景和連通度下進(jìn)行了仿真，其中迭代MDS算法以dwMDS算法為例，以經(jīng)典MDS算法作為初始位置算法，仿真結(jié)果表明，在由經(jīng)典MDS所得到的初始位置的基礎(chǔ)上，dwMDS算法能夠收斂，但相對來說定

4、位精度的提高不是很大。
　　 2. 研究了幾種比較經(jīng)典的迭代優(yōu)化算法，如最速下降法、牛頓法和松弛迭代法，分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)并將其中的最速下降法和迭代松弛法應(yīng)用于分布式MDS定位方案中，并對兩種算法進(jìn)行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明基于松弛法的分布式MDS定位算法收斂速度快，與dwMDS算法相比更適合于低連通度的情況；最速下降法的引入能使定位算法收斂性能更好，比dwMDS算法的定位精度更高。
　　 3. 研究了最速下降算法中