基于最佳距离估计和粒子群优化的无线传感器网络节点定位算法

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无线传感器网络节点定位算法是其应用中的关键基础性技术。无线传感器网络具有节点大规模随机分布、资源有限和应用环境复杂等特点,给兼容性能与功耗的节点定位算法带来了挑战。本文基于非测距定位技术,研究含有空洞的2D/3D无线传感器网络节点定位算法,以扩展无线传感器网络的应用方法。本文主要工作如下:(1)介绍了无线传感器网络定位算法和路由协议的研究现状;对现有节点定位方法进行了分类;分析讨论了典型基于非测距节点定位算法对存在空洞的2D/3D传感器网络的实际应用限制。(2)提出了一种基于链路相关性的覆盖优先和能量均衡机会式泛洪路由算法(CCEP)。基于节点相对覆盖和剩余能量大小作为分配转发节点的顺序,依据链路相关性对转发子集ACK聚合。通过逐个增加转发节点,估算转发节点信息传输预期可靠性,并统计ACK得到实时可靠性,动态比较评判确定出最小转发节点子集与重传次数。仿真实验验证,本算法在满足目标可靠性同时,有效减小了网络通信负载,降低了节点能耗,促进网络节点剩余能量均衡,进而延长了网络生命周期。(3)提出了一种基于最短路径置信度的节点间最佳距离估计算法(ODESPC)。通过识别泛洪路由算法生成的最短路径树中各级子树的网络空洞边缘特殊节点,利用网络连通性和特殊节点,计算出最短路径置信度,提高了节点间距离估计精度。仿真实验结果表明,本算法能对含有空洞的网络节点进行定位估计,提高了网络节点定位覆盖率。(4)提出了一种基于最佳距离估计和粒子群优化的非测距定位算法(PSO-LAODE)。在ODESPC算法的基础上,基于加权平均法进行节点间平均跳距修正,基于改进的粒子群算法对坐标计算的结果进行优化,完成未知节点的定位。仿真实验分析了信标节点数量对算法定位精度的影响,并且将PSO-LAODE算法与典型的DV-Hop算法进行了比较分析。结果表明,PSO-LAODE算法在信标节点较少时也能够达到较高的定位覆盖率和精度。可以适用于含有空洞的较大规模2D/3D无线传感器网络节点定位应用。
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