导读:本文包含了非测距论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:WSN,Convex,DV-Hop,多通信半径
非测距论文文献综述
叶娟[1]（2019）在《无线传感器网络非测距定位算法研究》一文中研究指出无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是近几年计算机网络领域研究的热点,它是一种可以实现信息的综合采集、信息的处理和信息的传输等功能于一体的通信网络信息系统。这种系统可以随时采集各种数据和目标信息,从而促进人与物理世界之间的信息交互,在国防军用、工业制造和民用领域有着十分广阔的应用前景。而定位技术在无线传感器网络众多的关键技术中扮演着一个重要的角色。因为没有及时获得准确的位置信息,传感器节点所采集的再多数据都是没有使用价值的。也就是说,当某个事务被感应器所感测到时,就必须第一时间知道它所发生的具体地点。将定位技术划分为基于测距的(Range-Based)定位和非测距(Range-Free)的定位是目前主流的划分方式。基于测距的定位方法,通过额外的技术工具去获得未知节点到信标节点之间的距离,从而直接计算未知节点所在位置;非测距的定位方法则依靠网络中现有的信息对未知节点进行估算定位。前者的定位方法定位更加精确,但资源消耗大,所需成本高;后者的方法定位精度相对不高,但在成本和能耗上极大优于前者。目前非测距定位算法是国内外学者的研究热点,所以本文将进一步对其进行研究,具体工作如下:简述无线传感器网络定位技术的研究背景、研究意义、研究现状及相关概念。介绍几种节点定位计算方法和非测距定位算法,详细分析非测距定位算法中凸规划(Convex)算法和DV-Hop算法的误差。针对算法的不同应用场景,进而提出叁种改进定位算法:(1)多通信半径与RSSI(Received Signal Strength Indication)的角度优化凸规划定位算法。该算法首先使用多通信半径进行多次广播,缩小未知节点所在区域;其次,再利用RSSI感测节点信号强度,继续细化未知节点所在区域;最后通过多边形的各顶点角度值修正节点位置,从而确定最终定位结果。由于凸规划定位算法的条件是需要部署较为密集的信标节点,因此这种改进算法一般适用于监测区域范围小、要求快速部署的场景使用。(2)多通信半径与角度值加权的DV-Hop改进定位算法。该算法首先使用多通信半径修正节点之间的最小跳数,计算节点之间的路由距离;其次,求取信标节点之间路由距离与实际距离的角度值,通过该角度值剔除异常信标节点;然后求取未知节点与信标节点之间的路由距离与通信半径的角度值;最后使用角度值加权修正节点之间的平均跳距,采用极大似然法求取未知节点的坐标。DV-Hop定位算法可在信标节点比例不高的情况下完成定位,但使用多通信半径需要消耗一定的节点能量,因此这种改进算法一般适用于监测区域空旷、成本投入较低、节点可重复利用的场景使用。(3)使用RSSI与蝙蝠优化的DV-Hop改进定位算法。该算法首先使用RSSI距离转换模型计算相邻节点之间的距离,修正节点之间的最小跳数,进而计算节点之间的路由距离;其次,沿用角度值作为权值修正节点之间的平均跳距;最后将节点的定位问题转化为非线性方程组的最小值求解问题,使用改进的蝙蝠算法来求取未知节点的坐标。这种改进算法一般适用于监测区域空旷、成本投入较低、无人维护的场景使用。对文章中提出的几种算法进行仿真实验,与其他一些经典算法在同一环境中进行比较分析,结果表明本文定位算法精度均有所提升。(本文来源于《广西师范大学》期刊2019-06-01）
王飞[2]（2019）在《基于非测距的节点定位技术研究》一文中研究指出现如今无线传感网络节点定位技术已被研究人员广泛应用于医疗、军事、工业、环保等领域。相比较其他传感网络技术,无线传感网络节点定位技术最重要的功能在于网络节点的定位功能,通过自我定位与自身获取的信息相结合,才能创造出更符合实际的价值。为此,作为WSN从理论转化为应用的支撑技术,无线传感网络节点定位技术已然成为国内外的热门研究课题。文中首先概括了无线传感器节点定位技术原理,阐述了若干经典的定位技术,并对不同技术方法的特点进行了详细分析,总结了其优缺点。尤其对于多种算法中的DV-Hop算法的定位过程进行了深入分析,以期探究此过程中产生的定位误差的本质。此后,本文逐步分析了影响DV-hop算法结果精度的客观原因,加入了对于信号衰减度的判断,提出了改进的SLJDV-hop算法。除此之外,在此基础之上,究其主观影响因素,本文探索了对应的几点改进方法,使得其相对于传统的MIDV-Hop性能有了一定程度上的提升。最后,文章分别对DV-hop算法与其改进算法进行了MATLAB仿真分析。结果表明,相对于原始的DV-hop算法,改进后的SLJDV-hop算法与MIDV-Hop定位算法均体现出更加优良的性能。在仿真实验与分析部分,本文采用控制变量的方法分别改变了已知点的数量和通信的覆盖范围这两个变量,之后对得出的两种结果分别进行了分析,发现相对于DV-hop算法,改进后的两种定位算法均提升了定位的精度,尤其是MIDV-hop定位算法,其计算出来的定位精度更准确。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-05-01）
张中芳[3]（2018）在《基于非测距的无线传感器网络定位算法研究》一文中研究指出无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量的传感器节点组成,具有获取数据、处理信息和无线通信的能力,从而被用来采集、处理和传输监测对象的信息。节点定位是网络监测处理的前提,同时也是主要支撑技术之一。本文重点研究无线传感器网络的节点定位技术,主要工作包括:(1)简要阐述了无线传感器网络的基本结构和特点、应用和关键技术以及节点定位技术。在此基础上,详细介绍了几种经典的基于测距和非测距的节点定位算法。(2)在经典的DV-Hop定位算法的基础上,针对该算法在估计距离阶段产生的误差,提出一种改进的DV-Hop定位算法。改进后的算法采用基于最小均方误差准则来计算得到节点的平均跳距,并根据无线传感器网络的不均匀和不规则的特点,运用节点间的跳数对估计距离进行加权,离未知节点越近的锚节点,权重因子越大,最后根据加权后的估计距离,采用极大似然估计法求得未知节点的物理坐标。通过仿真,验证了该算法的有效性和可靠性。(3)针对DV-Hop算法在计算未知节点的物理坐标时会产生较大误差的问题,提出采用智能寻优算法与DV-Hop定位相结合,即基于量子粒子群(QPSO)优化的DV-Hop定位算法。将节点的定位问题转化成数学优化问题,通过构造合适的目标函数,经过不断的迭代寻优,从而达到对未知节点坐标的优化和修正。仿真实验表明,与极大似然估计法、经典的粒子群定位算法相比较,优化后的算法明显提高了节点的定位精度,且不需要增加额外的硬件成本。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
李宪港,徐继刚,卢军,科张苗[4]（2018）在《无线传感器网络非测距定位算法研究进展》一文中研究指出本文详细介绍了无线传感器网络的六种非测距定位算法的原理和改进算法的研究进展,分析提出各算法的优缺点及可应用的范围,对无线传感网络非测距定位算法的研究和选择具有重要意义.(本文来源于《中国储运》期刊2018年10期）
梅佳,高明生,季洪翠[5]（2018）在《基于分层航行的LDB非测距水下定位算法》一文中研究指出水下无线传感网络作为陆地上无线传感网络的延伸,对海洋开发活动与海洋技术的发展起着重要作用。水下定位问题是水下传感网络最基本的问题之一。水声信道由于传播时延长,多径效应和时变性等特征,对基于测距的定位算法的定位精度产生较大影响。提出了一种基于分层航行的非测距LDB定位算法,通过控制AUV的航行轨迹,使其间隔性的浮出水面,并利用运动模型校正自身坐标。仿真结果表明,提出的定位算法在定位覆盖率上优于传统的LDB算法,且可取得更低的定位误差。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年15期）
吴珍珍[6]（2018）在《基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究》一文中研究指出无线传感器网络作为一种新的实时监控和信息处理技术,在未来的社会发展中具有重要的作用。在无线传感器网络的众多应用中,节点定位技术是其应用于目标监测、目标识别和目标跟踪的支撑技术之一,因此具有很大的研究意义。在节点定位算法中,基于非测距机制的DV-HOP算法具有成本低,能耗小,算法实现简单等优点而被大量关注,但该算法也存在定位误差较大的不足。本文通过分析DV-HOP算法在定位时产生较大误差的原因,提出优化方案来进行改进,主要工作如下:(1)为了提高DV-HOP算法的定位精度,并针对该算法在利用最大似然估计法求解未知节点坐标过程中,包含的矩阵方程存在累积误差以及需要大量的浮点运算导致计算成本较大的问题,提出了一种免疫粒子群优化的DV-HOP定位算法。本文将智算法中原理简单、易于实现的PSO算法运用到DV-HOP算法中,通过分析PSO算法存在的不足,引入免疫机制来改进PSO算法,克服迭代寻优中的不够稳定,容易陷入局部最优解的问题,再利用改进的免疫粒子群算法取代DV-HOP算法中使用极大似然法获取未知节点位置,从而对DV-HOP算法的定位结果进行优化。(2)本文将二维的DV-HOP算法延伸至叁维空间中,展开对叁维DV-HOP算法的研究。针对叁维空间中DV-HOP算法在计算跳数和跳距时存在的不合理方面,提出了一种基于跳数修正和平均跳距选择策略的叁维DV-HOP定位算法。首先对最小跳数估值法进行改进,通过细化通信半径,让信标节点广播时分别采用多个不同的功率,划分邻居节点组通信从而获取非整数的最小跳数,提高了最小跳数的计算精度;另外,由于单个参考信标不能反映整个网络的特性,利用相同的平均跳距计算距离会产生较大误差,本文提出了根据节点具体位置去选择不同的平均跳距计算方法,当信标节点距离未知节点较远时,则采用多个信标加权取平均来计算,使得平均跳距计算更为准确;最后利用改进的免疫粒子群算法优化未知节点坐标。综上,本文通过MATLAB软件搭建了仿真环境,并对上述两种算法进行了仿真实验。实验结果表明,在不增加额外硬件的前提下,两种改进算法均能有效降低定位误差,提高定位精度,同时改进后的算法具有更好的鲁棒性,更适合复杂网络环境下的无线传感器定位。(本文来源于《江西理工大学》期刊2018-05-24）
张水锋,程庆,陈帅[7]（2017）在《非测距无线传感器网络定位算法研究》一文中研究指出本文介绍了无线传感器网络定位的原理及分类,阐述了非测距WSN算法中的质心算法的原理、DV-HOP算法的原理、APIT算法原理以及Amorphous算法原理。同时对质心算法和DV-HOP算法进行了matlab仿真,并分析了非测距算法定位的误差。(本文来源于《数码世界》期刊2017年12期）
高晓君[8]（2017）在《无线传感器网络非测距定位算法研究》一文中研究指出无线传感器网络(WSN)在短短的数十年中以惊人的速度发展成世界第二大网络,给世界的科技来了一场重大的变革。WSN在军事及民用等多个领域扮演了十分重要的角色。在很多领域的应用中,传感器节点精确的位置信息是整个网络进行正常工作的基础。因此,如何精确的获取传感器节点的位置坐标是亟待解决的问题。WSN的定位算法一般分为与距离相关和无关两类。相比于前者,后者在实现成本方面拥有更多的优势。本文着重研究WSN的节点定位问题。针对非测距定位算法中的DV-Hop算法和质心定位算法的精度问题提出了相关的改进方法,改善了它们的定位准确度。本文主要内容包括:1、针对DV-Hop算法在计算节点间距离时使用节点间的平均跳段距离与跳段数的乘积表示,导致产生较大的估计距离误差的问题,本文提出一种改进定位算法,通过在计算节点间距离时引入了适当的误差修正函数,减小了节点间原来估算的距离的差值,改善了定位准确度。2、在前面改进算法的基础上使用粒子群优化算法来进行迭代寻优,进一步改善定位算法的定位准确性,实验结果验证了该方法能进一步提升定位的准确度。3、针对传统质心算法定位准确度低的问题,从待定位节点周围的锚节点中选择位置最接近待定位节点的锚节点,然后以该锚节点的坐标为中心以2R为边长作一个正方形区域,逐级划分该区域,利用所有信标节点的坐标信息来获取足够多的待定位节点的预估位置,将获得的所有预估位置构建的封闭图形的质心当作待定位节点最终的近似位置。实验结果验证了该方案能改善传统质心算法的定位准确度。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
景路路[9]（2017）在《基于非测距的无线传感器网络定位技术研究》一文中研究指出无线传感器网络的节点定位是应用领域的重要技术支撑,是一种新型的数据采集技术。无线传感器网络是计算机、微电子、无线通信及无线网络等多门学科的高度融合,应用广泛,例如森林火灾的定位、农业生态环境数据收集、山区昆虫的生活习性统计、工业控制、医疗和军事救助等等,获得节点位置是基本的应用需求。根据目前国内外学者的研究进展,结合无线传感器网络的特有属性,有针对性的对其中的节点定位技术展开讨论。定位的原理不同,无线传感器网络定位算法分类也不同,可分为非测距(也称距离无关)的定位算法和基于测距(也称基于距离的)的定位算法两大类,非测距的定位算法比基于测距相关定位算法更具有应用优势。所以距离无关的定位算法是本文研究重点,主要内容包括:(1)主要介绍几种典型的距离无关的定位算法,并把算法涉及到的数学原理进行了详细介绍,简要分析了算法的优点和缺点,最后介绍相关算法的创新应用。(2)DV-Hop定位算法的定位误差还有改善空间,在现有研究的基础上提出了一种平均跳距优化的新型定位算法。改进算法在节点间采用多通信半径方法进行通信和广播,由此细化节点间的跳数,计算未知节点平均跳距时,首先把孤立节点剔除,然后对利用锚节点平均跳距得到的与未知节点的距离进行加权归一化处理,对未知节点的平均跳距引用加权因子,降低定位误差。仿真结果显示该算法有效地降低了DV-Hop算法的定位误差。(3)对DV-Hop算法进行进一步引申,使其应用到叁维空间。针对3D-DV-Hop算法中由节点间跳数值引起的误差问题,使用双通信半径进行修正,同二维平面相似,也可以用权值进行距离修正,最后选取相关数学计算方法求得坐标,可采用最小二乘法。仿真实验表明改进算法在叁维空间也能够具有较高的定位精度。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
马宝宝[10]（2017）在《WSN中基于非测距的地理位置算法的研究》一文中研究指出分布在监测区域内的传感器节点采集业务数据,通过无线传感器网络反馈给管理者,但如果没有地理位置信息这一切都将是徒劳的,因为管理者无法知道需要采取措施的具体地点。优秀的定位算法可以减少节点定位误差,降低网络能耗。非测距定位不仅节约成本而且能够满足使用者对定位精度的要求,成为研究与应用的热点之一。本文选择场景简单的锚圆算法和应用广泛的距离矢量-跳段算法进行误差分析并提出改进策略。其中,利用信号强度优选邻居锚节点结合最小覆盖圆的方法改进了前者;利用节点的信号强度与节点的最小信号强度的比值改进跳数的方法改进了后者。通过仿真验证,在通信半径变化和锚节点数量变化两个方面,两种改进算法都比原算法降低了平均定位误差,以及统计每个未知节点误差值时发现,多数未知节点的误差值稳定分布于低误差区间内。(本文来源于《长春理工大学》期刊2017-03-01）
非测距论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现如今无线传感网络节点定位技术已被研究人员广泛应用于医疗、军事、工业、环保等领域。相比较其他传感网络技术,无线传感网络节点定位技术最重要的功能在于网络节点的定位功能,通过自我定位与自身获取的信息相结合,才能创造出更符合实际的价值。为此,作为WSN从理论转化为应用的支撑技术,无线传感网络节点定位技术已然成为国内外的热门研究课题。文中首先概括了无线传感器节点定位技术原理,阐述了若干经典的定位技术,并对不同技术方法的特点进行了详细分析,总结了其优缺点。尤其对于多种算法中的DV-Hop算法的定位过程进行了深入分析,以期探究此过程中产生的定位误差的本质。此后,本文逐步分析了影响DV-hop算法结果精度的客观原因,加入了对于信号衰减度的判断,提出了改进的SLJDV-hop算法。除此之外,在此基础之上,究其主观影响因素,本文探索了对应的几点改进方法,使得其相对于传统的MIDV-Hop性能有了一定程度上的提升。最后,文章分别对DV-hop算法与其改进算法进行了MATLAB仿真分析。结果表明,相对于原始的DV-hop算法,改进后的SLJDV-hop算法与MIDV-Hop定位算法均体现出更加优良的性能。在仿真实验与分析部分,本文采用控制变量的方法分别改变了已知点的数量和通信的覆盖范围这两个变量,之后对得出的两种结果分别进行了分析,发现相对于DV-hop算法,改进后的两种定位算法均提升了定位的精度,尤其是MIDV-hop定位算法,其计算出来的定位精度更准确。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非测距论文参考文献
[1].叶娟.无线传感器网络非测距定位算法研究[D].广西师范大学.2019
[2].王飞.基于非测距的节点定位技术研究[D].郑州大学.2019
[3].张中芳.基于非测距的无线传感器网络定位算法研究[D].南京邮电大学.2018
[4].李宪港,徐继刚,卢军,科张苗.无线传感器网络非测距定位算法研究进展[J].中国储运.2018
[5].梅佳,高明生,季洪翠.基于分层航行的LDB非测距水下定位算法[J].电子测量技术.2018
[6].吴珍珍.基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究[D].江西理工大学.2018
[7].张水锋,程庆,陈帅.非测距无线传感器网络定位算法研究[J].数码世界.2017
[8].高晓君.无线传感器网络非测距定位算法研究[D].南京邮电大学.2017
[9].景路路.基于非测距的无线传感器网络定位技术研究[D].南京邮电大学.2017
[10].马宝宝.WSN中基于非测距的地理位置算法的研究[D].长春理工大学.2017