导读:本文包含了非测距节点定位论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:传感器网络,DV-Hop算法,改进算法,定位技术
非测距节点定位论文文献综述
王飞[1]（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）
陈熹[2]（2016）在《无线传感网中基于非测距的节点定位技术及改进方案》一文中研究指出无线传感器网络(WSN)是当今一个非常热门的研究方向,随着技术的飞速发展,其应用前景被一致看好。节点定位技术是无线传感器网络中最基础也是最重要的底层技术之一。节点定位技术按照测距与否可分为距离相关和距离无关。本文着重研究了基于非测距的节点定位技术,具体来说有以下几点:(1)研究介绍了一些经典的定位技术,包括距离相关和距离无关的定位技术。其中重点介绍了几种距离无关定位技术。(2)针对DV-Hop定位算法中可能存在的锚节点近似共线问题,提出了一种基于锚节点共线度的节点定位技术。利用锚节点间的精确距离对未知节点到锚节点的估计距离进行修正,并引入了锚节点共线度的概念。根据共线度阈值选用拓扑质量好的锚节点集合进行定位,对每个集合所计算出的坐标值赋予相应的权值,最终得到较为精准的未知节点坐标。实验仿真结果显示相比原DV-Hop算法,该定位技术的定位误差有了明显的下降。(3)针对非测距定位技术中存在的跳数误差问题,提出了一种基于相对距离的定位技术,主要是使用公共邻居节点数表示两节点的相对邻近程度。受到DV-Hop算法思想的启发,由锚节点间的欧式距离信息引入修正因子对相对距离进行修正。然后构造基于误差的目标函数,将求解未知节点坐标问题转化为全局优化问题,并运用量子粒子群算法计算得到最优解。仿真结果表明了无论在节点均匀分布或是不均匀分布的网络中,该定位技术均有不错的定位性能。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2016-11-18）
张晴晴[3]（2016）在《井下拱形巷道无线传感器网络非测距节点定位算法》一文中研究指出我国矿产资源丰富,开采方式包括露天开采和井下开采。但由于目前国内矿井安全技术比较落后,传统的井下煤矿监测技术很难满足当下煤矿生产的需求。无线传感器网络作为一种多学科交叉的新兴技术,具有广泛的应用前景。采用无线传感器网络技术进行井下安全监控是解决井下安全生产问题的主要技术手段之一。井下位置信息是井下安全监控的重要组成部分,通过获取井下事件发生的位置或获取消息的节点位置达到监测井下环境和车辆、人员的目的。因此,节点定位问题是井下无线传感器网络的关键问题之一。本文以井下拱形巷道为背景,在分析和借鉴国内外叁维节点定位算法的基础之上,重点针对无需测距的叁维DV-Hop算法和质心算法进行研究。结合拱形巷道空间几何模型和节点分布模型,提出了一种适用于井下拱形巷道的叁维DV-Hop定位算法和一种DV-Hop定位算法与加权质心定位算法相结合的混合定位算法。根据井下拱形巷道特点,建立巷道几何模型,进而建立传感器节点的覆盖模型。井下巷道中电磁波的传播与自由空间不同,通过分析几种典型的无线信号传播模型,选择更适合井下实际环境的屏蔽模型作为本文电磁波的传输模型,并根据此模型调整信标节点的发射功率。井下DV-Hop定位算法,利用信标节点的功率控制以不同级别的发射功率发射信标信号,选择最佳的发射级别,修正信标节点与其邻居节点间的跳数,使跳数可以为小数;修正平均跳距。井下DV-Hop算法和加权质心算法的混合算法,根据质心算法和DV-Hop算法的特点,首先,与第一种改进算法相同,信标节点利用功率控制,得到信标节点与其邻居节点间的跳数值,用跳数值倒数的不同代表信标节点对未知节点不同的影响力来确定加权因子,进行加权质心算法定位。在本文设定的仿真环境中对上述两种算法做仿真,仿真结果表明,算法能够满足井下节点定位对精度的要求,适合井下巷道环境。(本文来源于《江西理工大学》期刊2016-05-01）
曹季[4]（2015）在《无线传感器网络非测距节点定位算法研究》一文中研究指出无线传感器网络具有感知、采集、处理数据和无线协作通信能力,加上传感器网络环境具有自组织、能耗小、成本低等优势,因此在军事部署,工业生产,煤矿井下,森林火灾,环境监控、智慧城市等方面具有广泛的应用价值。无线传感器网络节点定位是进行网络内节点信息交换、通信的前提,因此,定位算法在整个网络体系中是十分重要的一环。按需要测量两节点之间距离或者角度等信息与否为标准,能够将算法区分成基于测距的定位算法和非测距定位算法。其中基于测距的算法虽然实现简单、定位误差较低,但由于增加了测距设备,使节点的能量耗损增大,从而导致整个网络系统的使用时限较低。后者则是依据拓扑的连通性,采用各种不同的方式来估算节点之间距离。在各种各样无需测距的算法中,DV-Hop算法是最为被国内外学者聚焦的算法之一。因此,本文主要的研究工作内容有:(1)针对DV-Hop算法在节点分布不均匀的情况下的缺陷,提出了通过修正平均每跳距离和估计距离来提升算法准确度的改进算法。该算法主要针对网络环境中的跳段路径重复的情况。在信标分组中加入了路径表,通过计算路径表的重迭度来减小平均每跳误差,并且利用每跳误差来校正估计距离。最后,将改进后的算法应用于叁个不一样的网络空间中并利用matlab进行仿真。实验效果证明改进后的算法的定位准确度以上环境中均获得了有效的增加。(2)本文研究了粒子群优化算法的性能,为了在保证算法的收敛速率同时增强的全局搜寻能力,对算法进行如下改进:在标准的算法中引入了两个自适应加速因子,同时对权函数做了改进。并用优化后PSO算法来校正DV-Hop算法的估计位置。通过matlab进行仿真实验,结果证明融合后的改进算法的定位准确性得到显着增加。(本文来源于《江西理工大学》期刊2015-05-30）
何文秀[5]（2015）在《各向异性无线传感器网络非测距节点定位算法研究》一文中研究指出节点定位技术是无线传感器网络的重要研究内容之一。现有的基于测距的无线传感器网络定位技术通常需要复杂的硬件设备,从成本和部署角度考虑,这类技术应用于大规模的无线传感器网络时具有较大的局限性。相比于基于测距的定位技术,非测距定位技术具有较大的技术优势,它们无需精确的距离信息、通过网络的连通性信息来定位,因此不需要复杂的硬件设备,这类方法经济有效。但这类方法通常假设无线传感器网络处于理想情况(各向同性),忽略了实际环境中可能存在的不规则部署、通信模型不理想等情况(各向异性),因此定位误差较大。本文针对各向异性无线传感器网络中使用非测距定位算法精度不高的问题,将移动信标和机器学习引入无线传感器网络的节点定位,提出了移动信标辅助和基于核函数的非测距节点定位算法,并给出了仿真实验分析。本文取得的研究成果和主要创新点如下:(1)提出了基于非测距的3个移动信标辅助的二维DV-Hop节点定位算法,该算法基于等距叁重覆盖的思想,同一时刻可产生多个虚拟信标,借助叁边定位技术,每个未知节点可实现一次性定位,在实现高精度定位的同时,节省了能耗。仿真实验结果表明,该算法具有较好的定位性能,体现在较高的定位精度、较少的通信量和较短的信标移动距离。(2)针对叁维空间中节点定位存在的“共面”的问题,引入了共面度的概念,将第叁章所提出的定位算法扩展到叁维空间,提出了多移动信标辅助的分层式叁维DV-Hop节点定位算法,通过设定共面度阈值来筛选用于定位的信标节点,最后通过四边定位技术来实现节点定位。二维空间中的等距叁重覆盖思想通过移动信标的分层式路径扩展到叁维空间中。仿真实验结果表明,该算法比扩展的叁维DV-Hop算法具有更高的定位精度,更小的通信量。(3)设计了基于核函数的非测距节点定位算法。由于大多数传统的非测距算法并没有利用整个无线传感器网络的全局或拓扑信息,仅仅利用了节点周围的局部邻居信息,当无线传感器网络的节点分布是各向异性时,仅仅利用节点周围的局部邻居信息会降低定位性能,该算法通过引入支持向量回归机来采用无线传感器网络的全局信息,用一种非线性模型描述无线传感器网络中节点对之间的近似距离与欧式距离之间的关系。仿真实验表明,本算法的定位精度高于DV-Hop算法,尤其是在各向异性的无线传感器网络中。(4)针对样本规模大、样本含有异构信息或高维特征空间中分布不平坦的数据时,采用单一核函数进行映射的方式对所有样本进行处理并不合理的问题,将两个或多个核函数进行组合,由组合核函数构成的支持向量回归机兼顾了各个单核的优点,提出了基于组合核函数的非测距节点定位算法,将RBF核与多项式核进行组合,兼顾了RBF良好的插值能力和多项式核良好的推广能力。仿真实验表明,基于组合核函数的非测距算法的定位精度高于基于单核的定位算法。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2015-05-01）
李波,张长胜,邵丹[6]（2014）在《一种利用可靠的锚节点的非测距定位算法》一文中研究指出无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了评估位置,普通节点需利用与锚节点间的距离信息,估计自己的位置。因此,距离的估计在无线传感网络定位中扮演着重要的角色。传统的各向同性网INT(isotropic networks)中定位算法是将欧式距离看成最短路径距离SPD(shortest path distances)。然而,这些算法在各向异性网ANT(anisotropic networks)不能准确地估计距离,因为ANT中最短路径距离SPD与欧式距离不成线性比例;并且两节点间的最短路径被迂回,其长度可能大于相应的欧式距离。针对此问题,正确选择可靠的锚节点RANs(reliable anchor nodes)用于准确地估计距离显得格外重要。为此,面向各向异性网ANT,提出基于可靠的锚节点选择的定位方案,记为Se_RANs。每个普通节点通过叁角模型原则选择叁个可靠锚节点,计算这叁个锚节点估计离其他锚节点间的距离,进而利用Mix-max算法估计普通节点位置,从而提高估计的准确性。同时,通过数学分析,推导了普通节点周围存在叁个可靠锚节点的概率;并验证了Se_RANs方案的可行性。仿真结果表明,与DV-Hop算法相比,提出的Se_RANs方案具有小的定位均方误差(MLE)。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2014年33期）
徐唱[7]（2014）在《无线传感器网络非测距节点定位算法研究》一文中研究指出无线传感器网络具有感知、收集数据和无线通信能力，加上传感器节点数目庞大，分布随机。因而在军事，工业控制，民用，医疗救助，环境监测，井下煤矿，森林火灾，城市交通等具有巨大的应用价值。无线传感器网络节点定位是提供监测目标位置信息的前提，目前已经出现了各种不同的节点定位算法。其中按照需不需要测量节点之间距离分为测距（range-based）和非测距（range-free）的算法，基于测距的算法复杂度高、能耗大、受环境影响大，不适应可以移动的节点定位问题。非测距的算法需要根据网络的连通性，采用一定的计算方法来估算节点之间的距离。本文重点研究的是无线传感器网络非测距的节点定位，对APIT算法的改进和DV-Hop算法在井下煤矿中的应用。论文主要创新点有下面叁点：（1）对目前非测距技术中的近似叁角形内点测试（APIT），本文提出了一种二维空间下的基于面积的定位算法（S-APIT）的改进算法，该算法利用节点之间的面积和来判断节点的位置是在叁角形的内侧还是外侧，解决了经典算法对传感器网络通信开销和节点密度的依赖。通过实验仿真证明在密度较小，节点分布不均，通信半径变化的情况下，相比经典方法，改进的算法提高定位精度，减少误差，提高了未知节点的定位率。（2）DV-Hop算法在二维井下煤矿巷道中的应用，节点在不同巷道内进行通信，根据巷道的特点，建立不同的坐标系。将不同巷道内的锚节点进行了分类,利用锚节点的坐标或者巷道的长度，算出锚节点之间的距离和巷道内节点间的最小跳数，得到未知节点和锚节点之间的距离。再利用最大似然估计法求出未知节点的坐标。从而得到平均误差率，连通度和覆盖率，通过实验仿真出水平巷道层数变化时对误差率的影响。（3）对平均每跳的两种改进，第一种是利用未知节点到邻居锚节点的平均跳距和未知节点到最近的锚节点的平均跳距的平均值。第二种是未知节点到所有锚节点之间的跳距和与总跳数的比值。通过实验仿真表明改进的算法在一定条件下比经典算法要好，改进的算法能够降低误差，提高未知节点定位率。(本文来源于《江西理工大学》期刊2014-05-25）
王帅[8]（2013）在《测距与非测距结合的无线传感器网络节点定位算法的研究》一文中研究指出随着微机电系统的快速发展和传感器技术的日益成熟，无线传感器网络逐渐成为人们研究的热点，并在军事、医疗、环境监测等许多领域都显示出了巨大的应用前景和实用价值。无线传感器网络是由海量的低价微小型传感器节点，通过无线的方式，相互通信彼此协作而自组织成的一种多跳网络，是一种新型的信息获取、传递和处理技术。在多数应用领域中，无线传感器网络节点的地理位置是分析获取到的信息的基础，所以，无线传感器网络节点的定位问题成为了科研人员的重点研究方向。本文在对国内外以往的无线传感器网络节点定位算法进行分类研究的基础上，提出了一种测距和非测距结合的DV-hop改进型算法。传统DV-hop算法原理简单，复杂度低，能够在无测距设施的条件下对分布均匀的网络拓扑实现定位，但是其定位精度较低，仅仅适用于内部节点分布均匀的网络。本文提出的算法在充分继承DV-hop算法实现方便的特点，保持DV-hop算法在连通度高、锚节点密度低的均匀网络定位效果优秀的同时，扩展了DV-hop算法的应用场景，该算法在节点分布不均匀但锚节点密度较高的网络中也有优秀的表现，同时，本文提出的算法还带有一个可选的迭代求精阶段，能够在牺牲一定算法复杂度的基础上提高定位的精度。最后，本文在详细阐明算法原理的基础上，给出了算法的软件设计方案，并在OMNeT++仿真平台上，以C++按照面向对象的思想实现了所提出的算法。仿真结果表明本文提出的改进型算法的定位误差效果明显优于传统的DV-hop，并且还可以适用于节点分布不均匀但锚节点密度稍高的网络，大大扩展了DV-hop算法的应用场景。(本文来源于《天津大学》期刊2013-11-01）
方旺盛,曾晶[9]（2013）在《基于量子遗传算法的非测距节点定位算法研究》一文中研究指出为了提高非测距节点定位算法的定位精度,针对DV-Hop算法提出一种基于量子遗传算法的改进算法。利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第叁阶段采用量子遗传算法校正DV-Hop得到的估算位置,采用二进制量子编码和量子旋转门以及变异处理更新个体。仿真结果表明,改进的算法性能稳定,能找到全局最优解,并使DV-Hop的定位误差明显下降。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年02期）
江禹生,冯砚毫,管芳,李萍[10]（2012）在《无线传感网非测距叁维节点定位算法》一文中研究指出采用DV-hop算法中距离矢量跳数和平均跳距计算方法,依据几何学原理,引入位置估算偏差值,利用加权质心算法进行位置估算,设计了一种新的无线传感网非测距叁维节点定位算法,给出了该算法设计的理论依据和实现步骤.仿真结果表明,作为非测距定位算法,在设定的叁维空间中,随机放置40个锚结点,能对所有节点进行定位,并可以达到0.4以下的较高精度,而且通信开销相比于二维定位方法增幅不大。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2012年05期）
非测距节点定位论文开题报告
（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：
无线传感器网络(WSN)是当今一个非常热门的研究方向,随着技术的飞速发展,其应用前景被一致看好。节点定位技术是无线传感器网络中最基础也是最重要的底层技术之一。节点定位技术按照测距与否可分为距离相关和距离无关。本文着重研究了基于非测距的节点定位技术,具体来说有以下几点:(1)研究介绍了一些经典的定位技术,包括距离相关和距离无关的定位技术。其中重点介绍了几种距离无关定位技术。(2)针对DV-Hop定位算法中可能存在的锚节点近似共线问题,提出了一种基于锚节点共线度的节点定位技术。利用锚节点间的精确距离对未知节点到锚节点的估计距离进行修正,并引入了锚节点共线度的概念。根据共线度阈值选用拓扑质量好的锚节点集合进行定位,对每个集合所计算出的坐标值赋予相应的权值,最终得到较为精准的未知节点坐标。实验仿真结果显示相比原DV-Hop算法,该定位技术的定位误差有了明显的下降。(3)针对非测距定位技术中存在的跳数误差问题,提出了一种基于相对距离的定位技术,主要是使用公共邻居节点数表示两节点的相对邻近程度。受到DV-Hop算法思想的启发,由锚节点间的欧式距离信息引入修正因子对相对距离进行修正。然后构造基于误差的目标函数,将求解未知节点坐标问题转化为全局优化问题,并运用量子粒子群算法计算得到最优解。仿真结果表明了无论在节点均匀分布或是不均匀分布的网络中,该定位技术均有不错的定位性能。
（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。
非测距节点定位论文参考文献
[1].王飞.基于非测距的节点定位技术研究[D].郑州大学.2019
[2].陈熹.无线传感网中基于非测距的节点定位技术及改进方案[D].南京邮电大学.2016
[3].张晴晴.井下拱形巷道无线传感器网络非测距节点定位算法[D].江西理工大学.2016
[4].曹季.无线传感器网络非测距节点定位算法研究[D].江西理工大学.2015
[5].何文秀.各向异性无线传感器网络非测距节点定位算法研究[D].浙江工业大学.2015
[6].李波,张长胜,邵丹.一种利用可靠的锚节点的非测距定位算法[J].科学技术与工程.2014
[7].徐唱.无线传感器网络非测距节点定位算法研究[D].江西理工大学.2014
[8].王帅.测距与非测距结合的无线传感器网络节点定位算法的研究[D].天津大学.2013
[9].方旺盛,曾晶.基于量子遗传算法的非测距节点定位算法研究[J].计算机应用与软件.2013
[10].江禹生,冯砚毫,管芳,李萍.无线传感网非测距叁维节点定位算法[J].西安电子科技大学学报.2012