基于遺傳算法的無線傳感器網絡節(jié)點的自定位技術研究.pdf

1、無線傳感器網絡是一門綜合了傳感、計算、通信、信息處理等多學科交叉技術，在軍事、民用等各領域有著廣泛的應用。在眾多的應用研究中，節(jié)點首先必須確認自身位置信息。因而，節(jié)點自定位技術是無線傳感器網絡的基礎而關鍵的技術。 本文就無線傳感器網絡節(jié)點的自定位技術展開了研究，質心定位算法依賴于節(jié)點密度和網絡的連通性，故其定位誤差極大；但質心定位算法簡單，這對于能量有限的節(jié)點，是其優(yōu)勢。為保持質心算法優(yōu)勢，本文提出了基于極大似然估計法測距方法的

2、改進模型，對質心算法坐標值進行修正，并用遺傳算法對所改進的模型進行優(yōu)化。算法簡單的節(jié)點定位能夠節(jié)約能量，延長網絡使用壽命。論文的主要工作和成果如下： 1．研究了質心算法思想、數學模型，討論了該算法在節(jié)點定位精度上受節(jié)點密度、連通性等因素的影響。 2．針對在質心算法思想的節(jié)點自定位技術中，坐標值估算與實際值之間存在較大誤差，提出了基于極大似然估計法的測距技術誤差模型，討論了將該算法模型用于計算節(jié)點自定位的坐標誤差值，最后，

3、將該誤差值用于對質心算法的定位坐標值進行修正。 3．在介紹遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）的基礎上，將遺傳算法用于對極大似然估計法測距的模型上，建立了遺傳算法的仿真模型，設計了算法流程，得出了仿真結果。結果表明：傳感器節(jié)點的密度較大或連通性較好時，誤差值較小。此外，迭代計算次數較多時，誤差值較小。 經過遺傳算法優(yōu)化過的基于極大似然估計法測距的改進模型，在節(jié)點坐標的誤差值優(yōu)化方面，有著較好的結果。但是，由