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多维标度定位及移动锚节点凸规划定位算法研究-庄放望.pdf
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多维标度定位及移动锚节点凸规划定位算法研究_庄放望.pdf
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分类号_____________________ 密级
__________________
UDC
_____________________
学号
__________________
硕士学位论文
Thesis for Master's Degree
论 文 题 目
_________
多维标度定位及移动锚节点
凸规划定位算法研究
申请学位类别
__________
工程硕士
专 业 名 称 电子与通信工程
研究生姓名
___________
庄放望
导 师 姓 名 、职 称 任克强教授
二 〇 一 五 年 六 月
分类号: 密 级:
U D C: 学 号:
硕 士 学 位 论 文
2015 年 06 月 05 日
多维标度定位及移动锚节点凸规划定位算法研究
Research on Node Localization Algorithm Based on MDS-
MAP and Mobile Anchor Convex Programming
学 位 类 别: 工程硕士
作 者 姓 名: 庄放望
学 科、专 业: 电子与通信工程
指 导 教 师: 任克强 教授
研 究 方 向: 无线传感器网络
江西理工大学硕士学位论文 摘要
I
摘 要
在无线传感器网络应用中,环境科学、交通管理、医疗卫生、军事反恐、空间探测和
灾害监测等,必须以知道信息的具体来源位置作为保障。因此,节点定位技术在无线传感
器中占据着十分重要、不可或缺的地位。在实际的环境中,常常会遇到不规则的网络拓
扑、复杂的传播环境、不均匀的节点部署等问题,这对定位算法的性能提出更高的要求。
本文对已有定位算法进行研究分析,考虑已有算法的不足,针对定位算法在理想环境与非
理想环境下的定位性能展开研究。通过理论性研究,本文提出了相应的改进算法,以满足
于定位算法适用性要求。本文的主要工作如下:
1.针对经典多维标度定位算法 MDS-MAP(C)以及移动锚节点凸规划定位算法展开研
究,分析了原始算法的基本原理、定位性能等。
2.由于基于 RSS 的 MDS-MAP(C)采用最短路径距离代替欧氏距离,并利用 SVD 分
解求解节点位置,定位精度有待提高。本文针对 MDS-MAP(C)算法的不足,提出了一种基
于最短路径距离矩阵修正的 MDS-DMC 定位改进算法。算法通过启发性搜索来改善最短路
径距离与欧氏距离之间的误差,并利用 smacof 算法代替 SVD 分解,提高了定位精度,并
用提高对不规则网络的适应性。实验结果表明,改进算法比原算法具有更高的定位精度,
并可以更好地适应不同的网络模型。
3.为了提高无线传感器网络的节点定位精度,对相关文献进行了研究,在移动锚节
点凸规划定位算法的基础上提出了一种改进的移动锚节点凸规划定位算法。该算法对原始
作了以下改进:利用正半定松弛方法扩大求解问题的可行域,以降低求解优化问题的计算
复杂度;采用局部梯度下降法进行迭代优化来逼近最优估计,以提高优化问题的求解精
度。实验结果表明,改进算法比原算法具有更高的定位精度,并可以更好地适应不同的网
络规模。
综上,本论文围绕节点定位算法的定位性能对无线传感器网络典型算法展开了研究,
提出了两个改进算法,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明,提出的两个算法满足了
精度高、复杂度低、效率高、成本低的实际需求。改进算法不仅具有重要的研究意义,更
具有广泛的实际应用价值。
关键词:无线传感器网络;节点定位算法;多维标度定位;凸规划定位;移动锚节点
Abstract
II
Abstract
In the applications of wireless sensor network, such as environmental science, traffic
management, health care, anti-terror military, space exploration, and disaster monitoring, etc, the
exact location of the information happened must to be known as a guarantee. Therefore, the
localization technology of node in wireless sensor network plays an import and indispensable role.
In the actual environment, it often encounters the problem of irregular network topology, as well as
complex broadcasting environment and uneven node deployment. It required higher performance
on the localization algorithm. This paper carrying on the research analysis based on the existing
localization algorithms, considering the shortcomings of the existing methods, studying the
positioning algorithm performance under ideal environment and the non-ideal environment.
Through the theoretical research, this paper puts forward the corresponding improved algorithms
for meeting the requirement of applicability. The main works of this paper are as follows:
1. Research on the classical multidimensional scaling localization algorithm MDS-MAP(C)
and the mobile anchor node localization algorithm based on convex programming, and analyze the
basic principle and positioning performance of the original algorithm.
2. Due to the RSS-based multidimensional scaling algorithm MDS-MAP(C) using the
shortest path distance to replace the Euclidean distance, and using SVD decomposition to localize
the node, the accuracy of localization can be improved. Aiming at the shortcomings of the MDS-
MAP(C), this paper proposes an improved MDS-DMC localization algorithm based on the shortest
path distance matrix correction. The improved algorithm using heuristic search to reduce the error
between the shortest path distance and Euclidean distance, and using the smacof algorithm instead
of SVD decomposition in order to improve the positioning accuracy and the adaptability of
irregular network. The experimental results show that the improved algorithm has higher
positioning accuracy than the original algorithm and can better adapt to different network model.
3. In order to enhance the node localization accuracy in wireless sensor networks, this article
had studied related references, and proposed an improved convex programming localization
algorithm of mobile anchor node. The algorithm made some improvements on the original
algorithm: to reduce the computational complexity of solving optimization problems, positive
semi-definite relaxation method was utilized for enlarging the feasible region of solving problems;
to improve the accuracy of solving optimization problems, local gradient descent method was used
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