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智能化协同无线传感器网络节点定位算法PDF电子书下载

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• 作 者：杨彩着
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：新产品开发流程管理：以市场为驱动：第5版下一篇：维持维持 三幕剧 《智能化协同无线传感器网络节点定位算法》目录 标签：传感 节点 智能化 传感器 算法

第1章 绪论1

1.1 WSN节点定位算法的概念和发展1

1.2 节点定位研究的学派2

1.3 WSN智能化协同节点定位的研究架构4

第2章 无线传感器网络节点定位算法研究6

2.1 无线传感器网络6

2.1.1 传感器节点6

2.1.2 无线传感器网络结构6

2.1.3 无线传感器网络的特点7

2.1.4 无线信号的信道特性7

2.1.5 无线传感器网络的分层协议10

2.1.6 无线传感器网络的技术热点11

2.1.7 无线传感器网络的应用11

2.1.8 无线传感器网络面临的挑战12

2.2 无线传感器网络节点定位技术13

2.3 定位算法的概念15

2.4 定位算法的分类16

2.4.1 基于测距的定位与无须测距的定位算法16

2.4.2 集中式计算和分布式计算17

2.4.3 相对定位和绝对定位17

2.4.4 松散耦合和紧密耦合18

2.4.5 递增式定位和并发式定位18

2.5 节点定位算法的评价指标18

2.5.1 定位精度18

2.5.2 容错性和自适应性18

2.5.3 节点密度19

2.5.4 信标节点密度19

2.5.5 覆盖率19

2.5.6 功耗19

2.5.7 代价19

2.6 无线传感器网络节点的测距方法研究19

2.6.1 RSSI测距法19

2.6.2 TOA测距法20

2.6.3 TDOA测距法21

2.6.4 测距方法对比21

2.7 常用的节点定位算法22

2.7.1 MDS-MAP节点定位算法22

2.7.2 凸规划定位算法22

2.7.3 Hop-Euclidean节点定位算法23

2.7.4 APIT节点定位算法23

2.7.5 AHLos节点定位算法24

2.7.6 AOA定位法24

2.7.7 三角形质心定位算法25

2.7.8 边界盒定位算法25

2.8 无线传感器网络智能定位算法26

第3章 RSSI节点定位算法研究27

3.1 RSSI的测距模型研究27

3.1.1 RSSI的测距原理27

3.1.2 RSSI的测距影响因素29

3.2 常用定位算法研究29

3.2.1 极大似然估计法29

3.2.2 三角定位法30

3.2.3 三边定位法31

3.3 无线信号的传播损耗模型32

3.3.1 对数-常态分布模型32

3.3.2 自由空间传播模型33

3.3.3 双线地面反射模型33

3.3.4 衰减因子模型33

3.4 RSSI滤波算法研究34

3.4.1 滤波算法34

3.4.2 常用的滤波算法35

3.5 室内定位精度的影响因素分析36

3.5.1 环境参数37

3.5.2 突发干扰38

3.5.3 人体对信号接收强度的影响39

3.5.4 多径传播的影响39

3.5.5 同频干扰的影响40

3.6 三边定位方法分析40

3.6.1 实际环境下的三边定位方法40

3.6.2 加权三边定位法41

第4章 基于双参考节点差分修正的RSSI定位算法研究42

4.1 算法优化42

4.1.1 无线信号的衰减模型43

4.1.2 修正RSSI的测量值44

4.1.3 卡尔曼滤波预处理46

4.2 基于信标节点数量的算法优化46

4.3 算法的改进48

4.3.1 近邻点联合测距的修正48

4.3.2 加权高斯算法49

4.3.3 基于Fingerprint的节点定位算法52

4.3.4 加权定位的坐标54

4.3.5 加权质心坐标定位54

4.3.6 为定位坐标做误差补偿55

4.4 DRN-RSSI算法的设计57

4.4.1 传统的差分修正算法57

4.4.2 改进的差分修正算法57

4.4.3 算法实现步骤58

4.4.4 DRN-RSSI算法与其他算法的比较58

第5章 基于双参考节点差分修正的RSSI定位算法的实现及测试59

5.1 测试环境搭建59

5.1.1 节点部署和数据采集59

5.1.2 源码配置60

5.1.3 获取与配置上位机的参数60

5.2 仿真结果及其分析60

5.2.1 相关参数设置60

5.2.2 影响的因素61

5.3 总结与展望63

5.3.1 总结63

5.3.2 未来工作的展望64

第6章 DV-Hop节点定位算法研究66

6.1 DV-Hop节点定位算法的原理66

6.2 DV-Hop定位算法的误差分析68

6.2.1 客观因素68

6.2.2 主观因素69

6.3 定位算法评价标准71

6.4 限跳及优选信标节点的DV-Hop算法72

6.4.1 跳数修正72

6.4.2 基于误差因子的信标节点平均跳距修正72

6.4.3 优选信标节点73

6.4.4 限跳和优选信标节点的DV-Hop算法的流程75

6.5 基于蝙蝠优化的DV-Hop定位算法75

6.5.1 构建适应度函数76

6.5.2 蝙蝠算法77

6.5.3 流程图及步骤77

6.5.4 蝙蝠算法存在的问题79

6.5.5 蝙蝠算法的改进策略79

6.5.6 改进的蝙蝠算法思想81

6.6 基于双通信半径的DV-Hop节点定位算法82

6.6.1 算法实现步骤83

6.6.2 改进未知节点计算的方法83

6.7 阈值加权处理平均跳距的节点定位算法84

6.7.1 阈值加权处理平均跳距的节点定位算法（TWP-DV-Hop）的原理84

6.7.2 TWP-DV-Hop算法流程85

6.7.3 确定TWP-DV-Hop算法的阈值87

第7章 动态信标节点的分区域DV-Hop定位算法92

7.1 SRDV-Hop算法的研究背景92

7.2 基于跳数细化和距离校正的DV-Hop算法93

7.2.1 算法的设计思想93

7.2.2 细化最小跳数94

7.2.3 校正平均距离96

7.2.4 算法的执行步骤96

7.3 SRDV-Hop算法的定位过程97

7.3.1 优选信标节点97

7.3.2 DV-Hop算法的定位过程98

7.3.3 DV-Hop算法的误差分析99

7.4 SRDV-Hop定位算法改进的措施102

7.4.1 计算参数的修正102

7.4.2 构建适应度函数106

7.4.3 改进的措施107

7.4.4 优化三边定位108

7.4.5 对节点分布不均进行优化109

7.5 SRDV-Hop算法的流程109

第8章 SRDV-Hop算法仿真结果及其分析111

8.1 仿真实验的思路111

8.1.1 实体的数据化111

8.1.2 算法的操作化112

8.2 仿真环境112

8.3 影响的因素114

8.4 通信开销分析119

8.5 总结与展望119

8.5.1 算法总结119

8.5.2 算法存在的不足120

8.5.3 未来工作展望120

第9章 无线传感器网络质心定位算法的研究122

9.1 质心定位算法原理研究122

9.1.1 质心定位算法的原理122

9.1.2 质心定位算法的执行过程123

9.1.3 质心定位算法性能分析124

9.1.4 质心定位算法的不足125

9.2 改进的质心定位算法125

9.3 迭代加权质心定位算法125

9.3.1 算法描述125

9.3.2 算法流程图126

9.4 多质心定位算法研究127

9.4.1 测距的影响因素127

9.4.2 多质心定位算法128

第10章 动态多参考中心节点的质心定位算法133

10.1 算法思路133

10.1.1 传播模型的选择133

10.1.2 加权系数的选择134

10.1.3 多边形分解质心定位135

10.1.4 APIT定位算法137

10.2 基于RSSI校正的质心定位算法的设计139

10.2.1 算法思想139

10.2.2 算法数学模型139

10.2.3 算法步骤140

10.3 算法原理142

10.4 算法流程143

10.5 算法的性能144

第11章 动态多参考中心节点的质心定位算法仿真结果及其分析146

11.1 算法的编程工具146

11.2 MyEclipse软件146

11.3 常用的仿真软件147

11.4 MATLAB仿真软件147

11.5 仿真实验方案设计148

11.6 仿真实验的性能评价指标148

11.7 仿真结果及其分析149

11.7.1 参数设置与评价指标149

11.7.2 结果与分析150

11.8 总结与展望156

11.8.1 算法总结156

11.8.2 算法的不足156

11.8.3 未来的研究方向157

第12章 粒子群算法和RSSI定位算法研究158

12.1 粒子群算法研究158

12.1.1 粒子群算法原理研究158

12.1.2 粒子群算法研究现状159

12.2 标准粒子群优化算法160

12.2.1 粒子群优化算法原理160

12.2.2 算法的参数设置161

12.2.3 改进的粒子群算法的分类163

12.2.4 粒子群优化算法的改进策略164

12.3 粒子群优化算法164

12.3.1 粒子群优化算法的流程164

12.3.2 算法的设计步骤164

12.3.3 粒子群优化算法的应用165

12.4 智能定位算法166

12.4.1 遗传算法166

12.4.2 基于信度与几何约束的遗传定位算法167

12.5 RSSI定位算法171

12.5.1 基于RSSI测距的定位方法171

12.5.2 基于RSSI测距技术存在的不足172

12.5.3 RSSI的定位模型173

12.6 基于早熟检验的混沌粒子群优化算法174

12.6.1 混沌粒子群优化算法174

12.6.2 早熟检验的机制175

12.7 基于分级信度与早熟检验的混沌粒子群定位算法175

12.7.1 分级信度节点的选择机制175

12.7.2 混沌粒子群定位算法176

12.8 基于多目标粒子群的节点定位算法177

12.8.1 多目标定位算法的模型178

12.8.2 算法总体框架178

12.8.3 外部档案的维护算子179

12.8.4 全局最优选取算子180

12.9 基于带有罚函数的粒子群优化算法的WSN节点定位算法180

12.9.1 罚函数法180

12.9.2 定位的模型181

12.9.3 PSOPF算法的流程183

第13章 基于粒子群算法的RSSI节点定位算法研究186

13.1 引言186

13.2 算法模型187

13.2.1 粒子群算法惯性权重的改进187

13.2.2 节点定位模型的设计187

13.2.3 引入变异因子188

13.2.4 RSSI修正定位算法188

13.2.5 IRSSI测距模型189

13.2.6 IRSSI算法190

13.3 改进的粒子群算法IPSO191

13.3.1 计算目标函数191

13.3.2 计算自适应权值191

13.3.3 信标节点的淘汰机制192

13.3.4 IPSO算法流程图192

13.3.5 基于改进PSO的WSN节点定位算法的描述194

13.4 粒子群算法和RSSI定位的结合194

13.4.1 两者结合算法的思路194

13.4.2 粒子群优化算法和其他算法的融合195

13.4.3 改进的算法思想195

13.4.4 极大似然估计法（LS）197

13.4.5 加权最小二乘法（WLS）197

13.4.6 混沌粒子群算法199

13.4.7 基于动态权重的混沌粒子群算法199

13.5 算法实现步骤200

第14章 基于粒子群算法的RSSI节点定位算法的实验设计与验证研究201

14.1 WSN定位性能评价标准201

14.2 实验相关参数设置202

14.3 影响的因素203

14.4 性能分析207

14.4.1 验证算法的收敛性207

14.4.2 测距误差对定位误差的影响208

14.5 总结与展望210

14.5.1 算法总结210

14.5.2 工作展望210

参考文献212

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摘要：本文以“智能化协同无线传感器网络节点定位算法.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了该文档在智能化协同无线传感器网络节点定位算法方面的研究与应用。通过对文档的深入分析，本文从算法原理、性能分析、实际应用和未来发展趋势四个方面进行了全面探讨，旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。

1、算法原理

智能化协同无线传感器网络节点定位算法主要基于信号处理、无线通信和人工智能等技术。该算法通过协同节点之间的信息交互，实现对未知节点位置的精确估计。算法原理主要包括以下三个方面：

（1）信号处理：通过分析传感器节点接收到的信号，提取出与节点位置相关的特征信息。

（2）无线通信：利用无线通信技术，实现节点之间的信息交互，为定位算法提供数据支持。

（3）人工智能：运用机器学习、深度学习等方法，对节点位置进行预测和优化。

2、性能分析

智能化协同无线传感器网络节点定位算法在性能方面具有以下特点：

（1）定位精度高：通过协同节点之间的信息交互，算法能够实现对未知节点位置的精确估计。

（2）抗干扰能力强：算法在复杂环境下仍能保持较高的定位精度，具有较强的抗干扰能力。

（3）实时性好：算法能够快速响应定位请求，满足实时性要求。

3、实际应用

智能化协同无线传感器网络节点定位算法在实际应用中具有广泛的前景，主要包括以下领域：

（1）智能交通：通过定位车辆和行人，实现交通流量监控、交通信号优化等。

（2）环境监测：利用传感器节点监测环境参数，如空气质量、水质等。

（3）灾害预警：通过定位传感器节点，实现对地震、洪水等灾害的实时监测和预警。

4、未来发展趋势

随着物联网、大数据等技术的发展，智能化协同无线传感器网络节点定位算法在未来将呈现以下发展趋势：

（1）算法优化：针对不同应用场景，对算法进行优化，提高定位精度和实时性。

（2）跨领域融合：将算法与其他领域技术相结合，拓展应用范围。

（3）智能化发展：利用人工智能技术，实现节点定位的智能化和自动化。

总结：

本文对“智能化协同无线传感器网络节点定位算法.pdf电子书版文档下载”进行了详细阐述，从算法原理、性能分析、实际应用和未来发展趋势四个方面进行了全面探讨。该算法在智能化协同无线传感器网络节点定位方面具有显著优势，为相关领域的研究者和工程师提供了有益的参考。

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