基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的WSN節(jié)點定位的研究.pdf

1、無線傳感網(wǎng)(Wireless Sensor Network,WSN)是信息技術(shù)革命的重要組成部分，被廣泛的應(yīng)用于軍事，醫(yī)療護(hù)理，環(huán)境監(jiān)測，目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域，是一種重要的信息采集手段。
　　在實際應(yīng)用中，無線傳感網(wǎng)節(jié)點的位置信息是其提供各種應(yīng)用服務(wù)的基礎(chǔ)，雖然GPS(Global Positioning System)是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛、技術(shù)最成熟的全球定位系統(tǒng)，但是由于無線傳感網(wǎng)具有節(jié)點數(shù)量大，體積小，傳感節(jié)點能量有限的特點；使得高能

2、耗，體積較大，成本較高的GPS定位裝置在應(yīng)用于大規(guī)模的WSN時受到限制。
　　對于大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，目前主要的節(jié)點定位算法主要分為兩類；一類是基于測距的定位算法，即首先通過RSSI(Rdio Signal Strength Indicator)，TDOA(Time Difference of Arrival)等各種測距技術(shù)測得未知節(jié)點到已知節(jié)點的距離，列出方程組，再通過最大似然估計法、三邊測量法等求解此非線性方程組，最終完成

3、對未知節(jié)點的定位；另一種是基于非測距的定位算法，主要是在無線傳感網(wǎng)上部署特殊的通信協(xié)議，通過網(wǎng)絡(luò)的連通性來估計節(jié)點間的距離，從而完成定位過程，比較典型的算法主要有DV-HOP(Distance vector-hop),質(zhì)心算法等。
　　粒子群優(yōu)化算法是一種新興的群體智能優(yōu)化算法，主要用于求解非線性優(yōu)化問題，具有搜索速度快，實現(xiàn)簡單的特點，被廣泛的應(yīng)用于路徑規(guī)劃，經(jīng)濟(jì)預(yù)測等領(lǐng)域；但是粒子群優(yōu)化算法在求解復(fù)雜多峰的非線性優(yōu)化問題時，容

4、易陷入早熟收斂，針對這一缺點，本文提出一種基于種群粒距動態(tài)變化策略的帶有雙變異因子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法LH-DMPSO(Lowdiversity_Highdiversity Dual Mutation Particle Swarm Optimization)，通過動態(tài)變異，促進(jìn)粒子更新，從而克服早熟收斂問題。
　　在傳統(tǒng)的基于RSSI測距的無線傳感網(wǎng)節(jié)點定位算法中，使用RSSI測距手段本身會引入測距誤差，傳統(tǒng)的采用最大似然法估計等