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基于自适应罚函数优化粒子群的的WSN定位算法

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目录

第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与工作

1.4 论文组织结构

第二章 无线传感器网络

2.1 无线传感器网络概述

2.2 无线传感器网络的结构

2.2.1 无线传感器网络结构

2.2.2 传感器节点结构

2.2.3 WSN协议

2.3 无线传感器网络的特征

2.3.1 无线传感器网络特点

2.3.2 WSN节点实际应用中的局限性

2.4 无线传感器网络的应用

2.5 无线传感器网络的关键技术

2.6 本章小结

第三章 无线传感器网络节点定位技术

3.1 无线传感器网络定位技术概述

3.2 无线传感器网络定位技术基本原理

3.2.1 节点定位基本术语

3.2.2 基本测距方法

3.3 常用的两种定位算法的介绍

3.4 无线传感器网络定位算法分类

3.4.1 基于距离的定位算法

3.4.2 距离无关的定位算法

3.5 影响定位精度的因素

3.5.1 信标节点的数目与分布

3.5.2 测距误差

3.5.3 累积误差

3.5.4 信号类型

3.6 WSN定位算法的性能评价标准

3.7 本章小结

第四章 基于PSOAPF的WSN定位算法

4.1 经典粒子群算法介绍

4.1.1 粒子群算法概述

4.1.2 粒子群算法原理

4.1.3 粒子群算法流程

4.1.4 粒子群算法产生误差的原因

4.2 传统罚函数简介

4.2.1 制约罚函数

4.2.2 障碍罚函数

4.3 基于PSOAPF的WSN定位算法描述

4.3.1 自适应罚函数的设计

4.3.2 粒子种群活动范围优化

4.3.3 适应度函数设计

4.3.4 算法流程

4.4 本章小结

第五章 仿真结果与实验分析

5.1 仿真环境与性能评价函数

5.2 仿真结果分析

(1)惯性权重对定位误差的影响

(2)PSOAPF算法与 PSO 算法收敛性能对比

(3)不同迭代次数与平均定位误差的关系

(4)信标节点密度与平均定位误差的关系

(5)测距误差与平均定位的关系

(6)通信半径与平均定位误差的关系

(7)网络中节点总数与平均定位误差的关系

(8)平均连通度与定位误差的关系

5.3 实验与分析

5.3.1 硬件选择

5.3.2 RSSI测距数据

5.3.3 实验数据

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果

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著录项

  • 作者

    韩亚波;

  • 作者单位

    江西理工大学;

  • 授予单位 江西理工大学;
  • 学科 控制工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 刘宏;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    自适应; 函数优化; 粒子群; WSN;

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