【定位問題】基于模擬退火粒子群算法求解無線傳感器網絡中基于RSSI測距定位問題含Matlab源碼
【定位問題】基于模擬退火粒子群算法求解無線傳感器網絡中基于RSSI測距定位問題含Matlab源碼
TT_Matlab
博主簡介:擅長智能優(yōu)化算法、神經網絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領域的Matlab仿真,完整matlab代碼或者程序定制加qq1575304183。
1 簡介
提出了一種基于粒子群退火算法和RSSI的無線傳感器網絡的節(jié)點定 位算法.首先利用RSSI測距技術收集網絡中節(jié)點間的通信訊息和距離估計,并優(yōu)選信標節(jié)點;其次通過將定位問題視為一種優(yōu)化問題,采用粒子群退火算法優(yōu)化未 知節(jié)點的定位結果.仿真實驗結果表明,所提出的定位算法有較高的定位精度.
2 部分代碼
%將接收信號強度轉化為距離
%發(fā)射信號經衰減到達接收端,根據接收信號的強弱計算T-R距離
%接收功率Pr本應由實際測量而得
%但在沒有實驗設備的情況下,也可以利用假定的未知節(jié)點得出模擬測量值
%方法為
:
根據假定的未知節(jié)點位置,各信標節(jié)點得到精確的接收功率
%在此基礎上加上高斯隨機變量作為環(huán)境干擾,將此接收功率作為Pr的測量值
%再將Pr的測量值作為RSSI來求出T-R距離
%將區(qū)域劃分為若干個鄰的三角形,將信標節(jié)點分別置于三角形的頂點
%也可以說是將傳感器節(jié)點隨意但盡量均勻地投放在區(qū)域中,經過自身定位后作為信標節(jié)點
%未知節(jié)點向周圍發(fā)射定位信號,各信標節(jié)點接收后利用RSSI測距算法得到它們距未知節(jié)點的距離
%從這些距離中選取三個最小的距離,將其對應的信標節(jié)點作為選定信標節(jié)點
%以保證未知節(jié)點在選定信標節(jié)點構成的三角形內部
%以下程序中的T-R距離都指的是選定信標節(jié)點與未知節(jié)點的距離
function
[r] = Distance(d,a)
PtW
=
10e3; %單位是W
Pt
=
10*log10(PtW); %單位是dB
f
=
9e8; %載頻,單位是Hz
n
=
2; %路徑損耗指數
d0
=
20; %近地參考距離,單位是m
%d
=
100*sqrt(13) %選定信標節(jié)點與未知節(jié)點之間的精確T-R距離,單位是m
c
=
3*10^8; %光速,單位是m/s
lamda
=
c/f; %波長,單位是m
Gt
=
1;Gr = 1;L = 1; %Gt為發(fā)射天線增益;Gr為接收天線增益;L為與傳播無關的系統損耗因子(不小于1)
%PL0為近地參考距離的路徑損耗
%PrW
=
PtW*Gt*Gr*lamida^2/((4*pi)^2*d0^2*L) %單位是W
%PL0
=
10*log10(Pt/Pr) %單位是dB
PL0
=
-10*log10(Gt*Gr*lamda^2/((4*pi)^2*d0^2*L)); %單位是dB
Pr0
=
Pt-PL0; %單位是dB
%PL為精確T-R距離的路徑損耗;Pr為信標節(jié)點的接收功率
PL
=
PL0+10*n*log10(d/d0); %單位是dB
Pr
=
Pt - PL; %單位是dB
PrW
=
10^(Pr/10); %單位是W
%RSSI為接收信號強度指示,此處為包含高斯隨機變量的接收功率
%Xn為零均值的高斯分布隨機變量,標準差為cigema
%PrG為加上高斯隨機變量的接收功率,利用它來模擬接收功率的測量值,單位是dB
cigema
=
11.8; %單位是dB
N
=
5e3;
Xn
=
normrnd(0,cigema,N,1);
X
=
mean(Xn); %均值
PrG
=
Pr+X; %單位是dB
PrGW
=
10^(PrG/10); %單位是W
RSSI
=
PrGW; %單位是W
%r為求出的T-R距離;a為參數,隨距離范圍而改變
%RSSI
= a*(1/r)^2
%a
=
7; %在所選信標節(jié)點的距離范圍內,經反復測試,此參數較為合適
r
=
1/sqrt(RSSI/a);
3 仿真結果
4 參考文獻
[1]范玉紅, 彭宏, 朱陳良,等. 一種基于遺傳模擬退火算法和RSSI的無線傳感器網絡定位算法[J]. 西華大學學報:自然科學版, 2010, 29(6):4.
博主簡介:擅長智能優(yōu)化算法、神經網絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領域的Matlab仿真,相關matlab代碼問題可私信交流。
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