MATLAB の使用: RSSI に基づく粒子群アルゴリズムとシミュレーテッド アニーリング最適化によるワイヤレス センサー ネットワークの位置決め問題の解決
ワイヤレス センサー ネットワーク (WSN) は、特定のエリアに分散された多数のワイヤレス センサー ノードで構成されるネットワークです。ノードは無線通信を通じて連携して、環境内のデータを収集および送信します。重要な問題の 1 つはノードの位置を決定することであり、これは環境モニタリング、スマート交通などの多くのアプリケーションにとって重要です。この記事では、MATLAB を使用して、受信信号強度表示 (RSSI) に基づく粒子群アルゴリズムとシミュレーテッド アニーリングの最適化を実装し、ワイヤレス センサー ネットワークの位置決め問題を解決する方法を紹介します。
1. 問題の説明
無線センサー ネットワークでは、各ノードは他のノードから送信された信号の強度を測定することによってその位置を特定します。信号伝播モデルによれば、信号強度はノード間の距離に関係します。したがって、ノード間の信号強度を測定することで、ノード間の距離を推定できます。RSSI を距離メトリックとして使用します。
この問題の目的は、既知のノード位置のセットと対応する RSSI 測定値に基づいて未知のノードの位置を推定することです。この問題を解決するには、シミュレーテッド アニーリングの最適化と粒子群の最適化を組み合わせて使用します。
2. アルゴリズムのステップ
- データの準備
まず、一連の既知のノード位置と対応する RSSI 測定値がトレーニング データとして収集されます。これらのデータは、ノード間の信号伝播をモデル化するために使用されます。モデルの堅牢性を向上させるために、収集されたデータはさまざまなノード構成と環境条件をカバーする必要があります。
- 信号伝播モデルの確立
収集したトレーニング データを使用して、ノード間の信号伝播のモデルを構築します。これは、RSSI とノード間の距離との間の関数関係を確立することによって実現できます。一般的に使用されるモデルには、経路損失モデルと二次補間モデルが含まれます。適切なモデルを選択し、トレーニング データを当てはめてモデルのパラメーターを取得します。
- 粒子群アルゴリズムの初期化
粒子の数、位置範囲、速度範囲などを含む、粒子群アルゴリズムのパラメーターを初期化します。各パーティクルは未知のノードの位置を表します。
- フィットネス関数の定義
各粒子のソリューションの品質を評価するためのフィットネス関数を定義します。この問題では、適応させます