无线传感器网络自定位及跟踪算法研究的开题报告一、选题背景无线传感器网络（wirelesssensornetwork，WSN）是指由大量小型、低成本、无线传感器节点组成的网络，用于感知、处理、传输和存储环境信息。WSN适用于环境监测、灾难控制、智能交通等多个领域，正逐渐成为物联网重要组成部分。而对于WSN来言，节点的自定位及跟踪是一项关键技术，它能够实现对节点位置信息的获取和实时更新，提高网络性能和可靠性，因此，本文将对无线传感器网络自定位及跟踪进行探究。二、研究内容1.研究现状分析本文将对无线传感器网络自定位与跟踪的国内外研究现状进行分析。着重介绍传感器网络位置信息推算算法、跟踪算法和精度优化等方面。2.自定位算法分析在分析定位算法基础上，探究WSN中能够广泛适用的自定位算法。通过对比不同算法的优劣，确定最适合WSN的自定位算法，并对算法进行仿真模拟测试。3.跟踪算法分析对无线传感器网络的跟踪进行研究，深入探究跟踪算法的特点及优化方案。结合WSN的应用场景，对算法进行仿真分析，并提出跟踪算法的改进方案。4.关键问题网络性能优化在实际应用中，网络性能与节点位置关系密切。本文将分析网络性能的关键指标，并重点探讨节点位置信息对网络性能的影响。优化节点位置信息推算算法，提高网络性能，实现WSN高效工作。三、研究意义1.对于无线传感器网络自定位问题，通过对比不同定位算法的精度、计算复杂度和可扩展性分析，找出适合WSN的自定位算法。同时，对算法进行改进，提高算法的定位精度，为无线传感器网络的实际应用提供了技术支持。2.探究无线传感器网络跟踪算法，找出合适跟踪算法，并通过算法的改进，提高了无线传感器网络的跟踪精度和能效。3.通过优化节点位置信息推算算法，找出节点位置对网络性能的关键指标，并通过优化算法，提高网络性能和可靠性。四、研究方法和步骤1.查阅相关文献资料，深入研究无线传感器网络的自定位和跟踪算法。2.分析WSN的应用场景，确定适合WSN自定位和跟踪的算法。3.进行网络性能分析，明确关键指标和优化方案。4.设计算法实验，对算法效果进行评估，并对算法进行优化和改进。五、论文进度安排第一阶段：文献调研和问题归纳时间：2019年8月~2019年9月任务：查阅相关文献，总结无线传感器网络自定位和跟踪算法问题。第二阶段：分析自定位和跟踪算法时间：2019年9月~2019年11月任务：分析定位算法和跟踪算法，选择最适合WSN的算法。第三阶段：算法验证和改进时间：2019年11月~2020年1月任务：通过仿真模拟，对算法进行测试，并对算法进行改进和优化。第四阶段：性能分析和论文撰写时间：2020年1月~2020年3月任务：对无线传感器网络的性能进行分析，完成学位论文的撰写和修改。六、预期结果1.提出一种适用于无线传感器网络的自定位算法。2.探究跟踪的关键技术，提出适合WSN的跟踪算法及改进方案。3.在满足节点精度要求的情况下，优化节点位置信息推算算法，提高网络性能和可靠性。4.为无线传感器网络自定位及跟踪算法领域的研究和应用提供技术支持。