基于无线传感器网络的一种改进Dv-Hop算法

无线传感器网络中的Dv-Hop算法是一种无需测距的节点定位算法,经仿真观察,该算法在信标节点密度较低时节点平均误差较大且稳定性不好.提出了一种改进Dv-Hop算法,即在一个网络区域的边缘设置信标节点.经仿真验证,该算法在和Dv-Hop同等信标节点密度的情况下,在定位精度、节点定位的稳定性以及能源消耗方面都有所改善.     

多功率移动锚节点辅助的分布式节点定位方法

提出了一种移动锚节点辅助的分布式定位算法.与以前的基于移动锚节点的定位算法不同,此算法不需要任何测距技术支持.它是利用移动锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息转化为一系列二次不等式约束,然后通过凸优化技术求解这些不等式组来逼近未知节点位置的最佳估计.仿真结果表明,提出的距离无关的定位算法可适合实际定位情况且具有较高的定位精度.     

多移动信标辅助的分布式节点定位方法

为提高移动信标辅助定位算法的定位精度,避免重复扫描待定位节点,提出了一种使用多个移动信标的定位方法。这些信标在遍历网络时保持一定相对位置关系,使用TDoA技术测距并为未知节点提供距离信息辅助其定位。提出了基于最优覆盖策略的2种移动信标路径规划方法。仿真结果表明,所提出的算法具有较高的定位精度,且所使用的移动路径性能较高。     

基于跳数修正和跳距调整的 DV-Hop定位改进算法

针对DV‐HOP算法定位精度不高、对网络拓扑要求较高的缺点,提出一种新的改进算法,主要做了以下三个方面的工作：利用基于测距的RSSI方法对跳数信息进行调整;通过剔除远距离的信标节点从而减少了因路径上跳数过多所造成的误差积累;通过加权处理各信标节点的平均跳距来得到定位节点平均跳距。仿真结果表明,在不增加额外硬件开销的前提下,算法的定位精度有了明显提高,是一种可行的无线传感器节点定位解决方案。     

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正RSSI测距值的加权定位算法。测距阶段将信标节点之间的距离和信号强度信息同时考虑在内进行RSSI值校正,权值选择阶段采用了修正传统权重的计算方法,权值取距离倒数之和。通过仿真证明,本文提出的算法相对于传统的加权质心定位算法有明显改进,获得较好的定位精度。     

无线传感器网络混合定位技术研究

在大规模复杂无线传感器网络中往往采用多种节点定位技术,在此结合现有无线传感器定位技术的现状,提出了一种混合定位技术以实现不同定位方法之间的互补。一方面利用RSSI定位弥补TDOA定位覆盖范围小的缺点;另一方面将测距信息引入到非测距定位DV—Hop算法中,用RSSI测距模型来提高DV-Hop算法中定位节点与信标节点间有效距离的精度。实验结果表明,该混合定位技术实现了TDOA,RSSI以及DV-HOP等定位技术的融合,有效地提高了复杂大规模无线传感器网络的节点定位精度。     

基于平均跳距修正的无线传感器网络节点迭代定位算法

针对无需测距DV-Hop定位算法存在较大定位误差的问题,从3个方面对其进行了改进:采用最小二乘法准则校正了信标节点间的平均每跳距离;基于对多信标节点平均每跳距离的加权处理修正了用于位置估计的平均每跳距离;通过设定定位精度门限,给出了对估计的定位节点坐标进行迭代求精的数值方法.给出了改进定位算法的实现流程,并对算法的性能进行了仿真研究.仿真结果表明,在适当增加节点计算量和通信开销的条件下,改进算法的定位精度和精度稳定性有明显改善,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案.     

基于ZigBee室内定位加权质心法研究

基于RSSI的测距技术是一项低成本距离测量技术被广泛应用于距离定位的领域中。本文在对室内特殊环境中节点分布分析和研究的基础上,提出了一种新的加权质心定位算法。用信标节点对未知节点的不同影响力来确定加权因子,进行加权质心算法定位。在ZigBee平台进行实验,结果表明在近距离测距时,其定位平均误差在2m以内。     

基于连通度和加权校正的移动节点定位算法

移动节点定位问题是无线传感器网络中的研究重点。针对移动节点定位误差大的问题,提出一种基于连通度和加权校正的移动节点定位算法。在未知节点移动过程中,根据节点间连通度大小选取参与定位的信标节点,利用加权校正方法修正RSSI测距信息,然后用最小二乘法对未知节点进行位置估计。仿真分析表明,节点通信半径和信标密度在一定范围内,该算法表现出良好的定位性能,定位精度明显提升。     

基于RSSI测距的室内定位技术

搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台,以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型,并对信标和未知节点进行软件开发,实现了基于RSSI的定位算法。经过定位实验精度评估,文中算法的平均定位误差为2.3 m,满足大多室内场景要求。