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RSSI测距的无线传感器网络定位算法

提出了一种采用最小二乘法对环境参数进行拟合的方法,获得损耗模型,同时对所测得的RSSI数据进行高斯处理并优选信标节点,最后对目标节点采用改进后的三边测量定位算法进行节点定位.实验结果表明,本算法定位受环境因素影响减小,比传统RSSI定位算法精度更高,可应用于无线传感器网络中.     

基于加权最小二乘变尺度法的无线传感器网络定位

为了降低整个无线传感器网络的成本和减小测量误差对定位精度的影响,一般传统做法是把已定位的未知节点升级为信标节点,再对其他节点进行定位,但此情况会造成累积误差。为了减少累积误差,提出了一种加权的最小二乘变尺度定位算法,该算法首先利用加权最小二乘法对未知节点进行位置估计,然后把定位的未知节点升级为信标节点,再对剩下的未知节点进行位置估计,最后利用拟牛顿法对估计出来的位置进行优化。仿真结果表明,该算法能有效地减少测距误差和累积误差,降低网络成本,提高网络覆盖率和传感节点的定位精度,并且该算法不增加额外硬件设备,易于实现。     

WSN中一种改进的DV-Hop节点定位算法

DV-Hop算法是一种经典的距离无关的无线传感器网络节点定位算法.详细分析了DV-Hop算法的定位过程,针对其局限性提出一种改进的DV-Hop算法.该改进算法在传统DV-Hop算法的第一阶段采用分簇策略以减小通信开销和分组冲突概率,并且用拟牛顿优化算法代替传统的最小二乘法计算节点位置,最后用Matlab7.0进行仿真....     

视觉传感器网络中基于RANSAC的顽健定位算法

视觉传感器网络由于节点故障或环境变化将导致节点对目标的观测数据出现错误,而基于最小二乘的多视觉信息融合定位方法将因此造成较大的定位误差。针对此问题提出一种基于集中式RANSAC的顽健定位算法,将错误数据进行筛选剔除,从而提高定位精度,进一步针对集中式 RANSAC 将会导致单个节点的计算复杂度过高而导致网络节点能耗不平衡问题,提出基于分布式 RANSAC 的顽健定位算法,从而将大量的迭代计算平均分布在各个节点中并行处理,在保证定位过程顽健性的同时保证了网络的计算能耗平衡性。最后通过实验对no-RANSAC、cen-RANSAC 和 dis-RANSAC算法的定位性能进行了比较,验证了该算法能够依照预定的概率获得良好的定位结果,并对算法的时间复杂度进行了分析。     

基于无线传感器网络的TDOA-CTLS定位算法研究

节点位置的确定是无线传感器网络的应用基础.为了提高传感器网络节点定位的精度,利用转移矩阵和观测矩阵噪声之间的关系,采用约束总体最小二乘算法求解时差定位问题.通过将定位问题转化为一个约束总体最小二乘问题,然后又将有约束问题等价为无约束的问题,利用Newton算法进行迭代求解.最后计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

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。     

WSN中节点定位方法的改进

无线传感器网络节点位置信息的获取非常关键。首先考虑节点分布问题提出了一种新的节点分布模式,并改进定位算法,将节点定位过程主要分为一级定位和二级定位。一级定位采用基于优先值阈值的质心定位算法,并将一级定位的节点作为新锚节点参与二级定位。二级定位使用基于优先值阈值的DV-Hop最小二乘定位算法。Matlab仿真结果证明,提出的节点分布模式利于节点定位,一级定位算法降低了计算量,并与二级定位算法一起提高了定位精度。     

基于改进DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对DV-Hop距算法定位误差大的难题,提出一种改进离估计误差,并利用DV-Hop的传感器节点定位算法。首先修正知节点与信标节DV-Hop算法对节点进行定位;然后对进V-Hop算法定位误差行校正,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析。仿真结果表明,本文算法可以较好地克服DV-Hop算法存在的不足,提高了传感器节点的定位精度。     

基于线性校正总体最小二乘准则的三维说话人定位算法

针对到达时间差(TDOA)度量误差和麦克风阵列误差,提出了一种基于线性校正总体最小二乘准则的三维说话人定位算法.该定位算法通过对球面误差准则进行总体最小二乘优化来控制阵列误差的影响,并通过对优化过程引入方向参数的二次约束来控制算法的方差.仿真实验表明,本算法可以同时兼顾定位的方差性能和偏差性能,给出稳健的定位结果.     

Weighted centroid localization based on compressive sensing

To solve the problem of estimating the locations of sensor nodes in wireless sensor networks where most nodes are without an effective positioning device, a novel range-free localization algorithm—weighted centroid localization based on compressive sensing (WCLCS) is proposed. WCLCS makes use of compressive sensing to get decomposition coefficients between each nonbeacon node and beacon nodes. According to these coefficients, WCLCS algorithm decides the weighted value of each beacon node for Centroid and estimates the locations of nonbeacon nodes. The simulation results show that WCLCS has better localization performance than LSVM.     

信标节点漂移情况下的无线传感器网络节点定位机制

针对信标节点漂移情况下的节点定位问题,提出了一种分布式的信标节点漂移检测方法,采用节点自评分和协商机制,自动寻找可能发生了漂移的信标节点,同时针对大量信标节点发生漂移后的定位覆盖率下降问题,构建普通节点的定位可信度模型,并在定位盲区内使用一些较为可靠的普通节点作为临时信标节点进行定位。仿真实验表明,该算法在误检测、定位误差方面性能优于传统算法,具有较低的通信开销、较高的实用性和灵活性。     

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。     

An analytical geometric range free localization scheme based on mobile beacon points in wireless sensor network

In many applications of wireless sensor network, the position of the sensor node is useful to identify the actuating response of the environment. The main idea of the proposed localization scheme is similar with most of the existing localization schemes, where a mobile beacon with global positioning system broadcast its current location coordinate periodically. The received information of the coordinates help other unknown nodes to localize themselves. In this paper, we proposed a localization scheme using mobile beacon points based on analytical geometry. Sensor node initially choose two distant beacon points, in-order to minimize its residence area. Later using the residence area, sensor node approximate the radius and half length of the chord with reference to one of the distant beacon point. Then the radius and half length of the chord are used to estimate the sagitta of an arc. Later, sensor node estimate its position using radius, half length of the chord, and sagitta of an arc. Simulation result shows the performance evaluation of our proposed scheme on various trajectories of mobile beacon such as CIRCLE, SPIRAL, S-CURVE, and HILBERT.     

基于DV-Hop的RSSI-Hop算法

在无线传感器网络中,监测到时间之后关心的一个重要问题就是该事件发生的位置。传感器节点能量有限、可靠性差、节点规模大且随机布放、无线模块通信距离有限,对定位算法和定位技术提出了很高的要求。针对随机布放、节点配置低的无线传感器网络,提出一种新的RSSI-Hop定位方法,该方法可以在不增加硬件开销的基础上,有效降低节点能量消耗,较准确地估算未知节点到参考节点之间的距离,减少累积误差,提高定位的准确性。其主要思想是,节点信息根据RSSI强弱,估算各节点到信标节点之间的距离。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。     

Range-Free Mobile Sensor Localization and a Novel Obstacle Detection Technique

Mobile sensor localization is a challenging problem in wireless sensor networks. Due to mobility, it is difficult to find exact position of the sensors at any time instance. The aim of localization is to minimize positioning errors of the mobile sensors. In this paper we propose two range-free distributed localization algorithms for mobile sensors with static anchors. Both the algorithms depend on selection of beacon points. First we assume that mobile sensors move straight during localization which helps us to provide an upper bound on localization error. Certain applications may not allow sensors to move in a straight line. Obstacles may also obstruct path of sensors. Moreover beacon point selection becomes difficult in presence of obstacles. To address these issues, we propose another localization algorithm with an obstacle detection technique which selects correct beacon points for localization in presence of obstacles. Simulation results show improvements in performance over existing algorithms.     

航天发射场电力传输线WSN定位算法与仿真

为了准确、快速地查找航天发射场电力传输线故障的位置,在电力传输线上安装传感器用于故障定位。由于这些传感器呈线性分布,所以采用传统的DV-Hop算法进行传感器节点定位时,会导致定位失效。为此,提出一种改进的DV-Hop定位算法,该算法将电力传输线上的传感器等间距分布,计算最小跳步获得未知节点到信标节点的物理距离,采用双曲线定位算法求解出未知节点的坐标位置。最后,通过应用仿真,结果表明：改进的DV-HOP算法比传统的其他传感器定位算法的定位精确度高,且性能更加稳定,能够实现发射场电力传输线故障的快速、准确定位。     

基于像素距离加权的室内成像定位研究

针对室内成像定位技术受随机噪声的影响较大、定位误差较高的问题,提出了一种基于像素距离加权的室内成像定位技术。在室内屋顶布设多个红外LED,依靠成像传感器获得红外LED信标的像点,将成像点到成像传感器中心的像素距离作为加权因子引入室内成像定位算法中,可以有效地提高室内定位精度。并进行了仿真实验,实验选择4m×4m×3m的空间区域模拟室内环境,当布设的红外LED信标数量为3时,应用改进后的算法可以获得10cm以内的定位误差性能,并且误差波动不超过5cm。另外,随着布设信标数量的增加,定位误差继续减小。改进后的定位算法有效地提高了室内定位的精度以及成像定位算法的普适性。     

Distributed localization using mobile beacons in wireless sensor networks

A new distributed node localization algorithm named mobile beacons-improved particle filter (MB-IPF) was proposed. In the algorithm, the mobile nodes equipped with globe position system (GPS) move around in the wireless sensor network (WSN) field based on the Gauss-Markov mobility model, and periodically broadcast the beacon messages. Each unknown node estimates its location in a fully distributed mode based on the received mobile beacons. The localization algorithm is based on the IPF and several refinements, including the proposed weighted centroid algorithm, the residual resampling algorithm, and the markov chain monte carlo (MCMC) method etc., which were also introduced for performance improvement. The simulation results show that our proposed algorithm is efficient for most applications.