LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法

多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。     

大规模无线传感器网络快速定位算法

针对大规模无线传感器网络(WSN)定位算法普遍存在时间复杂度过高的问题,实现了WSN邻近节点间逐对"比较关系"矩阵到位置坐标的快速可视化映射.算法首先引进快速映射(FastMap)计算过程,把参考节点作为定位的轴点,选择距离最长的对角线作为轴线,避免了相对坐标到绝对坐标的转换过程;将FastMap运算的概略坐标作为MDS(multi-dimensional scaling)的输入,提高了定位精度.在MATLAB软件中设置600m×600m的定位区域,利用无线信号衰减模型产生虚拟测试点,分别针对包含3 600,1 600,900,576,400个节点的无线传感器网络进行仿真实验.结果表明:与随机型和经典MDS算法相比,所提出的算法在保持高的定位精度的前提下,大大降低了时间复杂度.算法被应用于智能超市导购系统,21辆购物车的平均定位误差为0.158 5m.     

基于Bregman散度的无线传感器网络定位

现有算法难以处理脉冲噪声,导致无线传感器网络（WSN）中节点定位精度较低,为此提出基于Bregman散度的WSN定位算法. 该算法分为2个阶段：欧氏距离矩阵（EDM）恢复阶段和坐标映射阶段. 基于EDM的自然低秩性,将EDM恢复问题转化为噪声环境下的矩阵补全问题;采用L_1,2范数显式平滑脉冲噪声,建立正则化矩阵补全模型;为了有效求解该模型,定义多元函数Bregman散度,将分裂Bregman迭代拓展到矩阵空间,结合交替最小化算法,得到EDM的估计;在此基础上,基于多维标度法对节点位置进行估计. 实验结果表明,在不同噪声条件下,该算法在保证高效性的同时,在定位精度和鲁棒性方面优于其他算法,特别是当采样率达到一定程度时,定位误差不到其他算法的1/4.     

矿井无线传感器网络三阶段定位方法

针对煤矿井下恶劣的自然环境,以LQI作为节点间相似性度量指标,基于Takane非度量的多维尺度(MDS)算法,实现了一种新颖的Anchor-free的无线传感器网络三阶段定位方法.该方法基于分簇区域定位和精确定位相结合的思想,将定位过程划分为区域定位、MDS度量和定位求精3个阶段,通过有效融合3种定位信息,实现对井下作业人员的精确定位.论文在防空洞模拟矿井条件下搭建了ZigBee网络进行该方法的现场实验.结果表明:非度量MDS算法的定位误差与度量MDS算法相比大大降低,使三阶段方法较好地解决了因地质结构不均匀和大量水汽存在所导致的定位误差较大的问题.     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。     

多边算法在无线传感器网络目标定位中的应用

目标定位是无线传感器网络最基本的功能之一.多边算法是三边算法的改进算法,该算法的目的是减少目标和节点间距离的误差,以提高定位精度.算法采用更多的传感器节点对目标定位,通过最小二乘算法减小了测距误差,进一步通过加权最小二乘算法减小了监测节点位置误差,实现了无线传感器网络对单个目标的定位.最后将三边算法与多边算法进行比较,仿真结果表明,多边算法降低了测距误差和位置误差,定位精度更高.     

无线传感器网络的定位改进算法

DV-Hop定位算法利用最近一个信标节点估计的平均跳距来计算未知节点坐标,降低了定位精度.提出了改进算法,对每个信标节点的平均跳距误差进行mandist和dist跳距修正加权,然后用加权处理后的平均跳距误差修正全网平均每跳距离,使其更逼近实际距离,最后得到未知节点的坐标.通过仿真,证明该改进算法可以有效地降低节点分布不均引起的测距误差,提高算法的定位精度.     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.