基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

无线传感器网络定位技术研究

无线传感器网络已被誉为改变二十一世纪和改变未来世界的十种新兴技术之一。无线传感器网络中节点的定位是获取位置信息的前提,也是目标跟踪和对移动目标定位的基础。因此,本文从无线传感器网络的非测距两个方面,介绍了无线传感器网络定位的主要方法,并主要研究了基于移动的无线传感器网络定位新方法,包括节点定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、能源供应和安全等方面对该技术进行了概述。在分析传感器网络定位技术存在问题的基础上,提出可行的解决方案,并对未来的研究前景和应用趋势进行展望。     

一种基于几何约束的移动无线传感器网络定位算法

在许多无线传感器网络应用中节点定位是至关重要的,现有的节点定位算法大部分都是针对静态传感器网络,移动无线传感器网络的定位研究相对较少。针对定位节点和锚节点移动特性,结合无线传感器网络的特点,提出了一种基于几何约束的非测距定位算法。该算法不需要复杂的计算,也不需要大量的通信,仅仅利用移动锚节点的信息,通过几何约束条件来缩小未知节点所在区域的面积,从而完成定位。仿真实验结果表明,所提出的算法与其它算法相比,能够提高定位精度,有较好的抗干扰性,并且大大减少了能量消耗。     

无线传感器网络TDOA定位系统的设计与实现

分析现有的基于TDOA的无线传感器网络定位系统与算法,使用基于超声波传感器和无线射频模块的到达时间差(TDOA)测距技术,完成了该定位系统、机制和算法的设计和实现;针对传感器网络在实际应用中的不均匀性布撒和不良节点定位等问题,在TDOA测距技术和多边测量定位算法的基础上,提出一种改进的定位算法,以提高网络定位性能;实验表明,改进后的定位系统有效的减小了网络的定位误差,解决了不良定位问题,可应用到无线传感器网络中。     

一种无线传感器网络移动节点的三维定位算法

定位技术是无线传感器网络最重要的技术之一。对无线感器网络在三维空间的移动节点,提出一种基于蒙特卡洛的三维无线传感器网络非测距分布式定位算法。算法利用外接正方体来表示节点的通信范围和移动范围,根据未知节点每时隙最大移动范围和锚节点通信范围形成采样区域,依据锚箱的体积确定采样数量,随机采集的样点取均值作为未知节点的估计位置。介绍算法的原理,并进行仿真分析。仿真结果表明,在锚节点比例较少的情况下,该算法能获得比较理想的定位精度,优于传统的质心算法,有效实现了移动节点在三维空间的定位,且无须额外硬件支持和昂贵的测距设备,适合于大规模的无线传感器网络的节点定位。     

一种改进的无线传感器网络非测距定位算法

节点定位是实现传感器网络应用的前提,控制节点定位误差成为保证网络正常运行的关键。采用基于测距的定位算法,可以达到良好的精度,但需要测量装置,不适合能量受限的无线传感器网络。本文分析了常用的非测距定位算法,并在此基础上提出了一种改进的基于序列的非测距定位算法,以提高无线传感器网络定位算法的性能。     

基于运动向量的无线传感器网络节点定位

介绍无线传感器的常用分类,提出一种基于无需测距的定位方法,即基于运动向量的无线传感器网络移动节点定位.通过信号强度得到未知节点的大体区域,利用节点运动中向量的变化减小定位范围,根据向量的移动提高估计定位的精确度.对该算法进行仿真和总结,结果表明,与凸规划法相比,该算法有更高的定位精度.     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

基于移动节点的无线传感器网络定位算法

节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一,为了提高定位算法的准确性,提出了一种基于移动目标节点的两步定位算法。该算法利用一个移动目标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含自身当前位置的信息。而传感器节点的自身定位过程则可用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的目标跟踪方法实现。由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定性,所以先选取不共线的3个拥有RSSI测距能力的目标节点信息,利用Euclidean定位法提高滤波的初始位置精度,从而改善定位效果。通过仿真、分析和比较该目标节点在多种移动轨迹情况下的定位误差,这种两步定位法可以改善对目标节点移动轨迹的特殊要求的限制,能取得较好的定位精度,而且更适合于实际情况。     

无线传感器网络中的节点自适应周期定位

无线传感器网络节点自定位算法是无线传感器网络系统的重要组成部分,是无线传感器网络中所有应用得以实现的基础。基于最小二乘估计的自适应周期定位算法采用周期定位机制控制网络中节点定位,使用基于接收信号强度指示的测距技术获取节点间距离,启动定位周期,直至定位周期终止,完成定位。未知节点采用极大似然估计得到初解,使用最小二乘估计获得自身位置坐标的最终解。仿真实验表明,基于最小二乘估计的自适应周期定位算法能显著提高网络中未知节点的定位率,有效抑制测距误差的传播,提高了节点定位精度。     

基于信号相位搜索的WSN节点定位算法

节点定位是无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）研究的热点问题之一,基于信号相位信息与物理距离间的关系提出了基于信号相位搜索的WSN节点定位算法。该算法首先根据节点间信号相位信息,基于余弦相似性算法原理构建目标函数,将WSN节点定位问题转换为目标函数最优解搜索问题;然后基于质心定位算法原理确定搜索初始像素单元;最后利用梯度下降法替代逐像素单元的遍历搜索,在不影响定位精度情况下进一步提高定位效率,减小定位功耗。仿真实验结果表明,该算法的各项指标良好,适用于WSN的节点定位。     

三维无线传感器网络节点的序列重心定位算法

节点自定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。三维序列重心算法利用锚节点两两之间的垂直平分面将定位空间分为边、面和体三类区域,缩小了未知节点可能存在的范围,并在所在范围内再次求出离未知节点最近三点组成的三角形的重心作为未知点位置的估计。该算法改善了二维序列算法误差较大的问题,且不需要增加硬件设施来实现特殊的功能。仿真结果表明,该算法可以达到较高的定位精度,能够满足三维空间中未知节点定位的应用需要。     

基于RSSI的WSN二维对数搜索定位算法

定位技术是无线传感器网络(WSN)应用的关键技术之一。针对WSN中的定位问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的二维对数分布式搜索定位算法。采用改进的RSSI测距模型测量节点之间的距离,利用质心定位算法结果作为搜索起点,设计一种基于最小加权距离误差和的目标函数,对于每个节点通过二维对数搜索的方法,搜索具有最小加权距离误差和的点作为定位位置。仿真实验比较了质心定位算法、不带权值的二维对数搜索定位算法、基于RSSI的二维对数搜索定位算法在不同条件下的定位性能,结果表明基于RSSI的二维对数搜索定位算法的定位精度远优于质心定位算法,相比不带权值的二维对数搜索定位算法约提高了0.02R。     

WSN中一种改进的边界盒定位算法

边界盒算法利用通信范围内锚节点的区域位置信息实现自身定位.基于此,提出一种适用于无线传感器网络的改进边界盒定位算法,待定位节点利用边界盒算法得到初始区域位置信息后,广播该区域位置信息,并结合通信范围内其他待定位节点的区域位置信息实现二次定位.实验结果表明,改进算法的运算量较小,定位精度较高.     

基于代数重建法的DV-Hop定位算法

针对运用最小二乘法求解DV-Hop定位算法带来的节点定位误差较大的问题,提出基于代数重建法的DV-Hop定位算法,运用一种由图象重建问题而引入的逐次迭代算法——代数重建法。仿真结果表明,改进算法能降低无线传感器网络中节点的平均定位误差。     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

无线传感器网络中基于RSSI的加权DV-HOP定位方法

节点位置是无线传感器网络应用不可缺少的信息。DV-HOP算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法。标准DV-HOP算法在计算跳数时并未根据邻居节点间距离对跳数进行加权处理,导致当邻居节点间距离差别较大时算法定位精度低的问题。从RSSI的耗散模型可看出,RRSI可以作为距离的比征,提出一种基于RSSI的DV-HOP加权算法。该算法基于节点接收信标节点位置元组时的信号强度（RSSI）对邻居节点间跳数进行加权处理,将节点间的跳数与距离相关联。仿真实验结果证明该加权算法可大大提高定位精度。     

基于三角形重心扫描的改进APIT无线传感器网络自定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.APIT是一种主要的非基于测距的定位算法.相对于其他非基于测距定位算法,APIT具有定位精度高、通信开销小等优点.但是,APIT要求有较高的锚节点密度,而且在APIT测试过程中,边界效应以及低邻居节点密度容易增加InToOut和OutToOn测试错误的发生次数.另外,APIT算法中的网格扫描算法对于OutToIn错误的容错性较差且其执行效率低.针对以上问题,提出了一种基于三角形重心扫描的改进APIT算法.首先,分析了APIT测试中的两种典型错误InToOut和OutToIn错误产生的原因,引入了对APIT测试方法的两处改进;然后,分析了网格扫描算法对节点定位精度和算法执行效率的影响,提出了一种三角形重心扫描法,有效改进了算法的定位精度和执行效率;最后,通过仿真实验验证了改进后的算法不但可以有效地减少InToOut和OutToIn两类错误发生的次数,提高平均定位精度,改善算法的性能,而且对OutToIn错误的容错性更强,执行效率更高,能够显著地提高节点的平均精度.     

无线传感器网络节点定位技术研究

节点定位是无线传感器网络应用的前提和基础.本文在分析WSN自身定位算法研究的基础上,对定位算法进行了分类.根据静态定位和动态定位算法的不同特点,对现有的算法进行了分析比较,并重点讨论了一些典型的动态定位算法.最后针对统一武器制导网络等空间应用领域中对网络节点定位的要求,探讨了节点的移动性和三维定位问题.     

基于超声波六元阵列测距的WSN节点定位技术研究

基于超声波测距的定位技术以其精度高、范围广和性能稳定等优点,在无线传感器网络中广泛应用。为了实现较大范围的高精度定位,利用自主实现的超声波六元传感器阵列进行TDOA测距,并进行测距误差分析,然后采用基于测地距离的多维定标算法(Geodesic Distance MDS)进行无线传感器网络节点定位。在MATLAB平台下与Cricket采用的迭代式三边定位和AHLoS采用的多点定位算法进行对比仿真实验,结果表明Geodesic Distance MDS算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。