二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。     

基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在栅格扫描算法的基础上提出了一种基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法.利用未知节点与两跳范围内的锚节点的连通性约束信息,在近节点对未知节点进行栅格扫描得到其初始位置估计的基础上,引入远节点对未知节点再次进行栅格扫描,从而提高定位精度.算法增加了远节点栅格扫描的计算量,但不需要额外地增加节点的硬件功能.仿真结果表明,与仅利用近节点的栅格扫描算法相比,该算法在锚节点密度增大的过程中可以更快地提高定位精度.     

Grid-Scan算法定位误差和定位率的改进

针对Grid-Scan算法定位率及定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点的Grid-Scan定位算法。具体做了3个方面的工作：有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;没有邻居锚节点的未知节点利用虚拟锚节点完成定位;锚节点及虚拟锚节点与未知节点采用不同的通信半径进行扫描并完成定位。仿真结果表明,相比传统算法,改进算法的定位精度和定位率分别平均提高了约6.35%和23.37%。     

基于移动锚节点的加权质心定位算法研究

针对加权质心定位(WSL)算法所需锚节点数目较多,定位精度低,定位成本高等问题,采用单个移动锚节点沿着既定的轨迹在监测区域移动,并在规定位置广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)比值以及邻居节点间的最小跳数确定权值,进而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明:算法有效地提高了定位精度和稳定性,降低了定位成本.     

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作：对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。     

基于投影栅格扫描的无线传感器网络三维定位算法

针对现有无线传感器网络(WSN)三维定位算法在精度和复杂度方面的不足,提出了一种改进的三维空间定位算法。利用栅格扫描分别求解邻居锚节点在两个坐标平面的投影交域,得出未知节点在两坐标平面的对应位置,最终实现三维位置估计。仿真结果表明：在100m×100m×100m的空间里,随机投放200个传感器节点,锚节点数为45时,其覆盖率达到了99.1%,相对定位误差仅为0.5533。且平面投影的引入,有效地降低了算法复杂度。     

无线传感器网络栅格扫描定位算法研究

栅格扫描算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距的定位算法。分析并仿真该算法中对定位误差、定位率及定位时间有较大影响的网络平均连通度、锚节点个数、节点通信半径以及栅格边长等重要参数。仿真结果表明,邻锚节点个数是影响定位误差及定位率的主要因素,栅格边长对定位误差起调节作用,而总节点数是影响定位时间的主要参数,并且在固定监测区域内,存在较优的参数设置,能够有效降低定位误差并提高定位率。     

无线传感器网络的分级定位算法

对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出了一种与距离无关的分级定位算法（IDV-Hop+IMP）。当未知节点周围邻居锚节点的数量少于三个时,采用IDV-Hop算法;当未知节点周围有三个邻居锚节点时,采用IMP算法;当未知节点周围邻居锚节点的数量大于三个时,采用加权质心定位算法。仿真结果表明,在稀疏锚节点的环境下,在保证定位覆盖率的同时IDV-Hop+IMP算法比现有的如质心、DV-Hop有更高的定位精度。     

一种基于移动坐标系的新型节点定位算法

提出一种与距离无关的基于移动坐标系的分布式定位算法,以移动锚节点为原点建立坐标系,未知节点以邻居锚节点信息在临时坐标系中确定自身位置区域,通过在不同坐标系下确定的位置区域取公共集不断缩小自身未知区域,最后利用质心算法求出节点位置坐标。仿真结果表明:新算法拥有较高的定位精度和适度的开销。     

无线传感器网络APIT算法边界效应的改进

在无线传感器网络中,针对APIT算法存在边界效应导致定位精度不足的问题,提出一种基于节点信号强度和的改进定位算法SAPIT(sum of signal strength based APIT)。该算法在PIT测试前,先确定三角形内所有节点收到三个锚节点信号强度和的最小值,利用该最小值排除引起边界效应的邻居节点;然后结合PIT测试和网格扫描算法,确定待定位节点的坐标位置。仿真结果表明,SAPIT算法降低了In-To-Out Error和Out-To-In Error的发生概率,有效地提高了节点的定位精度。     

WSNs中基于粒子群优化的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计...     

基于射频识别和无线传感网融合技术的仓储定位方法研究

针对射频识别在大规模仓储定位环境下节点数量要求过高,有效覆盖面积较小问题,提出一种基于移动锚节点的二次定位方法。传统质心算法必须在节点的3度覆盖下才能有效定位,造成节点浪费。综合射频识别和无线传感网融合技术,构造一种新的锚节点,将传统定位过程中的节点划分为固定锚和移动锚,首先利用固定锚进行初步定位获得未知标签位置范围,然后利用定位向量判定移动锚的停止位置。最后,采用基于信号强度的加权质心定位算法,进行二次精确定位。仿真结果表明,该方法能有效减少锚节点数量,弥补射频信号覆盖不完全区域的定位,提高定位精度和覆盖范围,具有一定的实际应用价值。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。     

无线传感器网络自定位算法的研究

节点自定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,文章主要针对DV-Hop算法中定位精度的不足提出一种基于功率控制的改进算法。将RSSI和DV-Hop相结合,把传统DV-Hop算法中的跳数用虚拟距离代替,通过实际距离与虚拟距离的比例来修正平均每跳距离。为了减小定位误差和提高定位覆盖率,该文将锚节点分布在区域四周,并且将已定位的未知节点升级为锚节点。经仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进后的算法可以有效提高定位精度。     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了解决DV-Hop算法定位精度低的问题,提出一种分轮优化的改进DV-Hop定位算法。首先通过跳数阈值限制锚节点广播信息的范围;其次用每轮锚节点的平均每跳距离误差来修正锚节点的平均每跳距离;然后通过共线度检测区域,找出适合定位的锚节点组;再用三边测量法计算出参与定位的每组锚节点组的定位结果,用所有锚节点组定位结果的均值作为未知节点的估计位置;最后把本轮定位的未知节点升级为新的锚节点,进行下一轮定位。仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件开销的基础上,减小了定位误差,有效地提高了定位精度。     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率.     

一种分布式无线传感器网络节点定位算法

基于接收信号强度(RSSl)的无线传感器网络节点定位算法由于无需额外测距硬件的支持而受到广泛的应用.但无线信号传输受到环境的影响,使得基于RSSI的定位算法存在较大的定位误差.针对上述不足提出了一种基于概率的无线传感器网络节点定位方法.首先根据信标节点发送信号强度与未知节点接收信号强度差来计算未知节点到其一跳范围内所有信标节点的估计距离,然后根据这些估计距离,通过计算未知节点在某个位置概率密度函数的最大值来确定未知节点自身的位置坐标.通过仿真表明,该方法在较低的信标节点密度和节点通信半径条件下,具有较高的节点定位精度和定位覆盖率.