人工鱼群算法优化支持向量机的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器的定位精度,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种人工鱼群算法(AFSA)优化SVM的传感器节点定位方法(AFSA-SVM)。首先构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用AFSA模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其他定位方法,AFSASVM提高了传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。     

面向无线传感器网络节点定位的移动锚节点路径规划

节点定位是无线传感器网络技术研究的一个基本问题,大多数无线传感器网络的应用和中间件技术都需要节点的位置信息.目前比较实用的定位方法是利用一些移动锚节点(如安装有GPS)根据有效的规划路径移动,通过发送包含其自身坐标的信息来定位其他节点,该方法不过多地增加无线传感器网络成本,还可以获得较高的定位精度.在该方法中,移动锚节点的路径规划问题是需要解决的基本问题.主要研究移动锚节点的路径规划问题,把图论引入到无线传感器网络节点定位系统.把无线传感器网络看成一个连通的节点无向图,路径规划问题转化为图的生成树及遍历问题,提出了宽度优先和回溯式贪婪算法.仿真实验和真实系统实验结果表明,该方法能够很好地适应无线传感器网络节点随机分布的节点定位,可以取得较高的定位精度.     

基于锚节点连通性的移动WSN定位优化算法

为提高传统移动无线传感网络非测距方式定位算法的节点定位精度、降低算法对锚节点密度的要求,提出一种基于网络中锚节点连通性的蒙特卡洛优化定位算法,并分析了其节点定位性能.算法首先引入平均锚节点连通度的概念来评价网络锚节点连通性,然后提出根据节点实时分布情况进行采样区域划分,并实时控制移动锚节点分布,提升网络的整体定位精度.仿真结果表明,相较于传统的移动无线传感网络中基于蒙特卡洛方法的节点定位算法,所提出的算法有效提升了整体的定位精度,并有效降低了算法对于锚节点密度的要求,提升了算法节点定位性能.     

基于移动锚节点的模糊信息三维定位算法

为有效抑制复杂环境对无线传感器网络节点定位精度的影响,在三边定位的基础上,基于移动锚节点和节点之间的模糊信息,提出一种三维空间中的节点定位算法( MANLFI)。该算法通过测量锚节点和未知节点的方向角、俯仰角实现节点定位,每轮定位结束后更新锚节点的速度和方向,节点被定位后充当静态锚节点对其他节点定位。仿真实验结果表明,与APIT-3D和Bounding cube算法相比,MANLFI算法可提高节点定位精度和网络稳定性,且时延短、能耗低。     

引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法

基于大部分距离无关算法能以改善锚节点比例提高无线传感器网络定位精度,提出了一种引入虚拟节点的无线传感器网络极限学习机(ELM)定位算法.通过引入的虚拟节点,寻找合适的未知节点升级为次锚节点,以增加锚节点比例,提高了定位精度.将ELM应用于节点定位,有效提高了定位的速度和精度,并因其强大的泛化性能,为无线传感器网络节点定位提供了新的思路.仿真结果表明:引入ELM定位算法和虚拟节点,有效提高了定位精度.     

WSN节点定位中移动信标路径规划的研究

在无线传感器网络的节点定位技术中,通过移动锚节点定位是比较实用的定位方法,移动锚节点定位需要考虑移动路径问题,路径规划合理有效,可以获得较高的定位精度。若将传感器节点看作图的顶点,利用解决TSP的思想结合蚁群算法来寻找一条最佳路径,通过理论分析及仿真实验可知,该方法形成的路径可以很好地覆盖整个网络,很好地适应无线传感器网络节点随机分布时的节点定位。     

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.     

基于虚拟节点的BP无线传感器网络定位算法

无线传感器网络中节点的准确定位是网络应用的支撑技术之一.针对网络中锚节点比例因素,提出了基于BP神经网络的次锚节点的定位算法,虚拟地增加网络中用于定位的锚节点的个数,并提出了引人虚拟节点的方法寻求较佳的次锚节点,从而提高了定位精度.该方法不依赖于节点间的距离,并利用了神经网络的并行性,因而算法简便快速,硬件结构实现简单.仿真结果证明了利用虚拟节点确定次锚节点的有效性,同时表明BP神经网络定位算法和次锚节点的引人可大大提高网络未知节点的定位精度,减少无线传感器网络的成本.     

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。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

空间传感器节点定位方法研究

无线传感器网络能够实时监测、感知和采集各种环境和检测对象的信息,但无线传感器节点在使用的过程中需要对其进行维护,而在投放传感器节点时,往往没有记录传感器节点的投放空间坐标或者由于其他因素导致传感器节点在投放后位置发生了改变,在这样的情况下,就需要对传感器节点进行定位。介绍一种传感器空间节点定位的方法,并对其误差及改进方法进行了讨论。     

一种改进的节点定位方法

针对无线传感器网络(WSN)的节点定位问题,提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法AC-MCL(Ant Colony–Monte Carlo Location):利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率,对节点进行位置预测,从而实现节点定位。由于蒙特卡罗算法的引入,消除了定位至少需要三个锚节点的局限性。仿真实验结果表明,该算法在规模较大而锚节点比例低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位的精度更高。     

论固有振型的节点规律

在许多线性振动的教材和手册中,关于固有振型节点规律表述存在不妥.本文对该问题进行分析,指出必须理解Гантмахер和Крейн关于固有振型节点定理的前提和局限性.文中详细分析了两自由度系统固有振型节点的规律,给出若干新的结论.基于该规律对一类多自由度组合系统的固有振型进行分析,说明可人为设计结构来满足特定的固有振型阶次与节点数关系.     

基于LONWORKS网络的多处理器智能节点设计

在基于ＬＯＮＷＯＲＫＳ网络的现场总线中,Ｎｅｕｒｏｎ芯片是节点的核心,但是其处理能力不足以胜任复杂的计算任务．为增强节点的计算能力,提出并实现了一种非对称多处理器（ＡＭＰ）结构的控制节点设计方案,多个处理器之间采用享总线相连,Ｎｅｕｒｏｎ芯片为主处理器,３个从处理器并行完成信号的高速采样计算．在具体实现中,提出了单缓冲、双通道总线、两级树状网络、通信线程细化等技术手段．按该设计方案实现的总线计轴器     

基于OPNET的交换节点仿真模型的性能分析

完成网络流量经交换节点的仿真模型的性能分析。仿真方案采用具有模块化的分层建模,通过扩展OPNET上的模块实现所有核心节点搭建,并着重对模型的基本原理和关键技术进行分析,采用多源端方法解决传统业务和不同自相似业务同时驱动OPNET仿真的问题,同时为增加模型的灵活性,增设了数据源节点和目的节点。仿真实验采用自相似流量和泊松流量同时加入源节点的性能比较,验证了仿真实验正确性和有效性。该模型为经过交换结构的网络流量性能的仿真分析提供了一种有效途径。     

无网格方法中的结点分布算法

本文针对无网格法的特点,设计了一种适应于气固两相流直接模拟计算的结点分布算法．该算法在计算域内均匀分布结点,在颗粒周围以辐射状分布结点,并删除其中距离过近以及强烈影响当地结点均匀度的结点．计算表明,该算法在分布结点过程中不需要借助网格,可以直接得到比较理想的结点分布,从而为无网格法应用于气固两相流的直接模拟计算打下坚实的基础．     

基于ABC-LS的传感器节点定位算法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种人工蜂群算法(ABC)修正最小二乘(LS)定位误差的传感器节点定位算法(ABC-LS)。首先估计未知传感器节点与信标节点间距离,然后采用LS算法初步确定未知传感器节点位置,最后采用ABC算法对LS算法的节点定位误差进行修正,并采用仿真实验测试ABC-LS与其他节点定位算法的优劣。结果表明,ABC-LS提高了无线传感器节点的定位精度。     

基于节点压缩的寻径优化算法

最短路径问题是一个经典问题,而目前的研究大多是针对给定起点和终点,选择从起点到终点的最短路径,且取得了不少成果。而对于限定时间的最短路径问题的研究成果相对较少,这类问题在现实生活中却随处可见。针对这一问题提出几种限定时间的寻径优化算法,从对回溯法的改进到不同的节点压缩的方法,给出改进的回溯法以及三种基于节点压缩的寻径算法。算法实现在限定的时间内从起点出发经过给定的节点集合再到达终点的路径选择,并针对不同复杂度的网络图有相应合适的算法可以选择,从而有效地解决这类问题。     

抖动环境下文件复制节点选择算法

文件复制技术是把负载分散在复制节点上,避免服务器超载,减少服务器响应延迟和查询路径的长度,以达到较高查询率的有效方法。因此文件复制节点的选择就成为了首要考虑的问题。P2P文件共享系统因为节点的加入和离开,甚至节点失效造成拓扑结构会不断地变换,选择一个文件处理性能好,抖动性弱的节点作为复制节点就显得非常重要。提出一种新的文件复制节点选择算法NDC(New Dynamic and Capacity Algorithm),通过在复制节点的选取上考虑抖动性因素,减少节点离开或者失效造成较长的通信延迟和用户体验的降级,提高文件击中率。由于网络的热点文件不断变化,会出现不同倾斜查询的情况,对NPC处理倾斜性查询文件的能力进行了分析。通过在P2Psim上进行的大量实验表明,NPC算法选出的节点处理文件性能好,抖动性弱,可以提供更精确的文件复制节点。     

网络结点度相关性测度及其稳定性分析

判别网络同配/异配性的Newman相关系数r(g)和网络无标度程度的S(g)是研究网络结点度相关性的两个重要测度,其相关论文被科研人员广泛地引用,两个测度分别被应用到实际网络的同配/异配性和无标度程度的分析.为检验两个测度的稳定性,以BA模型为例,通过大量的计算机模拟和数值统计分析,结果显示:BA-3模型的r(g)与网络规模N的经验公式:r(g)∝-N-0.32,并指出r(g)和S(g)关于网络规模N、网络稠密度ρ都具有波动性.因此,用它们来分析不同规模或不同稠密度的有限的、增长的实际网络,其研究会产生一些误导性结果.