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针对LAEP算法存在相邻节点的定位位置相同(或相近)的问题,提出一种基于节点前进跳距期望的定位求精算法(RLAEP)。该算法在LAEP算法的基础上,首先根据每个节点的前进跳距期望挖掘出节点与其邻居节点的距离估计信息,称之为"伪测距距离";然后计算两节点在网络中的定位位置之间的距离,称之为"计算距离";最后以减小当前节点间"计算距离"与"伪测距距离"的偏差为目的迭代修正未知节点的定位位置。仿真结果表明,RLAEP算法的定位精度明显高于LAEP算法。 相似文献
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多跳无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中的多类应用均需要准确的位置信息.为此,提出面向多跳WSNs的基于最小二乘支持向量回归机定位算法 LSSVR-LA(Least-Squares Support Vector Regression location algorithm).LSSVR-LA算法先引用转发区域概念,并通过转发区域建立测距模型,然后再利用Secant 算法估计传感节点与锚节点间距离,最后将这些距离作为LSSVR输入,建立了基于LSSVR定位算法模型.最终,估计未知节点的位置.实验数据表明,提出的LSSVR-LA算法的定位精度得到有效地提高. 相似文献
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为了提升传统DV-Hop算法对无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中未知节点的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法IDV-Hop-GSAL(Improved DV-Hop Ranging-based Genetic-Simulated Annealing Localizatio).IDV-Hop-GSAL算法引入节点相近度概念,进而修正DV-Hop测距值,再利用最小二乘法求解未知节点的初始解.然后,建立基于未知节点位置为参数的数学模型,再利用遗传模拟退火算法优化初始解,从而得到获取未知节点的最优位置.仿真结果表明,与传统的DV-Hop+LS算法相比,提出的IDV-Hop-GSAL算法降低了平均定位误差. 相似文献
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针对无线传感网络(WSNs)在测距误差影响下存在的节点定位精度问题,提出一种基于改进型粒子群优化的自定位方法。该方法利用未知节点与邻近锚节点之间的距离信息,通过具有跳出局部最优能力的改进型粒子群优化算法取得未知节点的位置。仿真结果表明,该算法与最小二乘估计法相比,具有较高的定位精度和较快的定位速度,且性能稳定,是一种可行的WSNs节点定位解决方案。 相似文献
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多数DV-HOP定位算法没有考虑锚节点分布的不均匀对定位精度的影响.为此,提出一种新的跳距修正的DV-HOP定位算法(Hop-distance-Corrected DV-HOP,HDCD).基于锚节点的分布特性,HDCD算法通过全局锚节点信息对跳距进行修正.并考虑未知节点局部锚节点对定位精度的影响,对未知节点的测距进行修正,降低测距误差.最后,利用最小二乘法估计未知节点的位置.仿真结果表明,相比于传统的DV-HOP算法,HDCD算法降低定位误差.在锚节点分布不均匀的环境下,HDCD算法仍能够获取较高的定位精度. 相似文献
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针对DV-Hop测距定位精度不准问题,提出基于DV-Hop测距修正的对数搜索(improved DV-Hop Ranging-based Logarithmic Search,DH-RLS)定位算法。DH-RLS算法利用锚节点间的真实距离信息估计跳距误差,修正跳距值,提高测距精度。利用质心定位算法估计未知节点的位置,并将此位置作为搜索起点,再利用搜索目标函数进行搜索,直至搜索到具有最小距离误差和的点。仿真数据表明,DH-RLS定位算法的归一化平均误差低于同类算法。通过对测距修正,降低了测距误差,同时利用搜索目标算法提高了定位精度。 相似文献
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DV-Hop定位算法是无线传感器网络节点定位的关键技术之一.传统DV-Hop定位算法节点定位,因跳数计算和跳距估计产生偏差,影响定位误差,为了提高定位精度,提出一种改进型定位算法.改进算法引入多通信半径方法细化节点间的跳数,计算未知节点平均跳距时,剔除孤立节点,并对利用锚节点得到的平均跳距进行加权归一化处理,使得未知节点定位精度提高.仿真结果显示,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度. 相似文献
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为了提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于测距修正的无迹卡尔曼滤波优化定位算法UKF-DV-Hop(Unscented Kalman Filtering Localization algorithm based on modifying average hop distance).UKF-DV-Hop算法先对信标节点广播的信息包进行改进,然后对跳距误差进行加权处理,进而减少测距误差,再利用最小二乘法估计未知节点位置,最后再利用无迹卡尔曼滤波UKF滤波优化节点位置.实验结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,提出的UKF-DV-Hop算法的归一化平均误差率下降了约40%. 相似文献
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为了提高传统DV-Hop算法在无线传感网络中的节点定位精度,提出一种基于改进麻雀搜索算法优化的DV-Hop定位算法.首先,锚节点采用双通信半径细化节点间的最小跳数;然后利用最小均方差准则以及归一化加权因子分别对锚节点和未知节点的平均跳距进行修正;最后,采用麻雀搜索算法估算未知节点的位置,并引入佳点集和Levy飞行策略增强算法的遍历性和跳出局部最优的能力.仿真结果表明,相比于传统DV-Hop算法,改进的算法有效提高了定位精度. 相似文献
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Wang Yun Wang Xiaodong Wang Demin Agrawal Dharma P. 《Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on》2009,20(10):1540-1552
Localization algorithm continues to be an important and challenging topic in today's wireless sensor networks (WSNs). In this paper, a novel range-free localization algorithm using expected hop progress (LAEP) to predict the location of any sensor in a WSN is proposed. This algorithm is based on an accurate analysis of hop progress in a WSN with randomly deployed sensors and arbitrary node density. By deriving the expected hop progress from a network model for WSNs in terms of network parameters, the distance between any pair of sensors can be accurately computed. Since the distance estimation is a key issue in localization systems for WSNs, the proposed range-free LAEP achieves better performance and less communication overhead as compared to some existent schemes like DV-Hop and RAW. In addition, we study the effect of anchor placement on the algorithm performance by deriving the corresponding mean position error range. Extensive simulations are performed and the results are observed to be in good agreement with the theoretical analysis. 相似文献
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HE QinBin CHEN FangYue CAI ShuiMing HAO JunJun & LIU ZengRong Institute of System Biology Shanghai University Shanghai China 《中国科学:信息科学(英文版)》2011,(5)
Node positioning is a fundamental problem in applications of wireless sensor networks (WSNs). In this paper, a new range-free algorithm, called spring swarm localization algorithm (SSLA), is proposed for positioning WSNs. To determine the locations of sensor nodes, the proposed algorithm uses network topology information and a small fraction of sensor nodes which know their locations. Numerical simulations show that high positioning accuracy can be obtained by using the algorithm. Some examples are given to... 相似文献
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在无线传感器网络中,与距离无关的定位技术一直是一项挑战性的工作。尤其是在有洞的各向异性网络中,多}L节点之间的距离估算更是一个难点。针对有洞的无线传感器网络,提出一种新的距离无关定位方法,该方法可以较好地估算未知节点到参考节点之间的距离。其主要思想是,先佑算各信标节点对之间的平均单跳距离,然后选择平均单跳距离较大并且最短路径通过未知节点的信标节点对作为参考节点来估算未知节点的位置。新算法能够较好地滤除距离估算误差较大的信标节点作为参考节点。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。 相似文献
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针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,信标节点与未知节点之间平均跳距估计的不足以及三边定位过程中信标节点的选择对定位误差的影响,提出一种改进的DV-Hop定位算法.在改进策略中,对平均跳距采用加权处理进行修正,并有选择性的选取信标节点参与最后的三边定位.仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,并且有效地降低了未知节点的定位误差. 相似文献
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传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进DV—Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距。仿真结果表明,与传统DV—Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。 相似文献
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DV_Hop算法是经典的无需测距的无线传感器网络节点定位算法之一,但由于节点分布不均匀,由平均跳距计算出的未知节点与锚节点的距离跟实际距离差距较大,导致其定位精度不高.针对这一问题,借助于狼群算法需要的计算参数较少以及具有良好的寻优精度的特点,提出一种基于优化狼群算法(IWCA)的DV_Hop算法(IWCADV_Hop).首先将DV_Hop算法的估计距离进行优化,对于距离锚节点跳数为1的未知节点,用RSSI方法直接求出它与锚节点的距离,从而减小估计距离的误差;其次,由于狼群算法容易陷入局部最优,提出优化狼群算法(IWCA),采用模拟退火的思想在探狼k次迭代未改变位置时,允许以一定概率向效果差的方向游走,游走方式采用混沌映射的方式;最后,将IWCA算法应用到节点定位的计算阶段,从而减小DV_Hop算法计算节点位置时产生的误差.理论分析与仿真实验表明,与同类算法相比,本文提出的IWCADV_Hop算法能提高无线传感器网络节点定位的准确性. 相似文献