无线传感器网络的TOF测距方法研究

在无线传感器网络中,测量节点间的距离对节点定位非常关键。在部署无线传感器网络时,节点是随机布撒的,在没有定位机制或者手工测量的情况下,节点的位置信息不能预先知道。提出采用基于窄频RF的TOF测距方法来估算两个节点间的距离,该方法性能较好,但它在无线传感器网络定位技术中尚未普遍应用。采用Jennic JN5148平台在不同的室内外环境中进行TOF测距的实验。结果表明,基于RFTOF的测距方法在室外100m处的测距精度为±4m,在室内10m处的测距精度为±2m,可以很好地满足无线传感器网络定位技术的需要。     

WSN节点超声波测距技术研究

节点间测距是无线传感器网络中基于距离的定位算法的关键技术之一,为了降低节点成本,提高测距精度,提出了采用超声波非反射式测距技术实现WSN节点的测距。采用实验室自制的超声波收发模块与JN5148开发板作为硬件平台,在实验室与教学楼走廊进行了测距实验。实验结果表明,该测距系统可以达到较高的测距精度,能够为无线传感器网络的定位提供可靠的距离信息。     

基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法

节点自身定位是无线传感器网络目标定位的基础。无线传感器网络节点定位算法包括基于距离和距离无关两类。其中基于RSSI的定位算法由于实现简单而被广泛使用,但RSSI方法的测距误差较大,从而影响了节点定位精度。提出了一种基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法。该算法通过RSSI测距,计算近似质心的位置,以此为参考点进行距离修正,然后确定节点的位置。仿真结果表明该算法可以提高节点定位精度。     

无线传感器网络混合定位技术研究

在大规模复杂无线传感器网络中往往采用多种节点定位技术,在此结合现有无线传感器定位技术的现状,提出了一种混合定位技术以实现不同定位方法之间的互补。一方面利用RSSI定位弥补TDOA定位覆盖范围小的缺点;另一方面将测距信息引入到非测距定位DV—Hop算法中,用RSSI测距模型来提高DV-Hop算法中定位节点与信标节点间有效距离的精度。实验结果表明,该混合定位技术实现了TDOA,RSSI以及DV-HOP等定位技术的融合,有效地提高了复杂大规模无线传感器网络的节点定位精度。     

改进质心算法的节点自定位研究

质心定位算法是指无线传感器网络节点仅基于节点间连通性进行自定位,其定位结果误差较大,但该算法思想简单,能够节约有限的节点能量.为了提高节点自定位精度,且能够保留算法简单的优越性,在此采用极大似然估计法测距模型对节点定位的误差值进行修正;极大似然估计法能够对节点问的测量距离和估算距离之间的差值进行计算.结果表明,经过修正的节点坐标有较高的精确度.     

无线传感器网络的节点自定位技术

文章对无线传感器网络的节点定位机制与算法进行了介绍,并对基于测距的和不基于测距的两大类方法进行了分析对比.文章认为节点定位是无线传感器网络的一项关键技术,对于无线传感器网络的许多应用来说节点位置信息都是必须的基本信息,虽然目前已有不少节点定位技术,但仅仅是一些初步的研究成果,距离无线传感器网络的整体优化目标还很不够,需要继续深入研究开发,提出更多的高效算法,促进无线传感器网络进一步的普及应用.     

基于LoRa的低功耗远距离定位研究

低功耗定位作为物联网技术中的热点,利用定位算法,实现物联网系统的位置感知。根据不同的环境特性,基于测距的定位方案会比无需测距的定位方案效果要好,特别是考虑环境中的多径效应,信号小尺度衰落等。文中提出基于SX1280芯片(LoRa 2. 4G)的测距方案,定位节点自动扫描各个锚点基站,以获取到各个锚点基站的不同距离,利用三边定位等算法估算出定位节点的位置。测试结果可以表明LoRa定位在低功耗,通讯距离和抗干扰能力上有很强的优势,验证了定位方案的可行性。     

基于ED限制滤波的测距研究

在无线传感器网络的广泛应用中,事件发生的位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息,监测消息中没有位置信息是毫无意义的。当前的定位机制主要分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法,而获取节点之间的距离是基于测距定位应用的首要基础。在能量有限的网络节点中,利用ED测距具有能耗低,成本少的优点。本文分析了ED与距离的关系,通过克尔斯博公司的Iris节点实验,验证了在无线传感器网络具体应用环境下,ED值随着距离的增大而逐渐减小,且应用限制ED值滤波法能消除环境干扰对ED测距的影响。     

一种基于相似度的无线异构网络遗传定位方法

定位技术是无线异构网络的关键技术之一,目标跟踪、辅助路由、网络管理等诸多网络功能的实现都依赖于对目标位置的准确定位.本文研究单基站WCDMA与WLAN构成的异构网络中节点定位问题,通过引入相似度确定初始种群,提出一种基于遗传算法的无线异构网络定位方法.算法利用WCDMA基站存在视距路线时的高精度TOA测距值,并采用了相似度的分析手段,对遗传算法中的初始群体进行选择.仿真结果表明,由于综合了两个网络的测距信息,且同时采用TOA测距值和相似度来确定初始群体,算法定位精度较高.     

用音频信号实现无线传感器网络节点间距测量

介绍了一种利用音频信号实现节点间距自主测量的无线传感器网络节点.节点硬件系统包括dsPIC6014A微控制器,512 KB的SRAM,2.4 G波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等.节点通过测量RF同步信号与音频信号的时间差来测量节点间的间隔距离.与国内外的研究相比,节点可以自主完成测距信号的采集、存储和数据分析、计算工作.节点通过采用多次测量数据累加平均及ⅡR数字滤波技术提高了测距信号的信噪比,利用幅度分析实现了测距信号的到达时刻判别.测试数据表明,该节点最远测距距离可达30 m,误差小于3%.