多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中质心算法对锚节点密度要求较高和定位精度过度依赖锚节点分布的问题,提出了一种多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法.该算法采用加权质心估算初始坐标,以请求二跳锚节点的方式增加可用锚节点,由锚节点以多边测距方式估算待定位节点的实际坐标与估算坐标的差值,迭代调整估算坐标,提高定位精度.实验结果表明,与普通加权质心算法相比较,该算法具有更高的定位精度和定位覆盖度.     

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.     

传感器网络加权质心自定位算法

提出了基于跳距的加权质心定位算法,用信标节点和未知节点之间的跳距来确定质心算法中各信标节点的加权因子,以提高质心算法的定位精度。对普通质心算法和改进后的质心算法进行了模拟仿真,结果表明所提出的算法从总体上看具有较好的定位效果。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法

三维定位是无线传感器网络的重要技术之一.提出了一种RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法.由于现实环境往往很复杂,存在锚节点组成的四面体不包含未知节点的情况,因此筛选优质的RSSI值,并将其转换为未知节点与锚节点的距离,进而计算和比较四面体体积来进行排除;对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,并且对不满足条件的情况运用RSSI均值加权质心定位算法.仿真结果表明,该算法的定位误差比坐标四面体质心算法的小,并且增加RSSI均值加权算法提高了定位覆盖率.     

基于RSSI的三角形区域最小化的质心定位算法

为解决无线传感器网络中的节点自身定位问题,针对RSSI测距误差大、质心定位算法精度低的问题,提出一种改进质心算法。该算法将RSSI值作为模糊判据,对各个锚节点与移动节点之间的距离进行远近判断,并对锚节点所组成的图形进行更细致的区域划分。利用RSSI值对质心定位算法进行改进。仿真和实际测试都表明,该算法相对于质心算法和三边定位算法提高了定位精度,需要的通信开销小,计算简单,硬件要求低,可广泛应用于实际工程之中。     

WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法

质心算法是一种简单易实现的节点定位方法,但是它的定位精度多依赖于网络中信标节点的密度和分布。针对质心算法这一缺陷,本文提出了一种移动信标节点辅助的加权质心定位算法(MBAWCL)。该算法采用一个飞行的移动信标节点在网络部署区域上空按照设定的路径移动并周期性的广播自己的位置信息;未知节点对所接收信标信号采取一定的筛选机制存储信标信号,然后利用加权质心(WCL)方法计算自己的位置。实验测试证明该算法可以提高节点的定位精度,降低定位成本,提高定位效率。     

无线传感器网络增强的质心定位算法及性能分析

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,本文在研究距离无关(rang-free)质心算法的基础上,针对质心算法在随机布置锚节点时定位精度较差的缺陷,提出了一种新的算法,即增强的质心定位算法(简称为ACLA).ACLA计算简单,定位过程中节点间通信开销小,并具有一定的自适应性.仿真结果表明,ACLA算法的定位精度明显优于一般的质心定位算法.     

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

无线传感器网络关键问题是节点定位,通常将定位算法分为基于测距与无需测量的定位算法两大类,质心算法作为无需测量的经典算法因其算法实现简单而被普遍应用。本文针对无线传感网络节点分布不均匀的情况下,按照锚节点与未知节点的距离来对锚节点重新分组,求得多个质心点,通过加权质心,求出未知节点的估计坐标。     

一种改进的加权质心自定位算法

针对加权质心算法无法改善所需锚节点比例较高的缺点,本文提出了一种将已定位节点升级为锚节点以及利用多跳距离外的锚节点进行定位的改进算法。为克服定位误差随着迭代次数的增加而不断累加问题,根据具体情况设计门限值ξ_(th)和改变已知节点的权值来对已定位的节点进行约束。仿真结果表明:与加权质心算法相比,本算法在锚节点比例很低的情况下就能实现较低的平均定位误差和较高的网络覆盖率,仅需较少的通信和简单的计算即可实现较高的定位精度,因此改进后的算法非常适用于功耗小,锚节点比例比较低的场合。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

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。     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

基于RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

基于三维球形分割的无线传感器网络定位算法

为了解决无线传感器网络定位精度问题,根据三维球形分割技术提出了一种新的定位算法。首先,该方法结合锚节点间的平均距离和网络平均连通度来计算未知节点到各个锚节点的距离,并给出了定位误差计算方法。其次,基于三维球形分割对上述指标进行优化,详细阐述了位置节点的三维坐标获取方法,以此建立定位算法。最后,通过数值仿真实验研究影响定位算法的核心因素。实验结果表明,与DV-HOP算法和加权质心算法相比较,该算法在定位误差上得到较大程度改进。     

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.     

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。     

基于阈值机制与距离校正的WSN改进DV-Hop定位算法

在无线传感器网络的DV-Hop定位算法中,未知节点定位只考虑离它最近的锚节点的平均跳距,用它乘以跳数代替真实距离去进行定位,会导致较大的定位误差。针对DV-Hop算法以上的不足,本文提出了一种精度较高的基于阈值机制与距离校正的DV-Hop改进算法TMCD-DV-Hop。改进算法首先计算跳数阈值,考虑最近锚节点之外的其他锚节点在局部范围和全局范围的影响,依据阈值选择最优的校正平均跳距来估计距离,并对参与定位的单跳通信半径内的锚节点进行组合优化后,采用质心算法得到一个估计坐标,同时利用加权最小二乘法得到另一个估计坐标,最后以两个估计坐标的算术平均值作为未知节点的定位坐标。仿真实验表明,在同等网络环境中,改进后的TMCD-DV-Hop算法较DV-Hop算法更能有效地降低定位误差,提高定位精度。