基于最优信标组的扩展卡尔曼定位算法

节点定位是无线传感网的关键技术之一.针对传统的基于RSSI的定位算法精度低的问题,提出一种基于最优信标组的扩展卡尔曼定位算法(BBG-EKF).该算法分析影响定位精度的两个因素:未知节点与信标节点的距离和信标节点间的共线性,提出一种最优信标组选择机制,进一步通过扩展卡尔曼滤波实现精确定位.新算法复杂度低,定位过程中节点...     

一种基于误差修正的改进DV-Hop算法

节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术,针对DV-Hop算法对不规则随机分布网络定位误差较大的问题,提出了一种基于误差修正的改进算法。该算法借鉴差分GPS思想,在DV-Hop算法距离估计阶段,利用信标节点的误差差分修正估计距离;同时充分考虑网络实际,通过多信标误差加权的方式获得估计距离修正值,以提高算法定位精度。通过仿真研究验证了改进算法的有效性。     

Four-mobile-beacon assisted localization in three-dimensional wireless sensor networks

Localization is one of key technologies of wireless sensor networks, and the mobile beacon assisted localization method is promising. For the three-dimensional sensor networks, this paper proposes a four-mobile-beacon assisted weighted centroid localization method. The four beacons form a regular tetrahedron while traversing the region and broadcast packets including their positions simultaneously. The ordinary sensor nodes estimate their locations using weighted centroid method. It also presents Layered-Scan trajectory of mobile beacons which consists of several parallel layers of Scan. This method can localize all the sensor nodes with appropriate parameters. Two sets of simulations are performed using Matlab to compare this method with other methods and evaluate tradeoffs between localization performance and different parameters. Simulation results show that the proposed method outperforms weighted centroid and multilateration methods using single mobile beacon.     

基于网格划分的递增式定位算法*

针对现有无线传感器网络中递增式定位算法累积误差较大、基于移动锚节点的定位能耗较高和全网定位速度较慢的问题,提出一种基于网格划分的递增式定位算法(ILBM)。算法将大规模无线传感器网络划分为若干个独立的网格,在每个网络中对移动锚节点进行路径规划,将部分已定位节点转换为静态参考节点,根据累积误差需求进行优化递增式定位。通过仿真,验证了本算法能够有效地解决累积误差和能耗问题,提高全网定位的效率。     

一种新型的无线传感器网络三维定位算法

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度.     

节点分布对无线传感器节点定位性能的影响

为了提高无线传感器节点的定位准确性,针对当前算法没有考虑节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,提出一种考虑节点分布的无线传感器节点定位算法。分析节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,估计锚节点之间的实际距离和估算距离的误差,并采用DV-Hop算法进行初步定位,综合学习粒子群算法对DV-Hop算法的定位误差进行修正,采用多个实验对算法性能测试。实验结果表明,无论在节点分布均匀或分布不均匀条件下,该算法可以较好地修正DV-Hop算法定位误差,均明显提高了未知传感器节点的定位精度。     

无线传感器网络中一种基于多跳导标的分布式节点定位算法

针对无线传感器网络内在特点及经典Beacon-based定位方法的局限性，提出了一种新的基于多跳导标节点的分布式节点定位策略。其主要原理在于应用距离矢量路由法获得邻近导标节点的同时，在选择参与定位的导标节点集时考虑了导标节点共线度及未知节点与导标节点的位置关系，并在此基础上提出了不依赖于复杂优化计算的基于权值的位置估算策略。仿真研究表明，提出的算法具有很好的自适应性、分布性、可扩展性和鲁棒性，特别是算法在计算复杂度及定位结果鲁棒性等方面表现出了很好的性能，适合应用于大规模无线传感器网络。     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。     

An efficient range-free localization algorithm for wireless sensor networks

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...     

基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法*

针对FastMDS-MAP定位算法存在对不规则无线传感器网络定位误差大,选取的框架节点不能很好的体现网络的拓扑结构实现不同粒层定位的问题,通过选择不同的筛选半径获得不同粒度的框架节点,结合绝对坐标变换加权策略提出了基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法(MG-MDS)。仿真实验结果表明,不规则网络中MG-MDS算法定位精度比FastMDS-MAP算法有明显的提高;且定位误差随着网络节点粒度的变细而变小。     

基于MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群（MPSO）算法优化DV-Hop的节点定位算法（MPSO-DV-Hop）。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。     

山谷地形无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

无线传感器网络在森林防火、目标追踪、灾难预警、环境监测等应用中,节点定位是关键技术之一。对山谷地形中无线传感器网络三维DV-Hop定位算法进行了研究。通过对三维DV-Hop定位算法误差分析,找出产生误差的主要原因,提出了相应的改进算法。仿真实验结果证明:改进后的算法提高了节点定位精度,并指出了在山谷地形应用三维DV-Hop定位算法时锚节点比例的参考值。     

基于超级节点的分布式传感器节点定位算法

针对无线传感器网络中数目庞大的传感器节点难以进行有效定位的问题,提出一种分布式的传感器节点迭代定位算法.基于整个网络中相互重叠的子图,该算法的每一步迭代涉及两个步骤:一是每个子图内的高效定位,二是相邻子图之间的局部一致.对于每个子图,采用共轭梯度法对节点进行局部定位;之后,对相邻子图重叠区域内节点的局部位置进行融合平均.这两个步骤持续进行,直至满足迭代终止条件.仿真实验表明,与现有分布式算法相比,所提出算法的定位误差降低了一个数量级,能够对大规模的无线传感器网络进行高效定位.     

WSN中信标节点移动情况下的定位方法研究

定位技术是无线传感器网络的基础理论和关键技术之一.在实际应用中,一些信标节点在部署以后其位置由于各种原因而会发生漂移,由此就使得依赖于这些信标节点来定位的其他节点将无法准确定位,或者产生很大定位误差.本文针对信标节点产生漂移情况下的节点定位问题,提出了一种基于区域划分的信标节点移动检测算法(AD-BMD),在区域划分的基础上,通过两次判定过程将移动的信标节点检测出来,并为每个信标设置了坐标可信度值.为合理利用移动的和未移动的信标节点,提出一种基于信标移动检测的信标择优定位算法(BMD-BOS),通过合理选择信标节点来对其它未知节点进行定位.实验结果证明,AD-BMD算法具有很高的检测正确率和较低错误率,检测效果好于LB和SSV方法.BMD-BOS算法的定位精度远远高于没有进行移动信标检测的定位算法(N-BMD)和将移动信标丢弃的定位算法(D-BMD).     

WSNs中一种基于移动信标检测的定位算法

信标节点在无线传感器网络(WSNs)定位技术中起着重要的作用,它作为参考节点决定着被定位目标的位置。在WSNs的实际环境应用中,信标节点可能会因为各种原因发生移动成为不可靠的信标节点,此时依赖不可靠信标节点来定位的未知节点将可能产生较大的定位误差,甚至失去了利用价值。针对信标节点发生移动的问题,提出了一种定位前期的基于可用信标的移动信标检测(BAB—BMD)方案。在节点定位之前,对定位节点收到的所有信标进行检测,并对移动信标重定位计算其可靠度。然后,依据信标可靠度选择可用信标节点进行定位,即基于可用信标的信标择优(BAB—BOS)算法。实验结果表明:BABBMD具有较好的检测准确度,同时采用BAB—BOS定位算法定位准确度要高于未进行移动信标检测的定位准确度和丢弃移动信标的定位准确度。     

混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道*

攻击者可以将生成的任意信息隐藏在ICMP的有效负载中传递出去,构成了ICMP负载隐通道。在分析ICMP数据流熵标准差和熵值分布特性的基础上,提出了基于信息熵的样本集缩减策略。为提高采用标准支持向量机(SVM)的学习能力与推广能力,建立了若干选取规则,构造出一种有效的混合核函数。最后采用混合SVM结合信息熵的方法检测ICMP隐通道,取得了较快的分类速度和较高的检测率。实验结果表明,采用混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道的方法,是有效的、可行的。     

无线传感网中移动节点的自适应定位算法

介绍了一种在无线传感网中针对移动节点的自适应定位算法,通过建立移动节点运动模型,借助运动模型估计信息辅助移动节点的定位,解决了只有2个或1个信标节点的无法定位的问题,本算法能够适应不同移动节点的运动状态,动态地调整定位时间间隔,从而既能提高节点定位的精度,也能在保证定位误差的情况下降低定位频率,节省定位能量的消耗,延长整个无线传感网的生存时间。     

无线传感器网络中的信标优化选择算法

针对无线传感器网络中节点定位精度的问题,提出了一种基于距离和Cramer-Rao下界的信标优化选择算法。该算法通过分析信标与节点间的距离和位置拓扑关系对定位精度的影响,选择CRLB值最小的信标子集进行位置估计,减少节点定位误差。仿真结果表明,该方法较大地提高了定位精度,降低了计算量,为合理选择信标子集提供了依据。     

A new range-free localization method using quadratic programming

In this paper, we propose a new range-free localization algorithm called optimal proximity distance map using quadratic programming (OPDMQP). First, the relationship between geographical distances and proximity among sensor nodes in the given wireless sensor network is mathematically built. Then, the characteristics of the given network is represented as a set of constraints on the given network topology and the localization problem is formulated into a quadratic programming problem. Finally, the proposed method is applied to two anisotropic networks the topologies of which are very similar to those of the real-world applications. Unlike the most of previous localization methods which work well in the isotropic networks but not in the anisotropic networks, it is shown that the proposed method exhibits excellent and robust performances not only in the isotropic networks but also in the anisotropic networks.     

动态无线传感器反应网络事件驱动定位算法

动态无线传感器反应网络（WSANs）是传统无线传感器网络（WSNs）的衍生物,是由大量资源受限的传感器节点和少量资源不受限的反应节点组成的动态网络,采用无线通信的方式进行通信,具有很强的实用性和应用前景。在充分分析动态WSNs特点的基础上,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）测距的分布式事件驱动定位算法,并利用OPNET网络仿真软件对所设计的算法进行了仿真验证,结果表明：所设计算法具有较高的定位精度和能效性。