工业无线传感器网络攻击源定位任务分配优化算法

针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度.     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

基于局部保持典型相关分析的无线传感器网络三维定位算法

针对目前无线传感器网络三维空间定位算法精度不高、稳定性差等问题,在基于局部保持典型相关分析LPCCA模型的基础上构造三维定位算法3D-LE-LPCCA。首先,将LPCCA模型拓展到三维空间并建立信号空间和物理空间的映射模型,通过求解映射模型得到未知节点在物理空间上的临近节点集;其次,采用共面度阈值和体积比阈值的约束在临近节点集上计算出最佳定位单元;最后,采用最佳定位单元计算未知节点的坐标。仿真实验表明,该算法具有良好的定位效果,有效地提高了三维定位算法的精度和稳定性,降低了节点能耗。     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

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.     

四阶龙格库塔算法在捷联惯性导航中的应用

为了提高捷联惯性导航的精度,降低算法结构复杂度,解决惯性导航精度不能满足实际需要的矛盾,将四阶龙格库塔算法应用于捷联惯性导航算法的姿态和速度解算,优化了捷联惯性导航算法.首先根据前人的研究结果实现解算姿态、速度和位置的高精度数字积分算法.再根据龙格库塔算法的原理,推导得出了利用四阶龙格库塔算法的姿态和速度解算方法.然后利用轨迹发生器所产生的仿真数据分别验证并得到高精度数字积分算法以及龙格库塔法解算出的导航结果的误差特性曲线,两者比较,证明使用四阶龙格库塔算法的导航解算精度要高于使用高精度数字积分算法,为提高捷联惯导的导航性能提供了科学依据.     

基于投影栅格扫描的无线传感器网络三维定位算法

针对现有无线传感器网络(WSN)三维定位算法在精度和复杂度方面的不足,提出了一种改进的三维空间定位算法。利用栅格扫描分别求解邻居锚节点在两个坐标平面的投影交域,得出未知节点在两坐标平面的对应位置,最终实现三维位置估计。仿真结果表明：在100m×100m×100m的空间里,随机投放200个传感器节点,锚节点数为45时,其覆盖率达到了99.1%,相对定位误差仅为0.5533。且平面投影的引入,有效地降低了算法复杂度。     

基于AOA和TDOA的无线传感器网络三维联合定位算法

结合二维空间中基于波的干涉的角度测量算法和基于到达时间差的定位算法,提出一种适用于三维空间的无线传感器网络定位算法。算法先测量信标节点和待测节点间的角度和距离,然后精确计算出待测节点坐标。该算法复杂度较低,最少只需三个信标节点,采用分布式计算,定位精度高。仿真表明,算法能够较精确地计算三维空间中传感器节点的位置。     

基于迭代的无线传感器网络三维定位算法

针对目前无线传感器网络三维空间定位存在精度不高、计算复杂、传输数据量大等问题,提出了一种基于测距的分布式算法———高精度迭代三维定位算法(ILAH-3D)。该方法将经典二维算法AHLos(Ad-Hoc Localization System)扩展到三维空间,通过采用加权最小二乘法和加入定位节点升级锚节点的验证条件来减少累计误差,提高节点定位精度,并根据三维空间中节点的各种位置关系,给出了约束协作算法的执行条件,然后结合升级的锚节点再进行新一轮的定位运算。该方法计算简单、通信量小,与已有三维定位算法相比,在测距存在一定误差的情况下,依然可以达到很好的精度。     

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。